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科研進展

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我所在中華絨螯蟹甲殼目標檢測識別算法上取得新進展

發布時間:2023-04-17

2023年4月,我所與上海海洋大學聯合培養研究生張佳澤為第一作者的“Research on target detection and recognition algorithm of Eriocheir sinensis carapace”(中華絨螯蟹甲殼目標檢測與識別算法研究)在計算機ESI期刊《Multimedia Tools and Applications》上發表。

中華絨螯蟹是中國特有的水產養殖品種之一,對水產品市場具有重要的經濟價值。為了識別不同個體的中華絨螯蟹,文章提出了一種結合YOLOv5(You Only Look Once v5)和主成分分析(PCA)的甲殼檢測和識別方法及其改進方法。通過相機獲取中華絨螯蟹的圖像,利用YOLOv5和遷移學習方法對中華絨螯蟹的目標進行檢測,然后根據檢測到的中華絨螯螃蟹甲殼的目標幀自動裁剪目標。使用KPCA、一維PCA(1D-PCA)、二維PCA(2D-PCA)和雙向二維PCA((2D)2-PCA)四種方法進行匹配。結果表明:(2D)2-PCA的識別率可達84.42%,分別比其他三種方法高18.27%、9.128%和8.689%。此外,與其他三種方法相比,匹配速度僅需1.859秒。該方法分別提高了86.051s、2.562s和0.784s。該方法在實驗中具有較好的實驗效果,識別速度更快。研究結果為中華絨螯蟹甲的識別提供一種新的研究方法。

Multimedia Tools and Applications是計算機學科領域有一定影響力的國際主流期刊,主要報導計算機科學、軟件工程、信息系統、多媒體系統等方面的前沿技術,該刊當前影響因子為2.577,在科睿唯安JCR分區中屬于Q2類期刊。

圖1 YOLOV5深度學習模型

圖2 卷積層特征可視化

(遙感室 張勝茂)

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