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    基于深度學習的水下魚類識別

    閆黨康  
    【摘要】:水下魚類識別在合理開發漁業資源,維持生態平衡等方面有大量的應用需求,開展水下魚類識別的研究具有廣闊前景。然而受限于魚類數據集規模通常較小、魚類特征復雜等因素,使用既有魚類識別方法獲得的結果往往存在識別精度不高、檢測速度慢的問題。為解決上述魚類識別挑戰,本文對比分析了目標檢測算法的網絡架構,基于深度學習技術設計了兩種方法,并通過對比實驗驗證了模型的有效性。本文的主要研究內容如下:針對如何提升水下魚類識別精度的問題,本文提出了基于改進的Mask RCNN的水下魚類識別算法。首先描述了魚類識別準確度的影響因素,給出了實驗動機及算法適切性分析,然后在Mask R-CNN算法的基礎上進行改進,先在區域生成階段定位圖像特征區域并采用特征金字塔網絡接收高層語義信息,之后采用Soft NMS(Soft Non-Maximum Suppression)算法、級聯結構等方法解決候選框的誤檢漏檢、正負樣本矛盾等問題,最后在Fish4Knowledge數據集上設計對比實驗,結果表明,本文所提算法與Faster R-CNN、DNN+、DCGAN和CNN-SENet相比將識別精度分別提高了4.7%、2.3%、4.3%和1.5%。除識別精度外,魚類識別研究還需關注模型檢測速度。針對如何提高水下魚類模型檢測速度的問題,本文實現了一種基于YOLOv4的單階段水下魚類識別算法。首先分析了YOLOv4算法的適切性及網絡架構,然后采用Mosaic數據增強、路徑聚合網絡(Path Aggregation Network,PANet)、Mish激活函數及Drop Block方法解決數據集預處理、特征提取、梯度爆炸及模型過擬合問題,并采用遷移學習方法調用權重以加速模型訓練,最后在Brackish Underwater Dataset數據集上設計對比實驗。結果表明,基于YOLOv4算法的魚類識別模型與Retina Net、Efficient Det、YOLOv3算法相比將檢測速度分別提高了24fps、27fps和8fps。為進一步驗證和展示實驗模型的效果,本文在圖形用戶界面中對魚類視頻進行檢測。


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