基于深渊鱼类识别的原位自主观测方法

摘要：

为提高深渊鱼类观测效率,针对传统预编程式观测方法无法感知目标的不足,提出了一种基于鱼类识别的自主观测方法.首先,通过改进的背景差分法快速分割运动目标;其次,结合深渊生物特点提出了基于Fisher判别函数的形状特征提取方法,然后使用粒子群优化(PSO)算法的支持向量机(SVM)分类法实现了鱼类的识别.最后,设计了深渊鱼类的自主观测算法,并提出了一种观测效率的评价方法.使用深渊原位观测视频进行模拟观测实验的结果表明,本文算法可有效提高观测效率.

关键词：海洋工程与技术、自主观测、支持向量机、鱼类识别、深渊生物、摄像系统

所属期刊栏目：49

分类号：TP274;P714.5(自动化技术及设备)

资助基金：中国科学院战略性先导科技专项XDB06040100

在线出版日期：2019-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：953-962