基于YOLOv3模型的金枪鱼鱼群特征识别初步研究

摘要：

金枪鱼围网渔船在寻找金枪鱼鱼群过程中,所产生的燃油、人力及物力成本很高,提高鱼群搜索效率、降低入渔成本是当前面临的主要问题.本研究基于YOLOv3模型的计算机视频智能辅助分析与识别程序,实现对金枪鱼鱼群特征的自动识别,以减少寻鱼时间,提高捕捞效率.以上海开创远洋渔业有限公司围网船队提供的金枪鱼鱼群特征视频作为研究对象,对特征视频进行前期处理,构建金枪鱼鱼群特征数据集,并对数据集进行识别训练,将训练好的模型部署在具有推断功能的计算机上进行金枪鱼鱼群模拟识别.结果显示:该模型的识别准确率为68.6％.研究表明,基于YOLOv3的特征识别模型在金枪鱼渔情预报中具有实际的应用价值.本研究结果可为金枪鱼鱼群特征识别提供参考.

关键词：金枪鱼;围网;鱼群搜索;目标检测;特征识别;深度学习;远洋捕捞

所属期刊栏目：48

分类号：S973(水产捕捞)

资助基金：国家重点研发计划课题;上海市科学技术委员会科研计划项目;国家重点研发计划;上海市科学技术协会学术项目"无人机系统在海洋渔业中的应用研究

在线出版日期：2021-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：79-84