[发明专利]一种基于深度学习的近岸海底鱼类检测、跟踪统计方法在审
| 申请号： | 202110232509.9 | 申请日： | 2021-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN112598713A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 李培良;刘韬;顾艳镇;刘浩杨;李琳 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/277;G06T7/11;G06T5/40;G06T5/00;G06T3/40;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京华创智道知识产权代理事务所(普通合伙) 11888 | 代理人： | 彭随丽 |
| 地址： | 316021 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的近岸海底鱼类检测、跟踪统计方法，本发明通过对输入的水下实时视频进行基础神经网络YOLOv5处理，来提取处视频中的特征，跟踪分支输出鱼的位置、种类和每个被跟踪鱼的ID编号，用检测分支校正跟踪分支的输出作为最后的输出，并由此得出每张图片中的鱼的位置、类别、编号。本发明利用粒子滤波和KM算法来匹配每帧之间的结果，从而对视频中鱼的编号进行匹配。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 近岸 海底 鱼类 检测 跟踪 统计 方法 | ||
【主权项】：
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