【摘 要】
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海洋生物入侵已成为世界海洋生态环境面临的四大威胁之一,船舶压载水为外来生物入侵提供了途径和载体。微藻在以压载水为载体的外来入侵生物中占据了主要角色,而传统的压载水检测方法对微藻种类识别具有很多的局限性。为此,本文提出了一种基于改进的YOLOv3网络模型的压载水微藻识别方法,并设计开发了微藻识别系统平台,可为船舶压载水中微藻的识别提供一种简单、高效、便捷的快速识别方法。本文首先介绍了当前国内外的微藻
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海洋生物入侵已成为世界海洋生态环境面临的四大威胁之一,船舶压载水为外来生物入侵提供了途径和载体。微藻在以压载水为载体的外来入侵生物中占据了主要角色,而传统的压载水检测方法对微藻种类识别具有很多的局限性。为此,本文提出了一种基于改进的YOLOv3网络模型的压载水微藻识别方法,并设计开发了微藻识别系统平台,可为船舶压载水中微藻的识别提供一种简单、高效、便捷的快速识别方法。本文首先介绍了当前国内外的微藻识别现状以及相关的理论基础。其次,针对于实验室获取的微藻图像进行图像预处理,基于环境仿真对微藻图像进行图像增强以及数据扩充,构建网络模型训练所需的微藻数据集。然后,构建改进的YOLOv3目标检测模型,该模型选用了MobileNet轻量级网络作为YOLOv3模型中的特征提取网络,并在特征层后面引入了一种改进的空间金字塔池来实现多尺度区域特征的汇聚和拼接,减少检测小物体时位置误差,通过考虑边界框的重叠面积、中心点距离和长宽比,采用了Complete IoU loss（CIoU）算法计算模型的目标框回归损失。在我们所构建的数据集上,将改进的YOLOv3目标检测模型与其他最新的方法进行了实验比较,实验结果表明,在相同条件下,改进的YOLOv3模型平均精度达到98.90%,比原始YOLOv3模型提高了8.59%,优于现有方法。该方法识别单幅图像的平均时间为0.086s,对微藻种类识别具有良好的检测效果。最后,采用Python编程语言中的GUI图形用户界面设计,构建了微藻识别系统界面,在软件系统后端通过接入微藻识别算法实现了微藻识别,并使用MySQL数据库实现对用户信息和微藻信息的存储及提取,建立了一套具有人机交互界面的压载水微藻识别系统,通过测试证明,本文所设计的软件系统具有一定的实用价值。
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