【摘 要】
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渔业自古以来就是我国重要的基础产业。近年来全社会渔业生总产值不断提高,水产养殖规模越来越大,国家发布了推进渔业信息化建设的意见以适应行业的发展形势,开始推进行业向自动化、信息化、智能化发展。鱼类识别检测技术是渔业信息化建设领域中重要分支。传统的鱼类识别检测技术十分依赖人工提取特征,人工成本高且仅针对固定研究目标,泛用性差。随着人工智能领域的技术突破,基于深度学习的卷积神经网络技术凭借其自动提取特征
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渔业自古以来就是我国重要的基础产业。近年来全社会渔业生总产值不断提高,水产养殖规模越来越大,国家发布了推进渔业信息化建设的意见以适应行业的发展形势,开始推进行业向自动化、信息化、智能化发展。鱼类识别检测技术是渔业信息化建设领域中重要分支。传统的鱼类识别检测技术十分依赖人工提取特征,人工成本高且仅针对固定研究目标,泛用性差。随着人工智能领域的技术突破,基于深度学习的卷积神经网络技术凭借其自动提取特征的能力以及超越人工的识别精度,逐渐取代了传统识别方式,目标检测任务与卷积神经网络相融合,涌现出一批优秀的目标检测算法。本文利用深度学习强大的学习能力以及精准的识别检测能力,对比分析了不同目标检测技术模型在检测性能上的差异并择优进行改进,获得性能最优的模型,并移植到移动端完成了鱼类图像识别检测相关工作,主要研究内容及结果如下:（1）采用线下移动设备拍摄以及线上python爬虫技术爬取两种途径收集目标鱼类原始图片,并通过人工筛选的方式筛选出符合要求的数据,使用Image Lable进行数据集标注,制作成包含四种大规模养殖鱼类的数据集,共计2140张。同时为保障实验效果,避免因数据量不足而产生过拟合,采用旋转,翻折,高斯噪声等方式进行图像数据增强。（2）建立基于深度学习的鱼类目标检测模型。针对鱼类识别在实际工作中的快速检测需求,对比Faster RCNN、SSD以及YOLO算法的模型性能,基于YOLOv5s模型进行优化,用Mosaic-9代替了YOLOv5原本的Mosaic数据增强,增加了算法对模型的训练效率,使模型训练过程中学习到更多图像特征,提升了训练模型的泛化能力和识别精度;采用CIo U Loss代替GIo U Loss作为边界框回归损失函数,优化对重叠目标的识别效果。优化后训练出的模型召回率为98.44%、精准率为98.59%、m AP为98.25%、检测速度为27.26fps,各方面性能均取得最优成绩。（3）在获得最优模型的基础上,通过将模型进行封装移植,构建基于移动端的鱼类识别检测应用,最终效果为当鱼类目标被摄像头捕捉时,会被定位框标记并显示目标种类以及置信度,将本文研究成果从代码转化为能够解决现实问题的应用。
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自改革开放至今,成千上万的农村剩余劳动力进入城市务工,形成了独具特色的农民工群体。但是由于产业结构的升级、城市政策、金融危机以及农村经济的不断发展,开始逐渐出现农民工返乡就业的现象。随着乡村振兴战略的提出,改善了“三农”的发展问题。乡村振兴的实施需要人力来支撑,因此正确引导农民工返乡就业也是确保战略实施的重要因素。基于此背景下,只有了解农民工是否愿意返乡就业,才能制定合理措施来引导农民工积极返乡,
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