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基于深度学习的水下鱼类目标检测及鱼体分割算法研究
【摘 要】
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我国淡水鱼种类繁多且产量巨大,但是捕捞率以及深加工率偏低,与世界渔业发达国家存在较大差距。目前,国内集中于拉网式和人工式进行捕捞作业,由于水下目标检测技术缺乏,作业效率低、成本高;在淡水鱼的加工处理领域,现有依赖人工或者半机械化操作,技术水平低,分割效率和精度不高,处理过程中对鱼体各部位损伤比较大,对不同种类、规格的淡水鱼分割的兼容性不足。随着图像处理、深度学习技术的快速发展,采用人工智能技术实现
【出 处】
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天津理工大学
【发表日期】
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2021年01期
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