【摘 要】
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本文研究的所有数据来源于中水集团远洋股份有限公司的金枪鱼延绳钓研发项目。利用计算机视觉识别金枪鱼是作为远洋捕捞金枪鱼智能化过程中一个非常重要的研究课题,可以对不同海域的金枪鱼资源状况提供理论依据,为进一步实现智能化渔业提供了相关技术支持。近些年来,随着深度学习算法的更新迭代,本文提出了一种基于深度学习的金枪鱼识别算法模型tuna-YOLO,采用了基于轻量化网络的目标检测算法来实现模型加速,并利用金
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本文研究的所有数据来源于中水集团远洋股份有限公司的金枪鱼延绳钓研发项目。利用计算机视觉识别金枪鱼是作为远洋捕捞金枪鱼智能化过程中一个非常重要的研究课题,可以对不同海域的金枪鱼资源状况提供理论依据,为进一步实现智能化渔业提供了相关技术支持。近些年来,随着深度学习算法的更新迭代,本文提出了一种基于深度学习的金枪鱼识别算法模型tuna-YOLO,采用了基于轻量化网络的目标检测算法来实现模型加速,并利用金枪鱼的局部特征信息和知识蒸馏技术来提升网络模型性能,并依托目标跟踪算法实现对金枪鱼的数量统计。本文的主要工作如下:（1）对电子监控拍摄的视频进行分帧提取到含有金枪鱼的数据集,针对夜晚数据集比较模糊以及数据量稀少的情况下,采用图像预处理来改善图像清晰度和获取更多的金枪鱼数据,经过图像预处理过后的图像能够有效提高目标识别算法的准确率和泛化性。（2）对传统目标检测网络以及深度学习目标检测网络进行了对比分析,结合目标检测算法的应用场景、优缺点和算法评估指标确立了YOLOv3目标检测算法作为基础网络模型,探究了不同的轻量化网络作为YOLOv3的特征提取网络的性能,分析不同轻量化网络性能来确定了Mobile Netv3作为特征提取网络模块来提高算法的实时检测效率。（3）由于金枪鱼背景模糊,纹理特征不清晰,为了加强对金枪鱼特征信息的提取能力,将Mobile Netv3原有的注意力机制SENet也替换成了CBAM和ECANet,对不同注意力机制进行对比分析最终选择了CBAM作为Mobile Netv3的注意力机制模块。与未改进的YOLOv3对比分析,其中参数量由原来的234.74MB减少到现在的88.45MB。浮点运算次数由原来的32.767G减少到现在的8.676G,整体算法模型运行帧率（fps）得到了极致的提升。将改进后的网络模型tuna-YOLO（Mobile Netv3 with CBAM and YOLOv3）通过教师网络模型Dense Net201-YOLOv3进行知识蒸馏,金枪鱼识别网络模型精度有所提升,m AP达到了85.74%。（4）为实现金枪鱼的渔获量统计,利用改进后的金枪鱼识别算法模型来获取视频中每一帧的回归框信息,针对基于IOU的目标跟踪算法对金枪鱼进行跟踪会存在人为遮挡等问题导致目标跟踪对象丢失,提出了基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法来达到对金枪鱼渔获量的统计。（5）使用Py Qt5框架来设计金枪鱼识别和渔获量统计的可视化界面,通过界面上的目标识别和目标跟踪计数两个功能按钮与相应算法进行交互,目标识别显示金枪鱼的类别以及位置信息,目标跟踪计数界面显示出不同类别的数量信息。
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