【摘 要】
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针对海底环境恶劣、海底观测视频品质差导致视频中的海洋鱼类识别难的问题,提出一种基于深度学习的海洋鱼类识别方法。首先,将海底观测视频分解为图片,由于海底观测视频中存
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院,同济大学海洋与地球科学学院,海洋地质国家重点实验室（同济大学）
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目(17BQT086);同济大学实验教改项目(0800104214)~~
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针对海底环境恶劣、海底观测视频品质差导致视频中的海洋鱼类识别难的问题,提出一种基于深度学习的海洋鱼类识别方法。首先,将海底观测视频分解为图片,由于海底观测视频中存在较大比例的空白数据,使用背景差分法过滤不包含鱼类的图片,缩短处理全部数据的时间;然后,考虑到海底拍摄环境亮度低、场景模糊的实际情况,对图片基于暗通道先验算法进行预处理提高品质;最后,以卷积神经网络(CNN)为基础构建深度学习模型,并且提出了权重化特征的卷积过程,提高模型的鲁棒性。实验结果表明:面对较差品质的海底观测视频图片,在深度学习模型结构相
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