【摘 要】
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为提高深渊鱼类观测效率,针对传统预编程式观测方法无法感知目标的不足,提出了一种基于鱼类识别的自主观测方法。首先,通过改进的背景差分法快速分割运动目标;其次,结合深渊
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室; 中国科学院大学; 中国科学院深海科学与工程研究所;
【基金项目】
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中国科学院战略性先导专项项目(B类)(XDB06040100)
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为提高深渊鱼类观测效率,针对传统预编程式观测方法无法感知目标的不足,提出了一种基于鱼类识别的自主观测方法。首先,通过改进的背景差分法快速分割运动目标;其次,结合深渊生物特点提出了基于Fisher判别函数的形状特征提取方法,然后使用粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)分类法实现了鱼类的识别。最后,设计了深渊鱼类的自主观测算法,并提出了一种观测效率的评价方法。使用深渊原位观测视频进行模拟观测实验的结果表明本文算法可有效提高观测效率。
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