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基于深度学习的水下生物目标检测方法
发明专利有效
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5权利要求 · 1 独立
§ Ⅰ
卷宗概要
申请人
自然资源部南海海域海岛中心（自然资源部南海标准计量与信息中心）; 烟台励图海洋科技有限公司
发明人
王蕾; 李海涛; 周梦雯; 王子君; 张俊虎; 王平; 赵明利; 马华栋; 肖燕
IPC 分类
G06V 20/05 (2022.01)G06V 40/10 (2022.01)G06V 10/82 (2022.01)G06N 3/045 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06V 10/764 (2022.01)G06V 10/22 (2022.01)G06V 10/25 (2022.01)G06V 10/776 (2022.01)G06N 3/084 (2023.01)G06V 10/774 (2022.01)
本发明涉及一种基于深度学习的水下生物目标检测方法，包括以下步骤：获取水下图像数据；将所述图像数据输入至训练好的LSM‑YOLO检测模型中；输出水下生物目标的类别和位置信息；其中，所述LSM‑YOLO检测模型包括SPPF‑LSKA模块和SimAM注意力模块，所述LSM‑YOLO检测模型训练采用MPDIoU损失函数；本发明的优点是：通过融合深度学习与水下图像处理，实现对复杂水下环境中生物目标的智能化识别与定位，为海洋生态研究和水产养殖业提供了突破性技术支撑。