一种珊瑚礁白化自动识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种珊瑚礁白化自动识别方法及系统。该方法包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入训练好的珊瑚礁识别模型中进行识别，确定所述待识别图像中的珊瑚礁是否为白化珊瑚礁；其中，训练好的珊瑚礁识别模型是通过Faster R‑CNN算法训练得到。采用本发明专利技术的方法及系统，能够对海洋中珊瑚礁的健康状态进行实时自动监测。

【技术实现步骤摘要】
一种珊瑚礁白化自动识别方法及系统
本专利技术涉及珊瑚礁白化识别
，特别是涉及一种珊瑚礁白化自动识别方法及系统。
技术介绍
珊瑚礁是海洋生态环境保护的重要组成部分，如何实现珊瑚礁白化自动监测对于珊瑚礁的保护具有十分重要的意义。由于珊瑚礁本身独特的身体结构，健康的珊瑚礁可以帮助脆弱的海岸线抵御海浪侵蚀，减小大部分海浪对海岸的强力冲蚀。与此同时，珊瑚在造礁过程中，通过体内虫黄藻，吸收大量二氧化碳，可以减轻地球的温室效应。在经济收益方面：珊瑚礁可以为大量的海洋生物提供适宜的住所，为各种各样有价值的鱼类提供食物来源，提高鱼类的密度，为人们带来巨大的经济效益。现有珊瑚礁白化监测方法主要依靠人为采样或者是通过遥感监测，但需要耗费大量的人力物力，并且无法做到实时监测。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种珊瑚礁白化自动识别方法及系统，能够对海洋中珊瑚礁的健康状态进行实时自动监测。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种珊瑚礁白化自动识别方法，包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入训本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种珊瑚礁白化自动识别方法，其特征在于，包括：/n获取待识别图像；/n将所述待识别图像输入训练好的珊瑚礁识别模型中进行识别，确定所述待识别图像中的珊瑚礁是否为白化珊瑚礁；所述训练好的珊瑚礁识别模型是通过Faster R-CNN算法训练得到。/n

【技术特征摘要】
1.一种珊瑚礁白化自动识别方法，其特征在于，包括：
获取待识别图像；
将所述待识别图像输入训练好的珊瑚礁识别模型中进行识别，确定所述待识别图像中的珊瑚礁是否为白化珊瑚礁；所述训练好的珊瑚礁识别模型是通过FasterR-CNN算法训练得到。


2.根据权利要求1所述的珊瑚礁白化自动识别方法，其特征在于，所述训练好的珊瑚礁识别模型，具体训练方法包括：
获取待训练的珊瑚礁图像；所述待训练的珊瑚礁图像包括健康状态的珊瑚礁图像和白化状态的珊瑚礁图像；
对所述待训练的珊瑚礁图像进行预处理，得到预处理后的待训练的珊瑚礁图像；
对所述待训练的珊瑚礁图像进行标注，得到珊瑚礁图像数据集；所述珊瑚礁图像数据集中包括多张标注好的珊瑚礁图像；
采用FasterR-CNN算法对所述珊瑚礁图像数据集进行训练，生成训练好的珊瑚礁识别模型。


3.根据权利要求2所述的珊瑚礁白化自动识别方法，其特征在于，所述对所述待训练的珊瑚礁图像进行预处理，得到预处理后的待训练的珊瑚礁图像，具体包括：
对所述待训练的珊瑚礁图像依次进行亮度增强处理、对比度增强处理和方向调整处理，得到预处理后的待训练珊瑚礁图像。


4.根据权利要求2所述的珊瑚礁白化自动识别方法，其特征在于，所述对所述待训练的珊瑚礁图像进行标注，得到珊瑚礁图像数据集，具体包括：
标注所述待训练的珊瑚礁图像的图片名称、图片大小及深度、图片存储位置、珊瑚礁健康状态，得到珊瑚礁图像数据集。

【专利技术属性】
技术研发人员：秦志亮，彭若松，马本俊，刘雪芹，白博，朱兆林，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，青岛海之声科技有限公司，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23