【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于深度学习的目标检测领域，具体涉及一种基于改进yolov8算法的水下生物检测方法。
技术介绍
1、海洋图像检测在海洋工程、海洋资源管理、海洋科学研究等领域中具有重要意义。海洋环境是地球上最复杂、最不可预测的环境之一，其覆盖了大部分地球表面，并且蕴藏着丰富的生物多样性和资源。海洋图像检测技术能够帮助科研人员、工程师和管理者有效地理解和利用海洋环境。海洋图像检测可用于海洋生物资源的监测和保护。通过对海洋图像中的鱼群、珊瑚礁、海草床等生物及其栖息地进行检测和分析，可以帮助科研人员了解海洋生态系统的状态和演变趋势，制定科学的保护和管理措施，维护海洋生物多样性和生态平衡。
2、目标检测在计算机视觉领域中是一个重要的研究方向，其在许多应用领域中具有广泛的应用，包括视频监控、自动驾驶、军事侦察等。随着水下工程和海洋研究的不断发展，对于水下目标检测和跟踪的需求也日益增加。然而，水下环境与陆地环境存在着诸多不同，例如水下光照不均、水质浑浊、目标形态复杂等因素，这些因素使得传统的图像处理和目标检测方法在水下应用受到了挑战。
<...【技术保护点】
1.一种基于改进YOLOv8算法的水下生物检测方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv8算法的水下生物检测方法，其特征在于所述S1包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv8算法的水下生物检测方法，其特征在于所述S2包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov8算法的水下生物检测方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov8算法的水下...
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