基于YOLO的水生生物多目标检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及目标检测技术领域，尤其涉及一种基于YOLO的水生生物多目标检测方法及系统。所述方法包括以下步骤：对目标水域进行水生生物图像采集，得到水生生物图像；对水生生物图像进行分辨率增强，得到增强水生生物图像；对增强水生生物图像进行多分支层级化特征提取，得到残差增强生物特征图集；对残差增强生物特征图集进行跨尺度特征融合，得到融合水生生物特征图；对目标水域进行历史检测数据采集，得到水生生物历史检测数据集；基于水生生物历史检测数据集对融合水生生物特征图进行锚框生成，得到初始锚框集。本发明专利技术有效解决了现有技术在水生生物监测和识别方面的不足，提高了检测的准确性、效率和实用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及目标检测，尤其涉及一种基于yolo的水生生物多目标检测方法及系统。

技术介绍

1、在现代海洋生态研究和水生生物保护领域，准确监测和识别水生生物的种类和数量是至关重要的。然而，由于水下环境的复杂性和多变性，传统的水生生物监测方法往往面临着诸多挑战。首先，水下光照条件不佳，加之水体浑浊，使得获取清晰、高质量的水生生物图像变得困难。其次，水生生物种类繁多，形态各异，传统的图像处理方法难以有效区分和识别。此外，水下生物的动态性也给实时监测带来了额外的难度，因为它们会快速游动或改变形态。为了克服这些挑战，研究人员尝试采用机器学习和计算机视觉技术来提高检测的准确性和效率。其中，you only look once (yolo) 算法作为一种实时目标检测系统，因其速度快、精度高而受到广泛关注。但是，现有的基于yolo的检测方法大多是针对陆地生物或静态物体设计的，直接应用于水生生物检测时，由于水生生物的特殊性，如透明、反光、颜色变化等，这些方法的效果并不理想。

2、此外，水生生物的检测不仅需要识别出生物本身，还需要对其数量和行为模式进行分析。这就本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于YOLO的水生生物多目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于YOLO的水生生物多目标检测方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于YOLO的水生生物多目标检测方法，其特征在于，步骤S16包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于YOLO的水生生物多目标检测方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的基于YOLO的水生生物多目标检测方法，其特征在于，步骤S27包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的基于YOLO的水生生物多目标检测方法，其...

【技术特征摘要】

1.一种基于yolo的水生生物多目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于yolo的水生生物多目标检测方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于yolo的水生生物多目标检测方法，其特征在于，步骤s16包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于yolo的水生生物多目标检测方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的基于yolo的水生生物多目标检测方法，其特征在于，步骤s27包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的基于yolo的水...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘琼琼，周滨，徐威杰，刘丹，李艳英，
申请(专利权)人：天津市生态环境科学研究院天津市环境规划院，天津市低碳发展研究中心，
类型：发明
国别省市：