基于改进YOLOv5算法的海马皮肤状态检测方法及系统

本发明公开了基于改进YOLOv5算法的海马皮肤状态检测方法及系统，方法包括：S1、获取海马图像，并对获取的海马图像进行正常皮肤标注和异常皮肤标注，得到原始海马数据集；S2、对原始海马数据集进行预处理，得到预处理海马数据集；S3、使用CBAM模块、SPPF+模块和有效交并比损失函数对YOLOv5进行优化；S4、使用预处理海马数据集对优化后的YOLOv5网络模型进行训练，使用训练后的模型实现对人工养殖海马的皮肤状态进行检测。本发明通过增加对多只尾部交缠、相互聚集海马状态异常目标的检测能力，及时准确的在养殖海马患病前期检测出海马群体的状态，避免出现大规模患病情况，降低海马养殖损失。