摘要
本发明公开一种基于无人船的涉水岸边钓鱼行为智能监测方法,包括以下步骤:步骤1、基于无人船对涉水河湖岸带的图像进行获取;步骤2、对获取的图像进行预处理;步骤3、收集预处理后的图像数据集,对每个图像进行标注,形成标注图像数据集;步骤4、构建YOLOv5图像识别模型;步骤5、将预处理后的图像数据集与标注图像数据集作为训练数据对模型进行训练;步骤6、模型评估与优化;步骤7、使用训练完成并优化后的模型对新获取的未知图像进行涉水岸边钓鱼行为监测。本发明所述的方法有效地将涉水岸边钓鱼监测实际需求与无人船图像获取能力相结合,通过YOLOv5图像识别模型对涉水岸边钓鱼行为进行监测,准确度高,对于维护河湖生态健康具有重要意义。
技术关键词
智能监测方法
图像识别模型
无人船
匈牙利算法
数据
图像获取能力
Kalman滤波
双线性插值方法
描述符
图像像素
度量
河湖生态
特征点集合
特征提取网络
样本
特征提取模块
网络主体
冗余特征
影像设备
系统为您推荐了相关专利信息
剩余寿命预测方法
涡扇发动机
构建预测模型
训练预测模型
退化特征
实例分割方法
表格
特征提取模块
卷积模块
金字塔
监测方法
动态
设备运行温度
预警平台
机器学习算法
无人机干扰系统
策略
无线电
无人机所处区域
机器学习算法