一种基于深度学习的藻类目标检测方法、系统及装置

本发明提供了一种基于深度学习的藻类目标检测方法、系统及装置，涉及计算机视觉环境监测领域，方法主要包括：通过图像传感设备，采集水体的图像数据；对图像数据按照预设尺寸进行拆分及预处理；针对训练图像数据进行小目标拆分及数据增强；基于训练图像数据，训练优化后的YOLO目标检测模型；通过训练完成的YOLO目标检测模型，对被测图像数据进行目标检测，得到检测结果。本方案通过引入并优化YOLO系列算法，能够显著提升藻类检测的自动化程度及检测精度；本方案能够在复杂水体背景及多种藻类环境中，进行准确、高效地藻类目标检测及分类，可以有效降低误检率；本方案适用于大规模、复杂水体环境的实时监测及分析场景。