一种基于深度学习的浮游生物动态监测方法、装置及介质

本发明公开了一种基于深度学习的浮游生物动态监测方法、装置及介质，方法包括：将预处理后的图像输入至目标检测模型进行检测，目标检测模型包括：利用主干网络对预处理后的图像进行多层级特征提取得到多个不同层级的特征图；将所述多个层级特征图分别输入至特征增强单元提取多种类型的语义信息，并对每一层特征图进行路径融合与特征重标定得到增强后的不同层级特征图；将所述不同层级特征图输入多尺度融合单元进行空间语义对齐与跨层级特征融合；将融合后的特征图输入至解耦式检测头中分别进行目标分类与边界框回归预测；基于检测头输出的结果对浮游生物进行定位获取浮游生物的种类。本发明基于目标检测模型的架构提高了种类分类与定位的准确性。