一种基于深度学习的浮游生物智能化检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的浮游生物智能化检测方法，包括获取浮游生物的图像，输入至训练好的检测模型，得到图像中浮游生物的位置和类别。本基于深度学习的浮游生物智能化检测方法通过对比学习模块和重建图像模块相结合，通过多模态特征融合增强模型表征能力，结合动态权重调整策略有效提升了对复杂形态浮游生物和小样本类别的检测精度；并利用K‑Means聚类算法对重建图像进行无监督分类，避免人工分类的过程，让机器根据学校到的特征自动得将对象归为同一类，完整数据集的构建，结合人工修正获得伪标签数据集；建立周期性模型更新机制，通过新增数据迭代训练优化检测性能。