摘要
本发明公开了一种面向浅海生物模型的密度检测和入侵预警的方法,包括如下步骤:步骤一、密度检测:系统首先利用基于改进YOLO算法的目标检测模块对输入的图像或视频帧进行分析,识别出其中的浅海生物目标,并确定其类别,结合图像处理方法实现浅海生物密度检测;步骤二、浅海生物种群系数获取:根据检测到的浅海生物类别,获取相应的种群系数,这一系数反映了不同种类浅海生物对入侵强度的贡献;本发明的有益效果是自制浅海生物数据集,通过图像增强技术和数据增强手段,丰富了数据集的内容,增加了样本的多样性,提高了模型对不同类型浅海生物的识别能力和泛化性能,使其能够适应复杂的水下环境和多变的目标形态。
技术关键词
生物
特征金字塔网络
YOLO算法
视频帧
密度
神经网络结构
轨迹
图片
图像处理方法
双向特征金字塔
卡尔曼滤波
实例分割方法
跟踪目标框
网络模型结构
高层语义特征
图像增强技术
运动状态信息
特征提取能力
数据
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微阵列
引物
稀疏特征选择
高层次
稀疏特征提取
融合特征
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