摘要
本发明公开了一种基于YOLOv8模型的鱼道过鱼实时监测方法及系统,本发明方法包括将采集得到的鱼道图像输入预训练的改进YOLOv8模型以实现鱼道环境下水下目标检测,改进YOLOv8模型的改进包括在YOLOv8模型的主干网络的输入端添加了超分辨多尺度特征聚合模块SR‑MSFA,该模块对输入的鱼道图像的处理包括:将鱼道图像经过一个标准化处理后分别送入多个分支,每一个分支均依次通过1×1卷积、深度可分离卷积和降噪模块,最终和输入特征残差拼接后通过1×1卷积降维得到输出的特征图。本发明旨在解决鱼道环境下浑浊、淤泥、漂浮物对水下目标检测的干扰和挑战,提升鱼道环境下水下目标检测的准确度。
技术关键词
实时监测方法
分支
降噪模块
鱼道
多尺度特征
网络
坐标
图像
检测头
采样模块
实时监测系统
像素
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