基于深度学习的水下残饵检测方法研究与实现

基于深度学习的水下残饵检测方法研究与实现基于深度学习的水下残饵检测方法研究与实现摘要：随着水下科学研究的深入发展，水下生物学研究中残饵的检测变得越来越重要。传统的水下残饵检测方法在效果和效率上存在一定

基于深度学习的水下残饵检测方法研究与实现 基于深度学习的水下残饵检测方法研究与实现 摘要： 随着水下科学研究的深入发展，水下生物学研究中残饵的检测变得 越来越重要。传统的水下残饵检测方法在效果和效率上存在一定的局限 性。本文基于深度学习的方法，提出了一种水下残饵检测的新方法，并 进行了实验验证。实验结果表明，该方法在水下残饵检测方面具有较好 的效果和性能。 关键词：深度学习；水下残饵检测；图像处理 引言： 水下残饵是指在水下环境中，由于鱼类或其他生物的活动留下的微 小残饵。水下残饵的种类繁多，形状和颜色各异，这给水下生物学的研 究带来了一定的困难。传统的水下残饵检测方法主要是基于人工设计的 特征提取和分类算法，但由于水下环境的复杂性和残饵的多样性，这种 方法存在一定的局限性。而深度学习以其强大的学习能力和自动特征提 取的优势，成为水下残饵检测的新方法。 方法： 本文提出的水下残饵检测方法主要包括数据预处理、深度网络模型 构建和模型训练三个步骤。 数据预处理：水下残饵图像的采集需要专业的水下相机设备，由于 水下环境的特殊性，采集到的图像可能存在噪声和模糊现象。因此，在 数据预处理过程中，首先进行图像去噪和增强处理，以提高图像的质 量。其次，通过图像分割算法将图像中的残饵和背景分离出来，为后续 的特征提取和分类做准备。 Convolutional Neural Network (CNN) 深度网络模型构建：本文采用