[发明专利]一种基于深度学习的水下成像鱼网破损识别方法及系统在审
| 申请号： | 202011036004.7 | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112163517A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 侯明鑫;俞国燕;王林;梁贻察;何泰华;李军 | 申请（专利权）人： | 广东海洋大学;南方海洋科学与工程广东省实验室（湛江） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06F16/55;G06F16/583 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘瑶云;陈伟斌 |
| 地址： | 524088 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的水下成像鱼网破损识别方法，包括以下步骤：采集图像数据库并划分为训练集和测试集；对水下网破图像分别进行标注其网破位置并生成表格文件进行存储；构建鱼网破损识别模型；将训练集输入鱼网破损识别模型中进行训练，得到完成训练的鱼网破损识别模型；将测试集输入完成训练的鱼网破损识别模型中，输出测试集对应的鱼网破损识别结果，并验证模型的精准度，得到完成训练的鱼网破损识别模型；采用水下摄像头采集水下鱼网图像，将水下鱼网图像输入完成训练的鱼网破损识别模型中，输出得到鱼网破损识别结果。本发明还提出了一种基于深度学习的水下成像鱼网破损识别系统，能够搭载在水下作业的工程载体上使用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 水下 成像 鱼网 破损 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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