典型文献
智能鱼类信息共享平台的构建
文献摘要：
为构建智能鱼类信息共享平台,实现鱼类信息的高效准确检索,针对鱼类数据库信息量大、高并发等特点,基于MongoDB研发了智能鱼类信息共享平台.平台数据库设计了16张表,涵盖了鱼名、生态、形态等多种信息,使用SpringBoot结构的Java一体式框架和集成人工智能识鱼模块,采用卷积神经网络实现图片识鱼;利用MongoDB的BinaryJSON实现松散数据结构的管理,使用Spring的MongoTemplate服务进行MongoDB数据库操作,采用阿里云提供的云服务器平台,以及Nginx反向代理和SpringBoot内置的Tom-cat服务器组合完成网络部署.结果表明:本研究中构建的平台数据库实现了鱼类信息的科学性、可追溯性及实用性,系统较好地降低了架构的耦合度,提高了程序的可维护性;系统实现了海量数据存储和高并发访问的需求;构建的智能鱼类信息共享平台,可提供基于纲目、地域、形态、鱼汛、有无鳞片等多种检索入口,图片识鱼准确率达到92.67％;用户可通过上传鱼的文本、图片,查询或识别该鱼的相关信息;还可在地图中根据鱼所处的位置搜索鱼的详细信息,满足了多样化的检索需求;平台信息开放,实现了优质鱼类资源共享.研究表明,构建的智能鱼类信息共享平台,信息丰富、使用便捷,能有效地解决鱼类海量数据存储和访问效率问题.
文献关键词：
MongoDB;鱼类信息;共享平台;人工智能
中图分类号：
作者姓名：
李然;杨玉婷;张志强;刘鹰;黄健隆;李浩淼
作者机构：
大连海洋大学信息工程学院,辽宁大连116023;设施渔业教育部重点实验室 (大连海洋大学) ,辽宁大连116023;浙江大学 生物系统工程与食品科学学院,浙江 杭州310058
文献出处：
引用格式：
[1]李然;杨玉婷;张志强;刘鹰;黄健隆;李浩淼-.智能鱼类信息共享平台的构建)[J].大连海洋大学学报,2022(03):497-504
A类：
鱼类信息,一体式框架,BinaryJSON,MongoTemplate
B类：
信息共享平台,数据库信息,信息量,高并发,MongoDB,平台数据,数据库设计,SpringBoot,Java,数据结构,阿里云,云服务器,Nginx,反向代理,内置,Tom,cat,网络部署,可追溯性,耦合度,可维护性,系统实现,海量数据,数据存储,纲目,鱼汛,鳞片,详细信息,信息开放,鱼类资源,效率问题
AB值：
0.277714
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