典型文献
基于3-2D融和模型的毛虾捕捞渔船行为识别
文献摘要：
针对中国毛虾(Acetes chinensis)产量逐年锐减问题,中国开始对近海海域实施毛虾限额捕捞措施,采用视频监控技术辅助捕捞管理.提出一种基于3-2D融和模型的毛虾捕捞渔船行为识别方法,为限额捕捞管理提供新的解决方案.通过在毛虾渔船上4个固定位置安装高清摄像设备,并记录捕捞作业全过程,共获取600余个视频监控数据作为初始数据;从初始数据中筛选有效的视频数据,同时对视频数据进行5种行为的划分和标记.为了提高网络训练的效率,对视频数据进行压缩和帧数分割等预处理;最后,通过搭建3-2D融合的卷积神经网络来训练模型,实现渔船行为特征的提取和分类.结果表明,捕捞渔船行为识别方法的分类精度为95.35％,召回率为94.50％,平均精确度为96.60％,模型整体得分达93.32％,平均检测时间为35.46 ms·帧-1,可用于毛虾渔船捕捞视频的实时分析.
文献关键词：
中国毛虾;限额捕捞;深度学习;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
张佳泽;张胜茂;王书献;杨昱皞;戴阳;熊瑛
作者机构：
上海海洋大学信息学院,上海201306;中国水产科学研究院东海水产研究所/农业农村部渔业遥感重点实验室,上海200090;大连海洋大学航海与船舶工程学院,辽宁大连116023;江苏省海洋水产研究所,江苏南通226007
文献出处：
引用格式：
[1]张佳泽;张胜茂;王书献;杨昱皞;戴阳;熊瑛-.基于3-2D融和模型的毛虾捕捞渔船行为识别)[J].南方水产科学,2022(04):126-135
A类：
Acetes
B类：
2D,融和,捕捞渔船,行为识别,中国毛虾,chinensis,锐减,近海海域,限额捕捞,视频监控技术,技术辅助,船上,高清摄像,摄像设备,共获,余个,视频监控数据,视频数据,对视,网络训练,训练模型,行为特征,特征的提取,分类精度,召回率,检测时间,ms,实时分析
AB值：
0.271555
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