深度學習在魚類識別、計數(shù)、追蹤方面的應用研究進展

摘要： 人工識別魚類的方法需要直接接觸魚體，傳統(tǒng)機器學習方法需要人工提取特征并設計圖像向量化方法，而深度學習方法能夠從輸入數(shù)據(jù)中獲得高級特征，進而挖掘數(shù)據(jù)的分布規(guī)律。使用深度學習方法識別魚類能夠解放人力、規(guī)避主觀識別的傾向性、減少魚類應激反應，對發(fā)展智慧漁業(yè)和精準養(yǎng)殖有積極推動作用。本研究綜述了深度學習在魚類識別任務上的應用研究，針對研究中遇到的識別問題，提出未來應推廣統(tǒng)一的成果檢測標... （共14頁）