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申请/专利权人：中国水产科学研究院东海水产研究所;江苏省海洋水产研究所

摘要：本发明公开了一种基于YOLOv7‑MO的毛虾捕捞目标识别与计数系统，包括硬件系统和软件系统，硬件系统包括毛虾捕捞船、网具、摄像头，摄像头包括五组，五组摄像头分别从5个方向进行拍摄，软件系统包括输入端input、主干网络backbone和网络输出端head，输入端input部分对输入的图片进行预处理，经过Mosaic数据增强、自适应图像填充、自适应锚框后得到RGB图片，输入到backbone中，输出端head部分是一个PAFPN结构。本申请对算法做了进一步改进，提升了算法在该领域的检测性能。使用SORT算法，以视频流为数据源，对检测到的目标进行追踪计数，实现中国毛虾捕捞渔船主要作业信息统计记录。

主权项：1.基于YOLOv7-MO的毛虾捕捞目标识别与计数系统，其特征在于，包括硬件系统和软件系统，所述硬件系统包括毛虾捕捞船、网具、摄像头，摄像头包括五组，分别为第一摄像头、第二摄像头、第三摄像头、第四摄像头、第五摄像头，五组摄像头分别从5个方向进行拍摄，前甲板铁杆上的第一摄像头朝船尾方向拍摄，从正方向拍摄记录渔船工作区，前甲板驾驶舱上方的第二摄像头和第三摄像头互为补充的拍摄记录了收放网过程及铁锚的状态，安装在后甲板铁杆上的第四摄像头朝船尾方向拍摄，用于拍摄记录船舶碰撞等安全状态，安装在前甲板驾驶舱左下方的第五摄像头，用于拍摄记录捕捞的毛虾装筐的渔获过程；所述软件系统包括输入端input、主干网络backbone和网络输出端head，输入端input部分对输入的图片进行预处理，经过Mosaic数据增强、自适应图像填充、自适应锚框后得到RGB图片，输入到backbone中，输出端head部分是一个PAFPN结构，与YOLOV5的head结构一致，区别在于将YOLOv5中的CSP模块换成了ELAN-P模块，ELAN-P与backbone部分ELAN的组成结构一致，不同之处是cat数量不同，网络head部分最终完成类别预测和目标边界框锚定，输出三个不同尺寸的预测结果，实现对多目标的多尺度预测。

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百度查询： 中国水产科学研究院东海水产研究所 江苏省海洋水产研究所 基于YOLOv7-MO的毛虾捕捞目标识别与计数系统及其操作方法