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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
摘要：本发明提供一种基于深度学习算法的声呐图像中人工鱼礁的投放姿态评估方法，包括以下步骤：步骤1：数据采集，使用船载Oculus750d多波束成像声呐采集人工鱼礁区域和周围海洋环境的声呐图像和视频数据；步骤2：数据预处理，将数据按照8∶1∶1的比例划分为训练集图片、验证集图片和测试集图片；步骤3：特征提取和分析，利用Mobi1eNetV3改进的Yolov8pose检测模型的深度学习算法，对人工鱼礁进行识别，并提取筛选人工鱼礁正方体平面的关键点特征，确定与人工鱼礁相关的特征模式，以便后续的姿态状态识别训练；步骤4：模型构建，在鱼礁声呐图像中依照识别出的水底平面建立二维坐标系以此估计鱼礁的倾斜角度。
主权项：1.一种基于深度学习算法的声呐图像中人工鱼礁的投放姿态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：数据采集，使用船载Oculus750d多波束成像声呐采集人工鱼礁区域和周围海洋环境的声呐图像和视频数据；步骤2：数据预处理，将数据按照8∶1∶1的比例划分为训练集图片、验证集图片和测试集图片；步骤3：特征提取和分析，利用MobileNetV3改进的Yolov8pose检测模型的深度学习算法，对人工鱼礁进行识别，并提取筛选人工鱼礁正方体平面的关键点特征，确定与人工鱼礁相关的特征模式，以便后续的姿态状态识别训练；步骤4：模型构建，在鱼礁声呐图像中依照识别出的水底平面建立二维坐标系以此估计鱼礁的倾斜角度，其坐标系建立方法如图2所示，其中XY表示所建立的二维坐标轴，虚线表示识别出的水底平面；步骤5：模型优化，统计经过训练得到的识别结果的正确率，若正确率较低，重复步骤1-步骤4，对模型算法进行反复的训练和优化；步骤6：对于不同识别状态的鱼礁我们采用不同的姿态估计方法，其具体姿态角度估计方法如图4和图5所示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国水产科学研究院东海水产研究所 基于深度学习算法的声呐图像中人工鱼礁的投放姿态评估方法
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