基于深度学习的网箱养殖鱼类体表疾病自动监测研究

• 萌宠菠菠乐园
• 2024-12-09 19:12

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第 1 章 引 言

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 目标检测网络的研究进展

1.2.2 基于深度学习图像识别技术在渔业应用的国内外研究进展

1.3 研究目的

1.4 研究内容

第 2 章 数据来源及目标检测算法

2.1 数据获取与数据处理

2.1.1 数据来源

2.1.2 数据处理与标注

2.1.3 数据增强

2.2 目标检测与识别网络模型

2.2.1 SSD目标检测与识别网络

2.2.2 Faster R-CNN目标检测与识别网络

2.2.3 YOLO v4目标检测与识别网络

2.3 迁移学习

2.4 损失函数

2.5 评价指标

第 3 章 鱼类体表疾病检测与识别模型研究

3.1 实验设计

3.2 注意力机制模块

3.3 结果与讨论

3.3.1 最佳鱼病监测检测模型的研究

3.3.2 不同注意力机制对于鱼病检测任务的影响

3.4 本章小结

第 4 章 YOLO v4的轻量化优化和鱼类体表疾病检测识别应用

4.1 实验设计

4.2 YOLO v4网络模型改进

4.2.1 特征提取网络改进

4.2.2 激活函数改进

4.2.3 深度可分离卷积块

4.2.4 改进的YOLO v4网络模型

4.3 结果与讨论

4.3.1 不同损失函数的比较

4.3.2 参数比较

4.3.3 模型检测表现与精确度

4.4 本章小结

第 5 章 总结与展望

5.1 总结

5.2 论文研究展望

参考文献

致谢

相关知识

李道亮等：基于人工智能技术的鱼类疾病预测与诊断
中国水产科学研究院南海所海水鱼类网箱养殖环境效应研究取得新进展
基于深度学习的水下鱼类检测与种类识别算法研究
海水鱼类养殖
网箱养鱼常见鱼病及其防治(一)
【计算机科学】【2019.03】基于深度学习的动物识别
基于深度学习的声音事件检测
基于深度学习的宠物狗活动监测系统设计
深度学习之基于Vgg16卷积神经网络的宠物皮肤疾病识别系统
基于深度学习的多模态融合网民情感识别研究

网址: 基于深度学习的网箱养殖鱼类体表疾病自动监测研究 https://m.mcbbbk.com/newsview709730.html