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全海深智能捕鱼装置及目标检测算法的研究

发布时间:2021-02-28 06:53
  科学界将海洋中6000米到11000米之间的区域定义为深渊区域,深渊鱼作为脊椎动物,位于深渊生物链的顶端,其科学研究对深渊生物与深渊生态学科的发展具有重要的价值。围绕深渊鱼捕获需求,本文以全海深智能捕鱼装置为研究对象,以实现全海深精准智能捕鱼为导向,以深渊鱼目标检测为核心,着重开展以下几个方面的工作:(1)围绕全海深捕鱼装置研制,进行了需求分析,明确了该装置需具有深海着陆、目标生物智能检测与捕获、深海环境信息获取、装置海面寻回四个功能,进而开展了全海深智能捕鱼装置的系统结构设计。其中运载子系统实现深海着陆功能,达到全海深作业目的;中央管理子系统与采样子系统实现深海生物目标检测与自动捕获、深海环境信息获取功能,实现捕获过程智能控制,达到装置精准智能捕鱼目的;常载子系统实现装置的海面寻回功能。(2)设计了全海深精准智能捕鱼装置的核心机械结构之一的捕鱼笼。捕鱼笼采用双开门滑轨结构,一是通过扭力弹簧驱动连杆带动笼门沿滑轨闭合,保证笼门的稳定工作;二是减少单个笼门移动距离,提升笼门关闭速度。笼门通过单片机和电磁开关实现自动控制,即单片机接收目标检测信息并进行分析判断,确定检测到目标后,输出控制信... 

【文章来源】:上海海洋大学上海市

【文章页数】:62 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

全海深智能捕鱼装置及目标检测算法的研究


的里亚斯特号

阿尔文,载人潜水器


图 1-1 的里亚斯特号Fig1-1 Trieste力材料的问世,载人潜水器的体积得以大幅缩小,同人潜水器具备了水下自主航行能力。如图 1-2 所示,经表之一为美国的“阿尔文号”载人潜水器,在 1964 年000 次深潜作业,是国际上使用频率最高的载人潜水器

全海深智能捕鱼装置及目标检测算法的研究


海斗号Fig1-3HadalARV

【参考文献】:
期刊论文
[1]应用于嵌入式图形处理器的实时目标检测方法[J]. 王晓青,王向军.  光学学报. 2019(03)
[2]一种改进的卷积神经网络行人识别方法[J]. 陈聪,杨忠,宋佳蓉,韩家明.  应用科技. 2019(03)
[3]目标检测算法研究综述[J]. 方路平,何杭江,周国民.  计算机工程与应用. 2018(13)
[4]中国的深海战略与海洋强国建设[J]. 胡波.  人民论坛·学术前沿. 2017(18)
[5]深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望[J]. 张慧,王坤峰,王飞跃.  自动化学报. 2017(08)
[6]“海斗”:开启中国深潜“万米时代”[J]. 林落.  科学新闻. 2017(01)
[7]全海深潜水器的技术现状和发展综述[J]. 徐伟哲,张庆勇.  中国造船. 2016(02)
[8]深海载人潜水器的现状与展望[J]. 刘峰.  工程研究-跨学科视野中的工程. 2016(02)
[9]一种改进的三帧差分运动目标检测算法[J]. 陈宝远,霍智超,陈光毅,孙忠祥.  应用科技. 2016(02)
[10]蛟龙号载人潜水器的7000米级海上试验[J]. 崔维成,刘峰,胡震,朱敏,郭威,刘诚刚.  船舶力学. 2012(10)

硕士论文
[1]图像处理技术在深海生物视频特征提取中的研究与应用[D]. 孙小冬.青岛科技大学 2016
[2]现代图像处理技术在深海高清图像分析中的研究[D]. 王昌诚.青岛科技大学 2015
[3]基于视频的实时运动目标检测与跟踪系统研究[D]. 李月静.西华大学 2012
[4]水下图像增强算法的研究[D]. 王彬.中国海洋大学 2008



本文编号:3055486

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