基于YOLO算法的鱼群探测监控系统

发布时间：2021-10-27 12:42

　　针对水下鱼群实时检测与管理,基于YOLO的鱼群检测算法以及WCF技术构建了鱼群探测系统。系统分数据采集与控制、深度学习图像处理单元以及软件系统三个模块。首先,系统利用双目高清摄像头采集水下实时视频并进行视频传输;然后,利用YOLO算法对输入的视频图像进行鱼群检测;最后,利用Html与WCF技术对视频检测的结果进行展示与存储。在昆山市淀山湖水下环境中进行鱼群检测,可以实时检测鱼群数量并上传鱼群的截图,然后根据历史数据实现数据可视化显示,为研究该水域鱼群分布以及活动规律提供参考依据。 

【文章来源】：苏州科技大学学报(自然科学版). 2020,37(03)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

信息报告生成

鱼群检测系统包含硬件设备控制功能、视频预览功能、视频回放功能、数据查看功能、数据统计功能以及信息报告生成功能。可以实现云台转动方向和速度控制、补光强弱控制、声呐强度大小控制等操作需求；实时监控预览以及历史监控视频回放等视频操作；抓图时间信息查询、抓图详细图片展示、信息实时展示、当前月份数据统计、当年数据统计以及历年数据统计等管理需求。具体业务流程如图2所示。图2 监控视频处理流程

监控视频处理流程

【参考文献】：
期刊论文
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[3]一种便携式深水网箱鱼群远程监测系统的设计[J]. 邵志文,许肖梅,张小康,涂星滨.  南京大学学报(自然科学). 2015(S1)
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本文编号：3461624