改进Mask R-CNN模型的海洋锋检测

目的 海洋锋的高效检测对海洋生态环境变化、渔业资源评估、渔情预报及台风路径预测等具有重要意义。海洋锋具有边界信息不明显且多变的弱边缘性,传统基于梯度阈值法及边缘检测的海洋锋检测方法,存在阈值选择不固定、判定指标不一致导致检测精度较低的问题。针对上述问题,基于Mask R-CNN（region convolutional neural network）提出一种改进的海洋锋自动检测方法。方法 兼顾考虑海洋锋的小数据量及弱边缘性,首先对数据扩增,并基于不同算法对海表温度（sea surface temperatures,SST）遥感影像进行增强;其次,基于迁移学习的思想采用COCO（common objects in context）数据集对网络模型进行初始化;同时,对Mask R-CNN中残差神经网络（residual neural network,ResNet）和特征金字塔模型（feature pyramid network,FPN）分别进行改进,在充分利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息的基础上,对多个尺度的融合特征图分别进行目标预测,提升海洋锋的检测精度。结果 为验证本文方法的有效性,从训练数据和实验模型上分别设计多组对比实验。实验结果表明,相比常用的Mask R-CNN和YOLOv3（you only look once）神经网络,本文方法对SST梯度影像数据集上的海洋锋检测效果最好,海洋锋的定位准确率（intersection over union,IoU）及检测平均精度均值（mean average precision,mAP）达0.85以上。此外,通过对比分析实验结果发现,本文方法对强海洋锋的检测效果明显优于弱海洋锋。结论 本文根据专家经验设立合理的海洋锋检测标准,更好地考虑了海洋锋的弱边缘性。通过设计多组对比实验,验证了本文方法对海洋锋的高精度检测效果。     

一种水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法

针对水下视频质量不高、视频模糊不清甚至很难辨认的问题,利用计算机视觉技术对水下鱼类目标进行快速目标检测,提出了一种基于背景去除的水下视频目标检测方法.设计适合水下环境的鱼类目标检测框架,使用偏最小二乘(PLS)分类器进行目标检测.利用水下拍摄的鱼类数据集收集输入的视频序列,并提取单独的帧.将帧的RGB格式转换为HSI格...