| 基于深渊鱼类识别的原位自主观测方法 |
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| 引用本文： | 陈俊,张奇峰,张艾群,蔡笃思. 基于深渊鱼类识别的原位自主观测方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2019, 49(3): 953-962 |
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| 作者姓名： | 陈俊 张奇峰 张艾群 蔡笃思 |
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| 作者单位： | 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,沈阳110016;中国科学院大学,北京100049;中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,沈阳,110016;中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,沈阳110016;中国科学院深海科学与工程研究所,海南三亚572000;中国科学院深海科学与工程研究所,海南三亚,572000 |
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| 基金项目： | 中国科学院战略性先导科技专项 |
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| 摘 要： | 为提高深渊鱼类观测效率,针对传统预编程式观测方法无法感知目标的不足,提出了一种基于鱼类识别的自主观测方法。首先,通过改进的背景差分法快速分割运动目标;其次,结合深渊生物特点提出了基于Fisher判别函数的形状特征提取方法,然后使用粒子群优化(PSO)算法的支持向量机(SVM)分类法实现了鱼类的识别。最后,设计了深渊鱼类的自主观测算法,并提出了一种观测效率的评价方法。使用深渊原位观测视频进行模拟观测实验的结果表明,本文算法可有效提高观测效率。
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| 关 键 词： | 海洋工程与技术 自主观测 支持向量机 鱼类识别 深渊生物 摄像系统 |
In-situ autonomous observation method based on hadal fish recognition |
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