【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及目標檢測，尤其涉及一種基于yolo的水生生物多目標檢測方法及系統。
技術介紹
1、在現代海洋生態研究和水生生物保護領域，準確監測和識別水生生物的種類和數量是至關重要的。然而，由于水下環境的復雜性和多變性，傳統的水生生物監測方法往往面臨著諸多挑戰。首先，水下光照條件不佳，加之水體渾濁，使得獲取清晰、高質量的水生生物圖像變得困難。其次，水生生物種類繁多，形態各異，傳統的圖像處理方法難以有效區分和識別。此外，水下生物的動態性也給實時監測帶來了額外的難度，因為它們會快速游動或改變形態。為了克服這些挑戰，研究人員嘗試采用機器學習和計算機視覺技術來提高檢測的準確性和效率。其中，you?only?look?once?(yolo)?算法作為一種實時目標檢測系統，因其速度快、精度高而受到廣泛關注。但是，現有的基于yolo的檢測方法大多是針對陸地生物或靜態物體設計的，直接應用于水生生物檢測時，由于水生生物的特殊性，如透明、反光、顏色變化等，這些方法的效果并不理想。
2、此外，水生生物的檢測不僅需要識別出生物本身，還需要對其數量和行為模式進行分析。這就需要檢測系統不僅要有高準確率，還要具備良好的泛化能力和實時性。然而，現有的系統往往在處理多目標檢測時性能下降，尤其是在水下環境中，多尺度、多姿態的水生生物檢測更是一個難題。
技術實現思路
1、基于此，本專利技術有必要提供一種基于yolo的水生生物多目標檢測方法及系統，以解決至少一個上述技術問題。
2、為實現上述目的，一
3、步驟s1：對目標水域進行水生生物圖像采集，得到水生生物圖像；對水生生物圖像進行分辨率增強，得到增強水生生物圖像；
4、步驟s2：對增強水生生物圖像進行多分支層級化特征提取，得到殘差增強生物特征圖集；對殘差增強生物特征圖集進行跨尺度特征融合，得到融合水生生物特征圖；
5、步驟s3：對目標水域進行歷史檢測數據采集，得到水生生物歷史檢測數據集；基于水生生物歷史檢測數據集對融合水生生物特征圖進行錨框生成，得到初始錨框集；對初始錨框集進行形狀位置優化，得到優化錨框集；
6、步驟s4：對增強水生生物圖像進行時序連續幀采集，得到水生生物時序圖像序列；基于水生生物時序圖像序列對增強水生生物圖像進行時空顯著性檢測，得到水生生物顯著性圖；
7、步驟s5：利用優化錨框集對融合水生生物特征圖進行多目標檢測與分類，得到原始檢測結果集；根據水生生物顯著性圖對原始檢測結果集進行后處理優化，得到最終多目標檢測結果集。
8、本專利技術通過采用先進的圖像處理和計算機視覺技術，顯著提升了水下圖像的質量和水生生物檢測的準確性。通過分辨率增強處理有效改善了水下光照條件差和水體渾濁導致的圖像質量問題，為后續處理提供了更清晰的圖像數據。通過多分支層級化特征提取和跨尺度特征融合技術增強了模型對水生生物特征的表達能力，提高了對不同種類和形態生物的識別率。通過基于歷史檢測數據的錨框生成和優化，使模型能更好地適應水生生物的尺寸和形狀變化，提升了檢測框架的靈活性。通過時空顯著性檢測技術的應用，增強了模型對水生生物動態行為的捕捉能力，提高了復雜場景下的檢測性能。通過結合顯著性圖的后處理優化，本專利技術不僅提升了檢測準確率，還確保了良好的實時性，適合實際的水下監測和研究。模型的泛化能力使其能夠適應多變的環境和生物種類，而本專利技術的實用性則為海洋生態研究、水生生物保護和水下資源開發等領域提供了強大的技術支持。綜上所述，本專利技術有效解決了現有技術在水生生物監測和識別方面的不足，提高了檢測的準確性、效率和實用性。
9、優選地，本專利技術還提供了一種基于yolo的水生生物多目標檢測系統，用于執行如上所述的基于yolo的水生生物多目標檢測方法，該基于yolo的水生生物多目標檢測系統包括：
10、圖像采集模塊，用于對目標水域進行水生生物圖像采集，得到水生生物圖像；對水生生物圖像進行分辨率增強，得到增強水生生物圖像；
11、特征提取模塊，用于對增強水生生物圖像進行多分支層級化特征提取，得到殘差增強生物特征圖集；對殘差增強生物特征圖集進行跨尺度特征融合，得到融合水生生物特征圖；
12、錨框生成模塊，用于對目標水域進行歷史檢測數據采集，得到水生生物歷史檢測數據集；基于水生生物歷史檢測數據集對融合水生生物特征圖進行錨框生成，得到初始錨框集；對初始錨框集進行形狀位置優化，得到優化錨框集；
13、時序顯著性檢測模塊，用于對增強水生生物圖像進行時序連續幀采集，得到水生生物時序圖像序列；基于水生生物時序圖像序列對增強水生生物圖像進行時空顯著性檢測，得到水生生物顯著性圖；
14、多目標檢測模塊，用于利用優化錨框集對融合水生生物特征圖進行多目標檢測與分類，得到原始檢測結果集；根據水生生物顯著性圖對原始檢測結果集進行后處理優化，得到最終多目標檢測結果集。
15、本專利技術通過集成自動化圖像采集、分辨率增強、多分支層級化特征提取、跨尺度特征融合、歷史數據驅動的錨框優化、時空顯著性檢測以及多目標檢測與后處理優化等技術，實現了水生生物監測的高度自動化和高效率，顯著提升了識別的準確性和檢測的實時性。系統的設計不僅減少了人工操作的需求，還通過先進的特征提取技術從多個維度捕捉并強化了水生生物的特征表達，通過優化的錨框生成進一步提高了檢測的準確性并減少了誤檢。通過系統的時空分析能力為理解水生生物的動態行為提供了新的視角，而廣泛的適用性和技術先進性則確保了系統能夠適應多變的水下環境和生物多樣性，為海洋生態研究、生物多樣性保護以及環境監測等領域提供了強有力的技術支持。
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1.一種基于YOLO的水生生物多目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于YOLO的水生生物多目標檢測方法，其特征在于，步驟S1包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的基于YOLO的水生生物多目標檢測方法，其特征在于，步驟S16包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的基于YOLO的水生生物多目標檢測方法，其特征在于，步驟S2包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的基于YOLO的水生生物多目標檢測方法，其特征在于，步驟S27包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的基于YOLO的水生生物多目標檢測方法，其特征在于，步驟S3包括以下步驟：
7.根據權利要求6所述的基于YOLO的水生生物多目標檢測方法，其特征在于，步驟S37包括以下步驟：
8.根據權利要求1所述的基于YOLO的水生生物多目標檢測方法，其特征在于，步驟S4包括以下步驟：
9.根據權利要求1所述的基于YOLO的水生生物多目標檢測方法，其特征在于，步驟S5包括以下步驟：
10.一種基于YOLO
...【技術特征摘要】
1.一種基于yolo的水生生物多目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于yolo的水生生物多目標檢測方法，其特征在于，步驟s1包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的基于yolo的水生生物多目標檢測方法，其特征在于，步驟s16包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的基于yolo的水生生物多目標檢測方法，其特征在于，步驟s2包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的基于yolo的水生生物多目標檢測方法，其特征在于，步驟s27包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的基于yolo的水...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉瓊瓊，周濱，徐威杰，劉丹，李艷英，
申請(專利權)人：天津市生態環境科學研究院天津市環境規劃院，天津市低碳發展研究中心，
類型：發明
國別省市：
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