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申请/专利权人：宁波市海洋与渔业研究院
摘要：本发明公开了一种利用深度学习技术进行大黄鱼的目标检测方法及系统，属于鱼类形态学目标检测技术领域，包括：采集大黄鱼的三维形态学参数；基于改进的YOLOv8算法模型，根据三维形态学参数，进行目标检测；并基于改进后的HRNet网络架构，用于根据目标检测结果对应的三维形态学参数，进行关键点检测，对大黄鱼进行定位。本发明采用了最新的单阶段目标检测算法YOLOv8。结合残差注意力结构、双向特征融合结构和SIoU目标框损失函数，过使用这种算法，可以提高对大黄鱼的检测精度和准确性。同时采用了空间特征离散化和注意力模块相结合的方法。这种方法大大减少了关键点检测算法的参数量和计算量，有效提升了检测的速度。
主权项：1.一种利用深度学习技术进行大黄鱼的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集大黄鱼的三维形态学参数；基于YOLOv8算法模型，通过引入ResBlock设计以增强模型特征提取能力，同时集成四种注意力机制模块，并采用SIoU损失函数以提高定位精度，以及利用交并比损失函数对注意力网络和颈部网络进行了优化，构建改进的YOLOv8算法模型，用于根据所述三维形态学参数，进行目标检测；基于HRNet网络架构，通过引入空间特征离散化注意力模块替换架构中的点卷积进行改进，构建改进后的HRNet网络架构，用于根据目标检测结果对应的所述三维形态学参数，进行关键点检测，对大黄鱼进行定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波市海洋与渔业研究院 一种利用深度学习技术进行大黄鱼的目标检测方法及系统
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