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申请/专利权人：国家海洋环境监测中心
摘要：一种基于深度学习的海冰运动实时监控方法，包括以下步骤：S1.数据收集与标注；S2.模型训练；S3.目标检测；S4.目标跟踪；S5.模型转换与部署；S6.实时监控。本发明提供了一种基于YOLOv8和DeepSORT的海冰运动实时监控方法，通过自动化的目标检测和跟踪，实现了海冰运动的实时、准确监控，为海冰监测和分析提供关键信息，可以有效提升海冰监测的自动化水平和数据处理能力，本发明可以广泛应用于海洋科学研究、环境监测和气候变化研究等领域。
主权项：1.一种基于深度学习的海冰运动实时监控方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.数据收集与标注：收集海冰运动视频数据，并对海冰进行标注；S2.模型训练：使用YOLOv8对标注数据进行训练，学习海冰的特征表示；S3.目标检测：利用训练后的YOLOv8模型对新视频数据进行海冰检测；S4.目标跟踪：使用DeepSORT模型对检测到的海冰进行运动轨迹跟踪；S5.模型转换与部署：将训练好的模型转换为ONNX格式，并进行系统部署；S6.实时监控：使用高清摄像头实时拍摄海冰，并利用部署的模型进行海冰运动的实时监控。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家海洋环境监测中心 一种基于深度学习的海冰运动实时监控方法
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