基于深度学习的海底观测视频中鱼类的识别方法.pdf

【基于深度学习的海底观测视频中鱼类的识别方法】 在现代海洋科学研究中，对海底生态的监测至关重要。然而，由于海底环境的复杂性和观测视频的质量问题，鱼类的自动识别成为一个挑战。本文提出了一种利用深度学习技术来解决这一难题的方法。 针对海底观测视频中的大量无效数据，如空白背景，研究者采取了背景差分法来过滤不含鱼类的图像。这种方法可以有效地减少处理的数据量，从而提高处理效率。背景差分是视频分析中的常见技术，通过比较连续帧之间的差异来识别运动物体，对于过滤静态背景非常有效。 考虑到海底环境光线暗淡、图像模糊的特性，采用了暗通道先验算法对图像进行预处理。暗通道先验是一种用于图像去雾的技术，它假设在自然图像中存在至少一个像素具有极低的亮度值。通过这种预处理，可以改善图像的清晰度，使鱼类的特征更加突出，为后续的识别步骤提供更好的输入。 接着，文章构建了一个基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型。CNN是深度学习领域中的核心模型，尤其擅长图像识别任务。在模型设计中，作者提出了权重化特征的卷积过程，这可以增强模型对不同特征的敏感性，提高其鲁棒性，即对图像质量变化的适应能力。 实验结果显示，采用这种带有预处理和权重化卷积的深度学习模型，相比于普通的CNN模型，在处理海底观测视频的图像时，鱼类识别的准确率提高了23%。这意味着即使在视频质量较差的情况下，也能更准确地识别出海洋鱼类，这对于海底生物多样性研究和生态保护具有重要意义。 总结来说，该研究通过深度学习技术，结合特定的预处理策略，有效地解决了海底观测视频中鱼类识别的难题。这一方法不仅提升了识别的准确性，还降低了计算复杂度，为未来类似的海洋生物识别任务提供了新的思路和技术支持。