基于改进YOLOv7的中国毛虾捕捞渔船作业目标检测与计数方法

内容概要：本文针对中国毛虾限额捕捞管理的需求，采用了基于电子监控（EM）系统的YOLOv7改进模型（YOLOv7-MO）和SORT算法，对毛虾捕捞作业中的目标进行检测和计数。研究中使用了海康威视高清摄像头采集的EM视频数据，通过对视频中的关键帧进行标注和训练，建立了目标检测数据集。YOLOv7-MO模型通过引入轻量级网络MobileOne作为主干网络，并在输出端加入C3模块，提升了检测性能。SORT算法则通过卡尔曼滤波和匈牙利匹配算法，对检测到的目标进行跟踪和计数，实现了对渔获量和下网数量的自动化记录。 适合人群：渔业资源管理和监控技术人员、科研工作者、捕捞渔船管理人员。 使用场景及目标：① 在毛虾限额捕捞管理中实现目标识别和信息统计的自动化和智能化；② 为科学捕捞毛虾、保护海洋渔业资源提供技术支持；③ 避免传统人工记录数据的低效性和不准确性。 其他说明：该方法不仅适用于毛虾捕捞，还可以扩展到其他类型的渔业捕捞中，为实现更精准的捕捞管理提供参考。