[1]沈军宇,李林燕,戴永良,等.基于YOLO算法的鱼群探测监控系统[J].苏州科技大学学报(自然科学版),2020,37(03):68-73.[doi:10.12084/j.issn.2096-3289.2020.03.012]
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基于YOLO算法的鱼群探测监控系统()
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苏州科技大学学报（自然科学版）[ISSN:2096-3289/CN:32-1871/N]

卷:
37
期数:
2020年03期
页码:
68-73
栏目:
出版日期:
2020-09-15

文章信息/Info

作者:
沈军宇1; 　李林燕2; 　戴永良3; 　王　军1; 　胡伏原1*
（1.苏州科技大学 电子与信息工程学院，江苏 苏州 215009；2.苏州经贸职业技术学院　信息技术学院，江苏 苏州215009；3.昆山市农业信息中心，江苏 苏州215300）
关键词:
鱼群检测; YOLO算法; 信息系统; 图像处理; WCF技术; 数据库技术
分类号:
TP391.41
DOI:
10.12084/j.issn.2096-3289.2020.03.012
文献标志码:
A
摘要:
针对水下鱼群实时检测与管理，基于YOLO的鱼群检测算法以及WCF技术构建了鱼群探测系统。系统分数据采集与控制、深度学习图像处理单元以及软件系统三个模块。首先，系统利用双目高清摄像头采集水下实时视频并进行视频传输；然后，利用YOLO算法对输入的视频图像进行鱼群检测；最后，利用Html与WCF技术对视频检测的结果进行展示与存储。在昆山市淀山湖水下环境中进行鱼群检测，可以实时检测鱼群数量并上传鱼群的截图，然后根据历史数据实现数据可视化显示，为研究该水域鱼群分布以及活动规律提供参考依据。

相似文献/References:

[1]徐江浪,李林燕,尚欣茹,等.基于YOLO算法的车辆违停检测[J].苏州科技大学学报(自然科学版),2020,37(04):68.[doi:10.12084/j.issn.2096-3289.2020.04.011]

备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金资助项目（61876121；61472267）；江苏省重点研发计划项目（BE2017663）；苏州经贸职业技术学院科研项目（KY-ZRA1805）；昆山市科技计划项目
更新日期/Last Update: 1900-01-01