一种基于改进DeepSORT的淡水环境下鱼类计数方法
2023-07-03分类号:S951.2;TP391.41
【部门】上海海洋大学信息学院 上海海洋大学农业农村部渔业信息重点实验室
【摘要】提出了淡水环境下一种基于改进DeepSORT的鱼类计数方法。对水下鱼类视频进行抽帧、标注后,分析不同图像增强算法对浑浊水下环境的适应性,确定最优的增强算法以辅助提升检测精度。在跟踪计数过程中,为提升检测速度,将DeepSORT算法的检测器替换为YOLOv4检测算法,并在级联匹配中用完全交并比(CIOU)替换交并比(IOU),提升目标匹配的准确度。应用该方法对水下视频中的鱼类进行跟踪计数,结果表明,跟踪计数效果良好,在20s时长的视频上,本文算法计数平均精度达到91.67%,检测速度为每帧20.83ms,适用于水产养殖环境下鱼类产量的评估。
【关键词】鱼类计数 图像增强 YOLOv4 CIOU DeepSORT
【基金】广东省重点领域研发计划项目(2021B0202070001)
【所属期刊栏目】海洋渔业
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