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基于深度学习YOLOV5网络模型的金枪鱼延绳钓电子监控系统目标检测应用

2021-11-17王书献张胜茂朱文斌孙永文杨昱皞隋江华沈烈沈介然

大连海洋大学学报 2021年5期
关键词:差异检测模型

王书献,张胜茂,朱文斌,孙永文,杨昱皞,隋江华,沈烈,沈介然

(1.大连海洋大学 航海与船舶工程学院,辽宁 大连116023;2.中国水产科学研究院东海水产研究所 农业农村部远洋与极地渔业创新重点实验室,上海200090;3.浙江省海洋水产研究所 浙江省海洋渔业资源可持续利用技术研究重点实验室,浙江 舟山316021;4.深圳市联成远洋渔业有限公司,广东 深圳518035)

随着海洋强国战略的实施,渔业中对捕捞量、捕捞努力量、捕捞效率等捕捞数据的精度要求逐渐提高。对船队捕捞数据做更高精度的统计不仅能够显著提高捕捞效率、节约人类观察员成本,还能够降低兼捕误捕量、减轻捕捞工作对海洋生物环境的破坏,对海洋强国战略具有重要意义。

由于传统的人类观察员难以满足日渐提高的统计精度要求,近年来电子监控系统(electronic monitoring system,EMS)逐渐在渔业企业中普及,该系统有可能成为人类观察员的替代或补充办法。金枪鱼是一种具有高蛋白、低脂肪的大洋性洄游鱼类,是国际营养协会推荐的绿色无污染健康美食。因其营养价值高、肉质柔嫩鲜美,受到市场青睐[1]。Ruiz等[2]密切观察并比较了7次金枪鱼围捕作业中EMS系统与人类观察员所获取到的捕捞努力量、捕捞量、兼捕量等信息,认为EMS对金枪鱼等大型物种有较好的记录,能够可靠地估算捕捞数据。该研究同时指出,EMS系统在标准化安装、视频处理方法等方面仍有诸多改进之处,且这些改进对EMS方案的效果具有较大影响。Gilman等[3]使用Satlink数字观察员服务对比了人类观察员与EMS数据差异,认为EMS在渔获物种类、渔获量、捕捞量等数据上与人类观察员所获数据差异很小,但是在丢弃物种类、渔获长度等数据上表现不佳。……

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