期刊在线咨询服务,发表咨询:400-888-9411 订阅咨询:400-888-1571股权代码(211862)

期刊咨询 杂志订阅 购物车(0)

基于机器视觉技术的鱼类识别研究进展

杨东海; 张胜茂; 汤先峰 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; 中国水产科学研究院东海水产研究所; 农业农村部东海渔业资源开发利用重点实验室; 上海200090; 上海海洋大学信息学院; 上海201306

关键词:机器视觉技术 鱼类识别 支持向量机 神经网络 特征提取 

摘要:随着机器视觉技术的快速发展,物体识别技术逐渐成为机器视觉技术研究的核心内容。而鱼类识别技术可以辅助海洋特定鱼类物种的分布调查统计、海洋生态系统监测以及水族馆自动识别出鱼类种类信息等。通过比较基于特征值、相关系数、分级分类、支持向量机、神经网络等机器视觉技术的鱼类识别方法,介绍了有关鱼类识别技术的研究背景应用、软硬件系统环境搭建、鱼类特征提取以及基于机器视觉鱼类识别技术存在的问题与展望。

渔业信息与战略杂志要求:

{1}署名作者在多个工作单位者,应分别写出各单位的全称、所在城市和邮政编码。用阿拉拍数字对应标注各作者与其工作单位。

{2}本刊已许可中国知网以数字化方式复制、汇编、发行、信息网络传播本刊全文。如有异议,请在投稿时说明,本刊将按作者说明处理。

{3}图片要求为原始稿件单独发送,清晰,色彩、亮度适中,图像分辨率应为1024×768像素,4M以上。

{4}注释序号用[1]、[2]、[3]……标识。正文中的注释序号统一置于包含引文的句子(有时候也可能是词或词组)或段落标点符号之后的右上角。

{5}来稿为基金资助项目请注明何种基金资助项目或课题(并附编号)。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

渔业信息与战略

部级期刊
1个月内下单

关注 30人评论|0人关注
相关期刊
服务与支付