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基于TensorFlow的水族馆鱼类目标检测APP开发
被引量：
13
1
作者
张胜茂
刘洋
+3 位作者
樊伟
邹国华
张衡
杨胜龙
《渔业现代化》
CSCD
2020年第2期60-67,共8页
近年来深度学习在图像识别研究中取得突破进展,带动了目标检测技术的快速发展。利用目标检测技术开发水族馆鱼类目标检测APP,可以增强游客参观体验,提升科普效果。针对水族馆拍摄的80种鱼类,首先,使用LabelImg软件进行目标标记,再利用...
近年来深度学习在图像识别研究中取得突破进展,带动了目标检测技术的快速发展。利用目标检测技术开发水族馆鱼类目标检测APP,可以增强游客参观体验,提升科普效果。针对水族馆拍摄的80种鱼类,首先,使用LabelImg软件进行目标标记,再利用标记的目标导出成tfrecord数据;其次,选择ssd_mobilenet_v1模型进行数据训练,通过20万次的迭代训练获取到鱼类目标检测模型;最后,利用TensorFlow多目标检测API调用模型,定义2个接口和12个类,开发出Android系统手机APP。经过80种鱼类1620张图片测试,正确率为92.59%,华为MHA-AL00手机目标检测平均时间40 ms。使用鱼类目标检测APP,能实现水族馆鱼类快速识别、多鱼类目标实时检测,可提升游客的参观体验,辅助科普量化评价。
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关键词
水族馆
目标检测
TensorFlow
APP
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题名
基于TensorFlow的水族馆鱼类目标检测APP开发
被引量：
13
1
作者
张胜茂
刘洋
樊伟
邹国华
张衡
杨胜龙
机构
中国水产科学研究院东海水产研究所
上海
海洋大学信息学院
上海
峻鼎
渔
业
科技
有限公司
上海渔联网科技有限公司
出处
《渔业现代化》
CSCD
2020年第2期60-67,共8页
基金
国家自然科学基金重点项目(61936014)
国家重点研发计划(2019YFD0901405)
+1 种基金
农业农村部渔业渔政管理局项目(17190020)
杨浦区人力资源和社会保障局博士后项目(杨人社〔2019〕45号)。
文摘
近年来深度学习在图像识别研究中取得突破进展,带动了目标检测技术的快速发展。利用目标检测技术开发水族馆鱼类目标检测APP,可以增强游客参观体验,提升科普效果。针对水族馆拍摄的80种鱼类,首先,使用LabelImg软件进行目标标记,再利用标记的目标导出成tfrecord数据;其次,选择ssd_mobilenet_v1模型进行数据训练,通过20万次的迭代训练获取到鱼类目标检测模型;最后,利用TensorFlow多目标检测API调用模型,定义2个接口和12个类,开发出Android系统手机APP。经过80种鱼类1620张图片测试,正确率为92.59%,华为MHA-AL00手机目标检测平均时间40 ms。使用鱼类目标检测APP,能实现水族馆鱼类快速识别、多鱼类目标实时检测,可提升游客的参观体验,辅助科普量化评价。
关键词
水族馆
目标检测
TensorFlow
APP
Keywords
aquarium
target detection
TensorFlow
APP
分类号
S973 [农业科学—捕捞与储运]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TensorFlow的水族馆鱼类目标检测APP开发
张胜茂
刘洋
樊伟
邹国华
张衡
杨胜龙
《渔业现代化》
CSCD
2020
13
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参考文献
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