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一种基于海洋环境因子融合和深度学习的渔情预测方法

摘要

本发明提供一种基于海洋环境因子融合和深度学习的渔情预测方法,包括步骤:S1:获取海洋环境因子数据和渔场作业数据;S2:对海洋环境因子数据和渔场作业数据进行预处理;S3:对预处理数据集进行图像合成,获得环境因子图片集和渔场数据图片集;S4:对渔场数据图片集进行标注,获得标注图片集;S5:利用环境因子图片集和标注图片集生成训练数据集和验证数据集;S6:建立一Mask R‑CNN模型并利用训练数据集训练Mask R‑CNN模型;S7:利用验证数据集验证训练后模型的精确度。本发明的一种基于海洋环境因子融合和深度学习的渔情预测方法,可实现渔场区域的自动检测,减少了人为干预,可省去不同参数的权重的步骤,同时保证结果的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN109902761B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海海洋大学;

    申请/专利号CN201910204182.7

  • 申请日2019-03-18

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06Q10/04(20120101);G06Q50/02(20120101);

  • 代理机构31227 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司;

  • 代理人李庆

  • 地址 201306 上海市浦东新区沪城环路999号

  • 入库时间 2022-08-23 11:20:57

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