南方水产科学

作者：张佳泽, 张胜茂, 王书献, 杨昱皞, 戴阳, 熊瑛

关键词：中国毛虾, 限额捕捞, 深度学习, 卷积神经网络

针对中国毛虾 (Acetes chinensis) 产量逐年锐减问题，中国开始对近海海域实施毛虾限额捕捞措施，采用视频监控技术辅助捕捞管理。提出一种基于3-2D融和模型的毛虾捕捞渔船行为识别方法，为限额捕捞管理提供新的解决方案。通过在毛虾渔船上4个固定位置安装高清摄像设备，并记录捕捞作业全过程，共获取600余个视频监控数据作为初始数据；从初始数据中筛选有效的视频数据，同时对视频数据进行5种行为的划分和标记。为了提高网络训练的效率，对视频数据进行压缩和帧数分割等预处理；最后，通过搭建3-2D融合的卷积神经网络来训练模型，实现渔船行为特征的提取和分类。结果表明，捕捞渔船行为识别方法的分类精度为95.35%，召回率为94.50%，平均精确度为96.60%，模型整体得分达93.32%，平均检测时间为35.46 ms·帧−1，可用于毛虾渔船捕捞视频的实时分析。

来源：2022年第4期

《南方水产科学》期刊编辑部

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