文献类型：期刊文章

作　　者：于红[1]

YU Hong(College of Information Engineering, Key Laboratory of Environment Controlled Aquaculture(KLECA), Ministry of Education, Key Laboratory of Marine Information Technology of Liaoning Province, Dalian Ocean University, Dalian 116023, China)

机构地区：[1]大连海洋大学信息工程学院,设施渔业教育部重点实验室,辽宁省海洋信息技术重点实验室,辽宁大连116023

出　　处：《大连海洋大学学报》

基　　金：辽宁省重点研发计划项目(2020JH2/10100043);辽宁省高等学校海洋产业技术研究院项目(2018-CY-04)。

年　　份：2020

卷　　号：35

期　　号：6

起止页码：793-804

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、JST、PROQUEST、RCCSE、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：水产动物目标探测与追踪研究对智慧渔业、精准养殖具有重要的意义,本文全面梳理了基于声学传感器、光学摄像机及声学与光学结合的水产动物数据采集技术,系统阐述了数据集构建、数据预处理、水产动物目标识别、水产动物目标跟踪等技术研究进展及其在海洋渔业领域的应用现状,分析了水产动物目标探测与追踪技术研究及应用中面临的问题和挑战,对未来的研究方向进行了展望,提出了加快水产动物水下目标探测与追踪数据集及开放共享服务平台构建、实现水产动物精准探测与实时追踪关键技术突破、推动基于水产动物精准探测与实时追踪的智能监控设备研发等建议,旨在为加速推动智慧渔业、精准养殖及提升海洋渔业现代化水平提供参考。

关 键 词：水产动物 水下目标识别 水下目标跟踪  深度学习  

分 类 号：TP181] TP391]