基于改进的Yolov8商业渔船电子监控数据中鱼类的检测与识别
一、本文概述
随着全球渔业资源的日益紧张，商业渔船的监管和资源保护变得尤为重要。电子监控作为一种高效、实时的监管手段，正逐渐成为渔业管理的关键技术。传统的电子监控数据分析主要依赖于人工审核，效率低下且易受主观因素影响。开发一种自动化的鱼类检测与识别系统对于提高监管效率和保护渔业资源具有重要意义。
本文提出了一种基于改进的Yolov8算法的商业渔船电子监控数据中鱼类的检测与识别方法。我们对Yolov8算法进行了改进，以适应复杂多变的海洋环境和渔船监控视频的特点。改进包括网络结构的优化、损失函数的调整以及数据增强策略的应用。我们构建了一个大规模的商业渔船监控视频数据集，用于模型的训练和测试。数据集涵盖了多种海洋环境和鱼类种类，提高了模型的泛化能力。
实验结果表明，我们的方法在商业渔船电子监控数据中鱼类的检测与识别方面表现出，显著提高了识别的准确率和效率。本文的方法还具有较强的鲁棒性，能够适应不同的海洋环境和鱼
类种类。本研究的成功为商业渔船的电子监控数据分析提供了新的思路，有望为渔业资源的保护和管理提供有力支持。
二、商业渔船电子监控数据的概述
随着现代渔业管理对可持续性和资源保护要求的不断提升，商业渔船已广泛采用先进的电子监控系统（Electronic Monitoring, EM）来替代或补充传统的船上观察员制度。这些系统集成了多种传感器设备和视频记录技术，实时捕获并传输渔船作业过程中的丰富数据，为精确评估捕捞活动、保障海洋生物多样性及合规性监控提供了有力支持。本节旨在对商业渔船电子监控数据进行概述，揭示其核心组成部分、采集方式以及在鱼类检测与识别中的关键作用。
正则化改进算法船载摄像头：安置于渔船的关键作业区域，如甲板、渔获处理区、放网与收网处等，全天候记录高清晰度视频，直观展现捕捞操作、渔获种类与数量、尺寸分布等关键信息。
GPS定位系统：持续追踪渔船地理位置，确保捕捞活动发生在合法渔区，并记录渔船航行轨迹，用于分析捕捞行为的空间分布与时间模式。
传感器阵列：包括声纳、测深仪、渔具监测设备等，提供水下环境参数（如水温、盐度、深
度）、渔具状态（如网口开闭、网位变化）及可能的鱼分布数据。
自动化数据记录与传输设备：负责收集上述各类传感器数据，并通过卫星通讯或近岸实时发送至岸上数据中心或监管机构，确保数据的即时性与完整性。
电子监控数据的采集遵循严格的标准化流程，以确保数据的质量、一致性和可比性。具体包括：
预设监控方案：根据渔船作业类型、捕捞方法及监管要求，设定摄像头覆盖范围、拍摄频率、传感器采样参数等，确保关键环节无遗漏。
实时数据同步：摄像头视频流与传感器数据实时整合，通过加密通道传输至岸上平台，实现远程实时监控。
数据质量控制：运用校准程序定期验证传感器精度，采用视频丢失检测、异常行为识别算法确保数据完整，且符合国际渔业组织或各国监管机构制定的数据标准。
视觉识别：利用深度学习与计算机视觉技术对视频数据进行分析，自动识别并计数不同种类的鱼类，提供渔获物种组成、个体大小等关键生物量指标。
行为分析：通过解析视频中的捕捞操作，评估捕鱼效率、渔具选择性及潜在的副渔获物问题，为优化捕捞策略、减少兼捕提供科学依据。
合规性核查：结合位置数据与法规要求，核实渔船是否遵守禁渔期、禁渔区规定，以及是否正确使用和报告渔具，助力打击非法、不报告和不管制（IUU）渔业活动。
商业渔船电子监控数据构成了一个多维度、立体化的信息网络，不仅详实地记录了渔船作业全貌，而且为基于改进的Yolov8模型进行鱼类检测与识别提供了丰富而精准的数据基础。通过对这些数据的有效挖掘与智能分析，科研人员与管理者能够更深入地理解渔业资源状况，推动实施更为精细化、可持续的渔业管理措施。
三、8算法的原理和特点
在《基于改进的Yolov8商业渔船电子监控数据中鱼类的检测与识别》的研究中，我们采用了改进的Yolov8算法对商业渔船电子监控数据中的鱼类进行检测与识别。Yolov8作为一种先进的目标检测算法，其核心思想是基于深度学习中的卷积神经网络（CNN）进行目标识别。该算法通过构建一系列卷积层、池化层和全连接层，从输入的图像数据中提取出层次化的特征表示，进而实现目标物体的定位与分类。

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