基于YOLOv8的成像声呐信息获取系统研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 熊鑫泉

作者： 熊鑫泉;方辉;司泰来;戴阳

作者机构：

关键词： 声呐技术;深度学习;YOLOv8;数据解析;特征识别;渔业

期刊名称： 工业控制计算机

ISSN： 1001-182X

年卷期： 2025 年 38 卷 010 期

页码： 105-107

摘要： 开发了一款基于深度学习的声呐数据解析与特征识别软件,旨在提高声呐图像信息提取的效率和准确性.声呐技术广泛应用于渔业、资源探测和海洋测绘等领域,但传统数据处理方式面临着大量数据处理时间长、计算资源消耗大的问题.为此,采用YOLOv8 目标检测模型,从声呐图像中识别目标物回声特征,从而简化数据解析流程.软件分为两个主要功能模块:第一个模块负责读取和解析离线声呐数据,生成声呐图像;第二个模块利用YOLOv8 进行特征识别,提取磷虾、海底以及伪底等关键信息.研究使用的声呐数据来源于科学鱼探仪EK80,标注工具为Roboflow,实验中共标注 1916 张图像,划分为训练集、测试集和验证集.经过 120 轮训练,模型在目标检测中F1 Score整体达到 0.85 以上,展现出良好的识别性能.该软件不仅促进了渔业研究的深入分析,还为海洋生态系统的了解提供了有力支持.

分类号： TB566%TP391.41

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