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基于深度学习的刺网与拖网作业类型识别研究

文献类型： 中文期刊

作者： 汤先峰 1 ; 张胜茂 1 ; 樊伟 1 ; 裴凯洋 1 ;

作者机构： 1.中国水产科学研究院东海水产研究所

关键词： 北斗VMS;深度卷积神经网络;图像分类;VGG-16;拖网;刺网

期刊名称： 海洋渔业

ISSN： 1004-2490

年卷期： 2020 年 002 期

页码： 233-244

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 渔船作业类型可分为多种,作为典型近海捕捞作业方式的刺网和拖网捕捞渔船可占总船数的72.6%,准确的渔船作业类型识别可辅助渔船管理.利用北斗渔船监控系统(vessel monitoring system,VMS)数据提出一种对刺网和拖网作业分类识别的方法,因拖网和刺网渔船作业轨迹存在一定的差别,研究先提取出每艘船的航次信息,然后根据航次信息将原始刺网和拖网每条船的VMS划分为多个航次数据,根据航次数据中的经纬度数据批量画出每个航次的航迹图,再利用深度卷积神经网络模型对航迹图进行训练学习,进而实现刺网和拖网作业类型分类识别.通过使用自定义的10层CNN模型及使用迁移学习和模型微调方法调整后的VGG-16模型进行对比实验,结果显示,自定义的CNN模型最终精度为94.3%,证明了本方法的可行性,模型可用于辅助刺网、拖网作业类型判断.

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