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基于TensorFlow的水族馆鱼类目标检测APP开发

文献类型： 中文期刊

作者： 张胜茂 1 ; 刘洋 1 ; 樊伟 1 ; 邹国华 1 ; 张衡 1 ; 杨胜龙 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： 水族馆;目标检测;TensorFlow;APP

期刊名称： 渔业现代化

ISSN： 1007-9580

年卷期： 2020 年 002 期

页码： 60-67

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 近年来深度学习在图像识别研究中取得突破进展,带动了目标检测技术的快速发展.利用目标检测技术开发水族馆鱼类目标检测APP,可以增强游客参观体验,提升科普效果.针对水族馆拍摄的80种鱼类,首先,使用LabelImg软件进行目标标记,再利用标记的目标导出成tfrecord数据;其次,选择ssd_mobilenet_v1模型进行数据训练,通过20万次的迭代训练获取到鱼类目标检测模型;最后,利用TensorFlow多目标检测API调用模型,定义2个接口和12个类,开发出Android系统手机APP.经过80种鱼类1 620张图片测试,正确率为92.59%,华为MHA-AL00手机目标检测平均时间40 ms.使用鱼类目标检测APP,能实现水族馆鱼类快速识别、多鱼类目标实时检测,可提升游客的参观体验,辅助科普量化评价.

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