基于R-FCN模型的深海生物识别技术

针对深海生物识别问题采用基于区域的全卷积网络(R-FCN)模型对海洋生物进行识别,以实现潜水器水下视频信息识别的目的。为了提升模型的训练速度,对潜水器的视频数据进行裁剪和转换,利用数据筛选去除噪声图像来提高模型的准确性,最后采用模型的预学习来提高模型的训练质量。该技术在TensorFlow框架上使用基于R-FCN的识别模型对海参、海胆等深海生物进行识别,平均检测准确率在98%以上,达到了预期的识别效果。