基于深渊鱼类识别的原位自主观测方法

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	基于深渊鱼类识别的原位自主观测方法
	陈俊 1,3; 张奇峰 3; 张艾群 2,3; 蔡笃思 2
刊名	吉林大学学报(工学版)
	2018-06-22
卷号	49 期号:03 页码:953-962
关键词	海洋工程与技术自主观测支持向量机鱼类识别深渊生物摄像系统
英文摘要	为提高深渊鱼类观测效率,针对传统预编程式观测方法无法感知目标的不足,提出了一种基于鱼类识别的自主观测方法。首先,通过改进的背景差分法快速分割运动目标;其次,结合深渊生物特点提出了基于Fisher判别函数的形状特征提取方法,然后使用粒子群优化(PSO)算法的支持向量机(SVM)分类法实现了鱼类的识别。最后,设计了深渊鱼类的自主观测算法,并提出了一种观测效率的评价方法。使用深渊原位观测视频进行模拟观测实验的结果表明,本文算法可有效提高观测效率。
语种	中文
内容类型	期刊论文
版本	出版稿
源URL	[http://ir.idsse.ac.cn/handle/183446/8983]
专题	深海工程技术部_深海探测技术研究室
作者单位	1.中国科学院大学; 2.中国科学院深海科学与工程研究所 3.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室;
推荐引用方式 GB/T 7714	陈俊,张奇峰,张艾群,等. 基于深渊鱼类识别的原位自主观测方法[J]. 吉林大学学报(工学版),2018,49(03):953-962.
APA	陈俊,张奇峰,张艾群,&蔡笃思.(2018).基于深渊鱼类识别的原位自主观测方法.吉林大学学报(工学版),49(03),953-962.
MLA	陈俊,et al."基于深渊鱼类识别的原位自主观测方法".吉林大学学报(工学版) 49.03(2018):953-962.