基于TensorFlow的水族馆鱼类目标检测APP开发

• 作者: 刘洋 张胜茂 张衡 杨胜龙 樊伟 邹国华
• 来源期刊: 渔业现代化
• 学科: 农学
• 关键词: 水族馆 目标检测 TensorFlow APP
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 水产养殖工程
• 页码范围: 60-67
• 页数: 8页
• 分类号: S973
• 字数: 5375字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9580.2020.02.008

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1620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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张胜茂	中国水产科学研究院东海水产研究所农业农村部东海渔业资源开发利用重点实验室	55	207	7.0	12.0
2	樊伟	中国水产科学研究院东海水产研究所农业农村部东海渔业资源开发利用重点实验室	83	904	19.0	26.0
3	张衡	中国水产科学研究院东海水产研究所农业农村部东海渔业资源开发利用重点实验室	51	452	13.0	19.0
4	刘洋	上海海洋大学信息学院	8	7	2.0	2.0
8	邹国华		1	0	0.0	0.0