中國水產(chǎn)科學(xué)研究院東海水產(chǎn)研究所漁業(yè)遙感與信息技術(shù)研究室研究員張勝茂為通訊作者的論文“Research on target detection of Engraulis japonicus purse seine based on improved model of YOLOv5”近日在海洋學(xué)國際期刊《Frontiers in Marine Science》（JCR分區(qū)一區(qū)）中發(fā)表。該成果得到了國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目、浙江省海洋漁業(yè)資源可持續(xù)利用技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題和院所基本業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目的支持。
丁香魚（Engraulis japonicus）是一種集群性強(qiáng)、生命周期短的中上層小型魚類，分布于中國渤海、黃海、東海以及日本沿海。長期以來，我國近海漁業(yè)呈現(xiàn)出過度捕撈的趨勢，魚類的種群結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了低齡化、小型化和首次性成熟等問題。此外，漁船作業(yè)的統(tǒng)計(jì)主要依靠人工記錄的方法，往往會出現(xiàn)漏記、錯記等現(xiàn)象。為了解決目前丁香魚限額捕撈與分類統(tǒng)計(jì)不準(zhǔn)確的問題，本文提出一種改進(jìn)YOLOv5的識別算法。該方法將SENet注意力機(jī)制引入到Y(jié)OLOv5主干網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，融合捕撈作業(yè)不同時期的目標(biāo)信息，同時降低復(fù)雜背景的干擾，提高模型檢測精度的同時保證實(shí)時檢測效率。基于檢測結(jié)果，利用卡爾曼濾波和匈牙利匹配法對主要類別分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。研究結(jié)果表明該算法在目標(biāo)檢測階段可獲得均值平均精度(mAP)為99.3%，精度為98.9%，召回率為98.7%，相比原模型分別提高了1.4%、1.7%和2.5%。在統(tǒng)計(jì)階段，漁筐類別可以得到96.5%的準(zhǔn)確率，對漁網(wǎng)和加工船分別采用閾值法可以分別得到85.8%和75%的準(zhǔn)確率，試驗(yàn)效果良好，可以為丁香魚作業(yè)識別和限額捕撈管理提供新的思路與技術(shù)手段。
圖1 文章首頁截圖
圖2 混淆矩陣分類結(jié)果
圖3 模型檢測結(jié)果
圖4 漁筐統(tǒng)計(jì)
（漁業(yè)遙感研究室 張佳澤、張勝茂）
