公开(公告)号：CN119274202A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411192526.4

申请日：2024-08-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 顾子杰 ,  陈冠宇 ,  吴伟 ,  胡晗 ,  史晓冰 ,  房佳明

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V20/05 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/082 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明公开了基于粒子群和改进YOLOv6的复杂环境下鱼群识别与分类方法，该方法首先在图像获取层面运用多尺度的Retinex算法对获取的模糊光图像进行图像增强处理；接着在图像识别层面运用改进的BC‑YOLOv6算法，将YOLOv6的Backbone与双向结构的Transformer层的BiFormer相结合，同时在其架构中引入坐标注意力机制模块，提高对小目标的识别率，改进非极大值抑制，设计相关函数；最后在图像分类层面运通过定义了特征矩阵并改进了粒子群算法，获取选择后的特征矩阵实现了对图像的分类。仿真结果显示，本发明可以有效地减少人力和算力成本，显著的提高对图像的增强处理，进一步提高遮挡条件下的水底鱼群图像识别分类的监测率与正确率、特征表达能力与图像分类性能。