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一种水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法
标题：一种水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法
摘要：
水下鱼类动态视觉序列运动目标检测是水下机器人、水下生态监测和水下影像处理等领域中的一个重要问题。由于水下环境的复杂性，光线衰减、水下颗粒、背景干扰等因素给目标的检测和跟踪带来了挑战。本文提出了一种基于深度学习的水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法，该方法在充分考虑水下环境特点的基础上，结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以提高水下目标检测和跟踪的准确性和鲁棒性。
关键词：水下鱼类；动态视觉序列；运动目标检测；深度学习
1.引言
水下机器人在海洋勘察、生态监测、海洋工程等领域中发挥着重要作用。水下鱼类的运动目标检测对于水下机器人的自主导航、生态监测和鱼类行为研究具有重要意义。然而，由于水下环境复杂、光线衰减、水下颗粒等因素的影响，传统的计算机视觉方法在水下鱼类动态视觉序列运动目标检测中存在一定的局限性。因此，借助深度学习的方法来解决水下鱼类动态视觉序列运动目标检测问题具有很大的潜力。
2.相关工作
2.1传统方法
传统的水下鱼类目标检测方法通常基于目标的外观特征和运动轨迹等信息进行处理。其中常用的方法包括背景差分法、帧间差分法和光流法等。然而，这些方法在水下环境中容易受到光线衰减和背景干扰等问题的影响，导致检测效果不理想。
2.2深度学习方法
近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成果。卷积神经网络（CNN）作为深度学习的核心技术已经在目标检测和图像分类等任务中取得了很好的效果。目前，许多基于CNN的水下目标检测方法已经提出，如基于FasterR-CNN的水下鱼类目标检测方法。然而，这些方法对于长时间的连续目标跟踪效果不佳，因此结合循环神经网络（RNN）可以有效解决该问题。
3.方法
本文提出的水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法包括两个阶段：目标检测和目标跟踪。在目标检测阶段，首先利用预训练的CNN模型提取图像特征，然后通过分类器对目标进行分类。在目标跟踪阶段，利用RNN模型结合目标检测结果进行目标的连续跟踪。
4.实验与结果
本文采用了水下采集的鱼类视频序列进行实验验证，通过与传统方法和现有的水下目标检测方法进行对比，证明了本文方法的有效性和鲁棒性。实验结果表明，本文提出的方法在鱼类目标检测和跟踪方面具有优越性能。
5.结论
本文提出了一种基于深度学习的水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法，通过结合CNN和RNN模型，充分利用水下环境特点，提高了水下鱼类目标检测和跟踪的准确性和鲁棒性。实验结果验证了该方法的有效性和可行性，对于水下机器人、水下生态监测和水下影像处理等领域的发展具有一定的指导意义。
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