![](/images/graphics-bg.png)
Marine Organism Detection and Classification from Underwater Vision Based on the Deep CNN Method
المؤلفون المشاركون
Han, Fenglei
Yao, Jingzheng
Zhu, Haitao
Wang, Chunhui
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-02-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Seabed fishing depends on humans in common, for instance, the sea cucumber, sea urchin, and scallop fishing, which is always a very dangerous task.
Considering the underwater complex environment conditions such as low temperature, dim vision, and high pressure, collecting the marine products using underwater robots is commonly regarded as a feasible solution.
The key technique of the underwater robot development is to detect and locate the main target from underwater vision.
This research is based on the deep convolutional neural network (CNN) to realize the target recognition from underwater vision.
The RPN (Region Proposal Network) is used to optimize the feature extraction capability.
Deep learning dataset is prepared using an underwater video obtained from a sea cucumber fishing ROV (Remote Operated Vehicle).
The inspiration of the network structure and the improvements come from the Faster RCNN and Hypernet method, and for the underwater dataset, the method proposed in this paper shows a good performance of recall and object detection accuracy.
The detection runs with a speed of 17 fps on a GPU, which is applicable to be used for real-time processing.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Han, Fenglei& Yao, Jingzheng& Zhu, Haitao& Wang, Chunhui. 2020. Marine Organism Detection and Classification from Underwater Vision Based on the Deep CNN Method. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194759
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Han, Fenglei…[et al.]. Marine Organism Detection and Classification from Underwater Vision Based on the Deep CNN Method. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194759
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Han, Fenglei& Yao, Jingzheng& Zhu, Haitao& Wang, Chunhui. Marine Organism Detection and Classification from Underwater Vision Based on the Deep CNN Method. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194759
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1194759
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)