【摘 要】
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中国是水产养殖大国,水产养殖量在世界水产养殖总量中占很大比重。但目前中国水产养殖中鱼种识别主要还是依靠人工,人工鱼种识别耗时费力并且容易判断错误,严重限制了水产养殖业的发展,此时一个快速准确的鱼类目标检测系统就尤为重要。传统的鱼类目标检测方法是人工提取鱼类的形状、大小、颜色、纹理等特征,然后把特征向量输入到分类器中进行分类,但是传统方法使用的特征较少且很难对数据量大的数据集进行特征提取,存在较大的
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中国是水产养殖大国,水产养殖量在世界水产养殖总量中占很大比重。但目前中国水产养殖中鱼种识别主要还是依靠人工,人工鱼种识别耗时费力并且容易判断错误,严重限制了水产养殖业的发展,此时一个快速准确的鱼类目标检测系统就尤为重要。传统的鱼类目标检测方法是人工提取鱼类的形状、大小、颜色、纹理等特征,然后把特征向量输入到分类器中进行分类,但是传统方法使用的特征较少且很难对数据量大的数据集进行特征提取,存在较大的局限性。深度学习经过几十年的发展,已经在图像领域取得了重大的成就,其检测结果准确率更高、鲁棒性更强。本文使用深度学习方法来进行鱼类目标检测,提出了一种基于图像增强及改进CIoU损失的鱼类目标检测方法。本文的主要研究工作如下:（1）针对真实养殖环境下拍摄到的鱼类图像受水质、光照等因素影响造成的图像模糊的问题,提出了一种融合CycleGAN与IQA-CNN模型来对图像进行增强的方法。首先使用IQA-CNN模型对本文的三个数据集进行图像质量评价,根据评价的结果将图像分为两类,一类评价打分高于阈值,另一类质量打分低于阈值。使用CycleGAN模型将打分低于阈值的作为源域,将打分高于阈值的作为目标域进行训练,以达到对低质量图像进行增强的目的。最后使用YOLO v4模型对增强前后的数据进行检测,实验结果表明在挑选合适阈值的情况下检测结果有较大提升,在本文自建数据集上达到了93.74%的mAP,在Fish4Knowledge数据集上达到了99.41%的mAP,在NCFM数据集上达到了91.68%的mAP。（2）针对现有鱼类目标检测算法检测速度慢、检测精度低的问题,提出了一种改进CIoU损失的检测方法。在CIoU损失函数基础上构建新的损失项,使得在回归过程中预测框和真实框的相交部分按照与真实框的长宽比相同的方式进行回归。当真实框与预测框不相交时,预测框受到其他的损失项的影响会逐渐靠近真实框,当开始相交时添加的损失项开始起作用,会使预测框在靠近真实框的过程中在x轴和y轴的增量比例上保持与真实框的宽高比例相近,使预测框的宽高与真实框的宽高保持相同比例增长,加快模型收敛速度。当预测框与真实框相交但相交框与真实框的宽高比不同时,预测框受到添加的损失项的影响会先使相交框的宽高比与真实框的宽高比一致,直至达到真实框与相交框的长宽比相同。将改进的CIoU损失应用于YOLO v4模型,相较于原模型mAP有较大提升,在自建数据集上mAP达到94.22%,在Fish4Knowledge数据集上达到了99.52%,在NCFM数据集上达到了92.16%。使用上述CycleGAN算法增强后的数据在自建数据集上达到了95.14%的mAP,在Fish4Knowledge数据集上达到了99.67%的mAP,在NCFM数据集上达到了92.44%的mAP。实验结果证明了本文使用CycleGAN图像增强以及改进CIoU损失的水下鱼类目标检测算法的有效性,可以为水产养殖业提供参考。
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