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基于计算机视觉的鱼类视频跟踪技术应用研究进展
文献摘要：
通过将基于计算机视觉的鱼类视频跟踪技术应用于海洋环境、水产养殖监控等领域,可低成本、高效率的了解鱼类的生态环境、健康和生长情况.其中,图像清晰化和水下目标跟踪是鱼类视频跟踪技术中的重要环节.重点从这两方面对基于计算机视觉的鱼类视频跟踪技术应用研究进展进行了概述.图像清晰化技术可用来消除光线衰减和散射导致的图像模糊、偏色和能见度低等问题,实现方法主要分为图像增强、图像复原和深度学习;由于鱼类在水下的运动状态不确定,需采用水下目标跟踪技术感知鱼类运动规律,实现方法主要分为生成式方法和判别式方法.最后对该领域研究进行了小结与展望,计算机视觉技术为生态系统监控提供了新的观测途径,但仍存在一定局限性,需进一步研究发展.
文献关键词：
计算机视觉;鱼类视频;图像清晰化;鱼类跟踪
中图分类号：
作者姓名：
裴凯洋;张胜茂;樊伟;王斐;邹国华;郑汉丰
作者机构：
中国水产科学研究院东海水产研究所,农业农村部渔业遥感重点实验室,上海 200090;上海海洋大学信息学院,上海 201306;上海峻鼎渔业科技有限公司,上海 200090
文献出处：
引用格式：
[1]裴凯洋;张胜茂;樊伟;王斐;邹国华;郑汉丰-.基于计算机视觉的鱼类视频跟踪技术应用研究进展)[J].海洋渔业,2022(05):640-647
A类：
鱼类视频,鱼类跟踪
B类：
视频跟踪,跟踪技术,技术应用研究,于海洋,海洋环境,水产养殖,生长情况,图像清晰化,水下目标跟踪,光线,偏色,能见度,实现方法,图像增强,图像复原,运动状态,技术感知,运动规律,生成式,判别式,小结,计算机视觉技术,系统监控,定局,研究发展
AB值：
0.260441
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