YOLOV5在金枪鱼延绳钓电子监控系统目标检测中的应用

"该文介绍了基于深度学习的YOLOV5网络模型在金枪鱼延绳钓电子监控系统中的目标检测应用。通过提取浮球和金枪鱼的数量信息，以评估金枪鱼延绳钓系统的运行质量和降低人工成本。文章选取了15578帧关键帧作为训练数据，对YOLOV5s、YOLOV5l、YOLOV5m、YOLOV5x四种模型进行了训练和比较，结果显示YOLOV5l和YOLOV5m在目标检测中表现出色，尤其是YOLOV5l模型，其mAP@0.5达到99.1%，召回率达到98.4%。" 深度学习YOLOV5网络模型是一种高效且精确的目标检测算法，广泛应用于计算机视觉领域，包括电子监控系统。YOLO（You Only Look Once）以其实时处理速度和高准确性而闻名，而YOLOV5是YOLO系列的最新版本，进一步优化了模型性能。 在金枪鱼延绳钓电子监控系统中，目标检测的主要任务是识别和定位浮球和金枪鱼。通过训练YOLOV5模型，系统可以自动识别这些关键元素，从而实现对渔场状态的实时监测。这不仅提高了评估渔场运行效率的准确性，还大大减少了人力成本，因为无需人工逐帧分析监控视频。 为了训练YOLOV5模型，研究者从实际的远洋渔船EMS系统中收集了大量的视频帧，并对其进行标记，创建了训练和验证数据集。通过对不同规模的YOLOV5模型进行对比实验，发现模型的性能受到多个因素的影响，如广义交并比损失(GIoUloss)、目标检测损失(objectness loss)、准确率(precision)、召回率(recall)以及多类别平均精度值(mAP)。 在实验结果中，YOLOV5l和YOLOV5m模型在目标检测任务上表现出较高的mAP和召回率，证明了它们在监控系统中的适用性。然而，YOLOV5l在GIoU损失等关键指标上优于YOLOV5m，表明在保持高精度的同时，YOLOV5l能更好地预测目标的边界框，这对于实时监控系统的响应速度至关重要。 基于深度学习的YOLOV5目标检测技术在渔业监控领域的应用，展示了人工智能和计算机视觉在传统行业中的潜力，可以有效提升工作效率，减少人工干预，同时为渔业资源管理和保护提供了新的可能。未来的研究可能会进一步优化模型，提高在复杂环境下的检测性能，或者扩展到其他类型的海洋生物监测。