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1.
基于深度学习YOLOV5网络模型的金枪鱼延绳钓电子监控系统目标检测应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为评估金枪鱼延绳钓系统运行质量、降低人工成本,以及从金枪鱼延绳钓系统电子监控EMS系统中提取浮球、金枪鱼数量等信息,本文提出一种基于深度学习YOLOV5网络模型的金枪鱼延绳钓电子监控系统浮球及金枪鱼目标检测方法,从HNY722远洋渔船EMS系统视频监控数据中截取包含有目标浮球和金枪鱼的15578帧关键帧,将所有关键帧及其标记文件划分为14178个训练数据及1400个验证数据,基于YOLOV5s、YOLOV5l、YOLOV5m、YOLOV5x等4种YOLOV5神经网络模型,设计分组训练试验对比训练效果.结果表明:参与训练的4种神经网络模型均可完成金枪鱼延绳钓电子监控系统的目标检测任务,但网络模型的选择对广义交并比损失(GIoU loss)、目标检测损失(objectness loss)、准确率(precision)、召回率(recall)、多类别平均精度值(mAP)等参数具有显著性影响(P<0.05),对目标分类损失(classifi-cation loss)参数无显著性影响(P>0.05);检测效果表现较好的模型是YOLOV5l和YOLOV5m,二者的mAP@0.5值分别为99.1%和99.2%,召回率分别为98.4%和98.3%,但YOLOV5m网络模型在GIoU损失等表现上劣于YOLOV5l.研究表明,4种网络模型中YOLOV5l模型是最适合应用于金枪鱼延绳钓电子监控系统目标检测的网络模型. 相似文献
3.
吴昆 《农产品加工.学刊》2014,(4):39-39
<正>近年来韩剧风靡一时,除了曲折的故事情节以外,精致的韩式料理也非常吸引人的眼球,韩式料理的特点就是制作讲究、造型独特。这次韩国之行我便品尝到了一道独特的韩式金枪鱼米糕。说到韩式料理,最受人喜爱的便是各式各样精美的糕点,比如寿司和黄金小馒头等,在首尔的大街上,随处可见出售韩式糕点的小铺,装修得别致典雅。我十分喜欢吃金枪鱼,煎炒烹炸都很喜欢,但是唯独没有吃过金枪鱼做的糕点,于是便决定尝一下。 相似文献
4.
不同冷链物流过程对金枪鱼品质及组织形态的影响 总被引:9,自引:1,他引:8
为研究物流过程中温度变化对金枪鱼品质及组织形态的影响,试验模拟5种不同物流过程,测定金枪鱼肉感官、色差、持水力、质构以及肌纤维间隙。结果表明,超低温冻藏大目金枪鱼肉的品质受物流过程中温度变化影响显著,储运、销售过程始终保持在-55℃的完整冷链下能够使金枪鱼肉保持良好品质;随着储运过程中温度变化次数增多、幅度增大,鱼肉劣化显著,其中,经2次-18℃运输的金枪鱼肉在冻藏末期组织松散、肌纤维间隙达17.20μm,在4℃家用冰箱中贮藏12 h后感官评分、红度值、持水力、硬度和咀嚼性分别为-0.81、5.2、53.08%、1.128 N和58.03,其质量甚至低于物流过程始终保持在-18℃而不产生温度变化的鱼肉。若运输过程不具备超低温冷藏车,仅靠超低温贮藏并不能减缓鱼肉品质劣变,此时应适当调节贮藏温度,尽量避免储运期间的温度变化;相较于2℃冷藏销售,-18℃冷冻柜销售能够使金枪鱼肉保持较好品质。研究结果可为金枪鱼储运和销售提供参考。 相似文献
5.
根据2013年中水集团远洋股份有限公司的两艘金枪鱼延绳钓船的渔场数据、放钓数据以及渔获物数据,研究了全年各月份渔场分布情况及主要渔获物单位捕捞努力量渔获量变化。结果表明,渔获物包括长鳍金枪鱼、黄鳍金枪鱼、大眼金枪鱼、旗鱼类等,根据相对重要性指数,确定优势种为黄鳍金枪鱼和长鳍金枪鱼,其相对多度分别为75%和10%。长鳍金枪鱼的日均高产单位捕捞努力量渔获量渔区集中在S 15°~17°纬度区间以及南部S 26°~27°纬度区间,黄鳍金枪鱼高单位捕捞努力量渔获量渔区集中分布在S 8°~13°的纬度区间,长鳍金枪鱼高产渔区海表温度集中在20~22℃和27~30℃,黄鳍金枪鱼高产渔区则集中在海表温度28~29℃海域。 相似文献
6.
7.
渔获量不确定性对印度洋大眼金枪鱼资源评估的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
大眼金枪鱼(Thunnus obesus)是最具经济价值的热带金枪鱼类,其资源状况一直是区域性金枪鱼渔业管理组织关注的重点。由于多种渔业作业、捕捞船队构成复杂,印度洋大眼金枪鱼的历史渔获量统计存在一定的偏差(Bias),但国际上近些年开展资源评估时都忽略了这一偏差。本研究根据1979~2015年的年渔获量、年龄结构渔获量及相对丰度指数数据,运用年龄结构资源评估模型(ASAP)对印度洋大眼金枪鱼资源进行评估,重点考查渔获量的不确定性(观测误差和统计偏差)对资源评估结果的影响。结果显示,印度洋大眼金枪鱼当前资源总体没有过度捕捞,但2015年初显示轻微的过度捕捞,通过对比基础模型与8个灵敏度分析模型的评估结果发现,渔获量观测误差(CV)的预设对资源开发状态的判断有一定的影响。当渔获量统计偏差调整量为15%时(即历史渔获量被低估了),评估结果与基础模型基本一致;统计偏差调整量为20%时,评估结果有过度捕捞的趋势。本研究结果表明,资源评估模型中渔获量观测误差的设定和历史渔获量统计偏差均会对评估结果产生影响,后者更为明显,因此,二者均不能忽略。 相似文献
8.
海南陵水小型金枪鱼驯养基地在小头鲔(Euthynnus affinis)养殖过程中发现有寄生虫附着现象,文章对小头鲔寄生虫进行了分离、形态观察及18S、28S rRNA分子鉴定。结果显示,经18S rRNA分子鉴定,该寄生虫与Branchiomma sp.相似性为99.13%;而28S rRNA显示,该寄生虫与黑斑鳍缨虫B.nigromaculatum相似性为100%,与Branchiomma sp.(EF116223.1)相似性为99.12%。形态观察发现,该寄生虫虫体呈墨绿色、棕黄色或红棕色,具鳃冠,全长30~90 mm,寄生于小头鲔鳃弓后缘的体表及胸鳍中后部。该寄生虫由鳃冠、胸区和腹区组成,无钙质管,其消化道包括口、口腔、咽、肠、肛门等,与黑斑鳍缨虫存在少许生活习性和形态差别。因此,该寄生虫是否为鳍缨虫属(Branchiomma)、黑斑鳍缨虫(B.nigromaculatum),仍需进一步验证。该虫附着于小头鲔体表后,小头鲔摄食量明显下降,游泳速度加快,易受惊吓。采用甲醛浸泡具有良好的去除效果,去除后小头鲔成活率为75.9%。 相似文献
9.
基于集成学习的南太平洋长鳍金枪鱼渔场预报模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章利用2008—2015年南太平洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)延绳钓渔业数据,结合11个环境指标(海表温度、叶绿素a (Chl-a)浓度、海表温度距平、叶绿素距平、海表温度梯度、叶绿素梯度、海平面异常以及渔区格网对应的前后各1个月海表温度和叶绿素值)和3个时空指标(月、经度和纬度),并基于6种集成学习模型,以月为时间分辨率、0.5°×0.5°为空间分辨率,开展了南太平洋长鳍金枪鱼渔场模型构建和预报研究。模型通过10折交叉验证和网格搜索思想确定最佳参数,采用的随机森林、Bagging决策树、C5.0决策树、梯度提升决策树、AdaBoost、Stacking集成模型分别取得了75.52%、73.87%、72.99%、71.14%、71.33%、75.84%的分类准确率。经对比,Stacking集成模型准确率最高。利用2015年环境数据进行预报精度检验,预报总体准确率为63.86%~82.14%,平均70.99%;高单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit effort, CPUE)渔区预报准确率为62.71%~97.85%,平均78.76%。结果表明Stacking集成模型对南太平洋长鳍金枪鱼渔场的预报具有较好的效果及可行性。 相似文献
10.
南太平洋延绳钓长鳍金枪鱼生物学组成及其与栖息环境关系 总被引:1,自引:0,他引:1
长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)经济价值高,是我国延绳钓渔业重要的目标鱼种。根据2013年9月~2014年1月和2014年4~8月我国金枪鱼观察员在南太平洋东部海域收集的长鳍金枪鱼样本和海洋环境数据,对其生物学组成和栖息环境进行了研究。结果表明:叉长(FL,cm)与体质量(WW,kg)的关系为:WW=3×10-5×FL2.909 9(雌雄性,R2=0.915 3);体长(TL,cm)与叉长(FL,cm)关系为:TL=1.033 6FL+2.555(R2=0.961 4);叉长(FL,cm)与两背鳍间距(LD1D2,cm)的关系为:LD1D2=0.248 5FL+1.238 1(R2=0.815 1);利用各水层长鳍金枪鱼渔获率(catch per unit effort,CPUE)推测其主要的栖息水层为150~270 m,栖息水层温度范围16~22℃,盐度范围35.0~35.6,其中最高资源丰度主要分布在190~230 m的水层,对应的温度为18~20℃,盐度为35.2~35.4。研究结果可为掌握南太平洋长鳍金枪鱼栖息环境提供基础数据。 相似文献