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Journal of Chinese Agricultural Mechanization

Journal of Chinese Agricultural Mechanization ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (2): 186-192.DOI: 10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2019.02.31

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  • Online:2019-02-15 Published:2019-02-15

基于迁移学习与卷积神经网络的鱼濒死预警系统研究

谢万里;李宏志;周辉;尹绍武;   

  1. 南京师范大学海洋科学与工程学院;武汉理工大学计算机科学与技术学院;厦门大学电子工程系;
  • 基金资助:
    江苏省农业重大新品种创制项目(PZCZ201742);; 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX18_0364);; 江苏省重点研发计划(现代农业)重点项目(BE2017377)

摘要: 针对濒死鱼难以实时、高精度检测的问题,提出一种基于迁移学习与卷积神经网络的濒死鱼预警系统。通过迁移学习方法优化卷积神经网络的初始权重,使模型在训练初期即具有一定的泛化能力,优化前网络总体误差为1.75,优化后为0.75。为进一步提升模型性能,使用两组卷积神经网络作为特征提取器进行对比,结果显示,ZFnet网络(AP=0.902)略好于VGGnet网络(0.898),两者均显著优于常见的HOG+SVM算法(AP=0.259)。

关键词: 濒死鱼监测, Faster-RCNN, 深度神经网络, 深度学习

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