舟山海慧海洋科技有限公司

基于舟山海慧海洋科技有限公司自主研发的水下原位摄像机,采集了海洋原位鱼类视频数据，经网络传输，存储于云服务器上的数据库中。公司具有完善的数据管理制度，可以确保数据的安全性和完整性，同时采用规范化的数据采集流程于数据处理方式，保证原始数据的完整性和处理数据的准确性。预估每日产生的数据量在48段视频数据，每个视频数据对应43200张图片数据，经处理后得到的鱼类位置及类别数据量在10000条以上。该方法可以无接触、准确高效的实时获取水下原位环境中鱼类的种类及位置信息，不仅有助于科学的管理海洋鱼类的饲养状况，还可以为海洋牧场生态建设和海洋资源开发提供重要保障。确保海洋资源的有效利用和可持续开发，为政府及相关机构进一步制定相关政策，及海洋鱼类管理方案提供依据。实时采集的水下原位视频数据，通过公司自主研发的多个基于深度学习的深度网络模型，对于鱼类的类别及位置信息进行统计。算法整体分为3步：第一步，基于用于水下视频增强的深度学习网络模型对水下视频数据进行预处理，减弱水下原位图像的背景噪声并提高水下鱼类图像的信噪比；第二步，基于用于水下鱼类检测分类的深度学习网络模型对预处理后的视频数据进行处理，对视频内鱼类的位置及类别进行检测；第三步，基于用于鱼类跟踪的深度学习网络模型对检测后的视频进行处理，实现对鱼类的跟踪，最终，得到鱼类的种类、位置等相关信息。