基于改良YOLOv5的水下群体目标检测的研究与实现

简介：
本研究致力于改进YOLOv5算法，针对复杂背景下的水下环境进行优化，有效提升水下群体目标检测的速度和精度。 水下群体目标检测在水产养殖领域具有重要意义，它对于实时监控养殖品的状态、预防疾病及精确投喂至关重要。然而，在实际的水下环境中常常遇到如目标模糊与群体遮挡等问题，这些问题严重影响了检测准确性和召回率。 本段落主要探讨了两个核心问题：一是如何通过可变形卷积提高在模糊背景下的目标检测精度；二是如何解决高密度群体间相互遮挡导致的目标漏检问题。为此，作者提出了一种名为DCM-ATM-YOLOv5的水下群体目标检测模型。 该模型基于YOLOv5进行了优化，并引入了可变形卷积模块（DCM）。通过动态调整采样点位置，可变形卷积能够更好地适应目标形状的变化和模糊背景的影响，使模型更加关注前景目标并减少背景噪声干扰。此外，为应对高密度群体遮挡导致的目标漏检问题，作者设计了自适应阈值模块（ATM），预测出适合当前场景的动态阈值以避免固定阈值造成的检测遗漏，从而提升召回率。 实验结果显示，在真实养殖鱼群数据集上使用DCM-ATM-YOLOv5模型时，其检测准确率和召回率分别达到了97.53%与98.09%，相较于现有先进水下目标检测模型有显著提高。此外，论文还研究了一种融合先验知识的改进YOLOv5模型——KAYOLO。该方法通过增强特征提取来应对模糊背景造成的特征损失，并采用预测框聚合策略解决遮挡问题。 实验数据显示，与原始YOLOv5相比，KAYOLO模型在准确率和召回率上分别提升了1.29%和1.35%，达到了94.92%及92.21%。这表明了KAYOLO方法的有效性和鲁棒性。 除了上述理论研究外，本段落还设计并实现了一个鱼群检测与计数系统。该系统能够识别多种鱼类目标，并提供直观的结果展示和数量统计功能。此外，系统内部集成了模型选择模块、参数设置模块以及输入选择模块等功能以提高用户操作便捷性和系统的适应性。 综上所述，通过改进YOLOv5模型结合可变形卷积与自适应阈值技术，本段落有效解决了水下目标检测中的关键挑战，并提高了检测准确度和召回率。同时开发的鱼群检测系统也为实际应用提供了有力支持，进一步展示了深度学习及计算机视觉技术在水产养殖领域的巨大潜力和发展前景。