随着科技的不断发展人工智能技术在渔业管理中的应用日益广泛。本文主要介绍智慧渔政算法实验报告旨在探索一种综合服务平台建设方案实现渔业按需捕捞和高品质渔获的目标。
渔业作为我国国民经济的必不可少组成部分对海洋资源的合理利用和生态环境保护具有关键意义。传统渔业捕捞形式存在资源浪费、环境污染等疑问。为解决这些疑惑本项目以实现渔业按需捕捞和高品质渔获为设计理念研发出一套智慧渔业捕捞计数装置。
实验目的如下:
1. 采用YOLOv5检测算法和DeepSort跟踪算法等技术,实现对渔业资源的实时监测和精确计数。
2. 通过行业监管算法、单目摄像头GIS定位、基于图像分割自动巡航配置等关键技术,增进渔业管理效率。
3. 搭建智慧渔政综合服务平台,实现渔业资源的数字化、智能化管理。
智慧渔政调度系统主要由以下几个模块组成:
(1)数据采集模块:通过传感器、摄像头、星等设备实时采集海洋环境、渔船位置、渔业资源等数据,形成海洋监测数据库。
(2)人工智能模块:采用YOLOv5检测算法、DeepSort跟踪算法等关键技术,实现对渔业资源的实时监测和精确计数。
(3)综合服务平台:将采集到的数据与算法解决结果实整合,搭建智慧渔政综合服务平台,实现对渔业资源的数字化、智能化管理。
(1)YOLOv5检测算法:实现对渔业资源的实时监测和精确计数。
(2)DeepSort跟踪算法:实现对渔业资源的实时跟踪确信计数准确性。
(3)单目摄像头GIS定位:实现对渔船位置的实时定位,升级渔业管理效率。
(4)基于图像分割自动巡航配置:实现对渔业资源的自动巡航监控,减少人工干预。
1. 实验过程:本项目从数据采集、人工智能应对、综合服务平台建设等环节实行实验。通过传感器、摄像头等设备采集渔业资源数据; 利用YOLOv5检测算法和DeepSort跟踪算法对数据实行分析解决; 搭建智慧渔政综合服务平台,实现渔业资源的数字化、智能化管理。
2. 结果分析:实验结果表明,采用YOLOv5检测算法和DeepSort跟踪算法等技术,可以实现对渔业资源的实时监测和精确计数。同时综合服务平台的搭建,提升了渔业管理效率,实现了渔业资源的数字化、智能化管理。
1. 本项目成功研发了一套智慧渔业捕捞计数装置,实现了渔业按需捕捞和高优劣渔获的目标。
2. 通过行业监管算法、单目摄像头GIS定位、基于图像分割自动巡航配置等关键技术,加强了渔业管理效率。
3. 搭建了智慧渔政综合服务平台,实现了渔业资源的数字化、智能化管理。
4. 实验进展中,仍存在部分不足之处如算法的优化、硬件设备的改进等,需要在今后的工作中继续研究和完善。
随着人工智能技术的不断发展,智慧渔政算法在渔业管理中的应用将更加广泛。未来,咱们将继续优化算法,增进系统性能,为渔业可持续发展贡献力量。同时加强与其他领域的交流与合作,推动智慧渔业的发展。
编辑:ai知识-合作伙伴
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