海洋物联网
→ 实时鱼类识别，识别率80%以上
→ 可同时测量体长，计算体重等数据
→ 可内置实时图像增强，浑浊水中性能突出
→ 可配合统计模型，动态计算网箱鱼类总量
鱼类视觉识别软件以人工智能神经网络技术为核心，针对水下鱼类特征开发，可识别不同游泳状态的目标鱼类，并在识别的同时进行计数、鱼体长度测量、鱼体重量估算、以及鱼群数量推算等工作。系统采用高速识别优化模型，单帧识别时间低于100ms，识别率高于80%，目前识别种类包括绿鳍马面鲀、许氏平鲉、海鲈鱼、东星斑等7种，后续还将进一步扩充各种鱼类、虾蟹、海参等海洋水产或野生海生物。
该软件可选配功能模块包括：
1）数量统计模块：用于实时统计画面中的鱼体数量
2）体长测量模块：用于实时测量识别结果中的鱼体长度（头尾长度），需要搭配罗博飞水下双目摄像机使用
3）体重估算模块：用于实时估算识别结果中的鱼体重量，需要根据目标鱼类定制
4）鱼群总数推算模块：用于动态估算养殖区域内鱼群总数，需要根据目标鱼类和养殖区域情况定制
5）浑浊水视觉增强模块：用于实时提高浑浊水中的图像效果，提高识别效率
本系统基于罗博飞通用接口标准设计，可作为独立系统使用，也可作为罗博飞海洋生态监测体系产品的子模块使用，亦可根据用户要求集成在用户的管理系统中。
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鱼类视觉识别软件 |
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识别原理 |
神经网络深度学习 |
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识别种类 |
绿鳍马面鲀、东星斑、海鲈鱼、珍珠龙胆、斑石鲷、许氏平鲉、大泷六线鱼（更多种类可定制，不限于鱼类） |
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识别准确率 |
80%以上 |
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识别速度 |
10fps（平均） |
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体长测量精度（可选） |
±10% |
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输出接口 |
以太网 |
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输出格式 |
H.264 |
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输出分辨率 |
1920*1080 |
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输出帧率 |
30fps（max） |
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输出码率 |
20Mbps（max） |
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