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基于YOLOv5目标检测算法的航道工程鱼类智能识别技术研究

邱宁 彭士涛 KONDOLF George Mathias 胡健波 马国强 于迅

水道港口2024,Vol.45Issue(5):P.806-815,10.
水道港口2024,Vol.45Issue(5):P.806-815,10.

基于YOLOv5目标检测算法的航道工程鱼类智能识别技术研究

邱宁 1彭士涛 1KONDOLF George Mathias 2胡健波 1马国强 1于迅1

作者信息

  • 1. 交通运输部天津水运工程科学研究所港口水工建筑技术国家工程研究中心水路交通环境保护技术交通行业重点实验室,天津300456
  • 2. 加州大学伯克利分校,伯克利48072
  • 折叠

摘要

关键词

YOLOv5/目标检测/鱼类智能识别/航道工程/深度学习/生态影响评估

分类

交通工程

引用本文复制引用

邱宁,彭士涛,KONDOLF George Mathias,胡健波,马国强,于迅..基于YOLOv5目标检测算法的航道工程鱼类智能识别技术研究[J].水道港口,2024,45(5):P.806-815,10.

基金项目

国家重点研发计划政府间国际科技创新合作项目(2019YFE0121000) (2019YFE0121000)

国家自然科学基金项目(32101241) (32101241)

青海省交通运输厅科技项目(2019-07)。 (2019-07)

水道港口

OACSTPCD

1005-8443

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