一种基于改进DeepSORT的淡水环境下鱼类计数方法

作者：洪宇; 叶瑞娟; 冯国富^*

来源：海洋渔业, 2023, 1-12.

DOI：10.13233/j.cnki.mar.fish.20230703.001

• 鱼类计数
• 图像增强
• YOLOv4
• CIOU
• DeepSORT

提出了淡水环境下一种基于改进DeepSORT的鱼类计数方法。对水下鱼类视频进行抽帧、标注后，分析不同图像增强算法对浑浊水下环境的适应性，确定最优的增强算法以辅助提升检测精度。在跟踪计数过程中，为提升检测速度，将DeepSORT算法的检测器替换为YOLOv4检测算法，并在级联匹配中用完全交并比（CIOU）替换交并比（IOU），提升目标匹配的准确度。应用该方法对水下视频中的鱼类进行跟踪计数，结果表明，跟踪计数效果良好，在20s时长的视频上，本文算法计数平均精度达到91.67%，检测速度为每帧20.83ms，适用于水产养殖环境下鱼类产量的评估。

• 单位
  上海海洋大学