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全球尺度下的海洋鱼类图像智能分类研究进展

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在全球尺度上了解鱼类物种组成、丰度及时空分布等,将有助于其生物多样保护.水下图像采集是获取鱼类物种多样性数据的主要调查手段之一,但图像信息分析工作耗时耗力.2015年以来,海洋鱼类图像数据集更新和深度学习模型算法优化等方面取得了一系列进展,但细粒度分类表现仍显不足,研究成果的生产实践应用相对薄弱.因此,该文首先分析海洋相关行业对鱼类自动化图像分类的需求,然后综合介绍鱼类图像数据集和深度学习算法应用,并分析了所面临的小样本下的细粒度分析等主要挑战及相应解决方法.最后探讨了基于深度学习的海洋鱼类图像自动化分类对相关图像信息处理研究及应用平台对未来在生态环境监测等海洋相关产业领域的重要性及其前景.该文旨在为快速了解基于深度学习的海洋鱼类图像自动化分类的研究背景、进展和未来方向的工作者提供相关信息.
A Review of the Artificial Intelligence-based Image Classification of Fishes in the Global Oceans
Understanding the species composition,abundance and temporal and spatial distribution of fish on a global scale will help their biodiversity conservation.Underwater image acquisition is one of the main means to survey fish species diversity,but image data analysis is time-consuming and labor-intensive.Since 2015,a series of progress has been made in updating the datasets of marine fish images and optimizing the algorithm of deep learning models,but the performance of fine-grained classification is still insufficient,and the production practice application of research results is relatively weak.Therefore,the need for automated fish image classification in marine investigations is firstly studied.Then a comprehensive introduction to fish image datasets and deep learning algorithm applications is provided,and the main challenges and the corresponding solutions are analyzed.Finally,the importance of automated classification of marine fish images for related image information processing research is discussed,and its prospects in the field of marine monitoring are summarized.

Deep learningMarine fishBiodiversityFew shotsImage classification

周鹏、李昌永、步雨馨、周芷诺、王春生、沈红斌、潘小勇

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自然资源部第二海洋研究所 杭州 310012

自然资源部海洋生态系统动力学实验室 杭州 310012

上海交通大学图像处理与模式识别研究所 上海 200240

深度学习 海洋鱼类 生物多样性 小样本 图像分类

国家重点研发计划上海交通大学深蓝计划上海交通大学深蓝计划

2023YFC2811502SL2022ZD108SL2021MS005

2024

电子与信息学报
中国科学院电子学研究所 国家自然科学基金委员会信息科学部

电子与信息学报

CSTPCD北大核心
影响因子:1.302
ISSN:1009-5896
年,卷(期):2024.46(5)