为提高水域鱼类资源监测的自动化程度和实时分析能力,结合YOLOv8X(You only look once version 8-extra large)目标检测模型、ByteTrack(ByteTrack:a strong baseline for multi-object tracking)算法与双频识别声呐(Dual-frequency ide...为提高水域鱼类资源监测的自动化程度和实时分析能力,结合YOLOv8X(You only look once version 8-extra large)目标检测模型、ByteTrack(ByteTrack:a strong baseline for multi-object tracking)算法与双频识别声呐(Dual-frequency identification sonar,DIDSON)数据,开发了1种快速、准确的鱼类目标识别与计数方法。实验结果表明,YOLOv8X与ByteTrack联合方法与传统的Echoview软件识别精度接近(偏差率仅为1.36%),但处理时间显著减少(单条测线从约30 min减少至约3 min),表现出较强的实时处理能力和泛化性能。同时,通过重复实验验证了该方法的稳定性,确认其在不同场景中的可靠性。本研究方法与成果为水域鱼类资源的自动化监测提供了可靠的技术支持,可广泛地应用于大范围高频次的渔业资源监测与管理工作中。展开更多
为了解决东南太平洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)资源评估长期依赖日韩等国的捕捞数据导致的偏差问题,以我国延绳钓渔业数据作为基础数据构建了资源丰度指数。基于2013—2022年10年间我国金枪鱼延绳钓渔业捕捞数据及海洋环境参数,利用...为了解决东南太平洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)资源评估长期依赖日韩等国的捕捞数据导致的偏差问题,以我国延绳钓渔业数据作为基础数据构建了资源丰度指数。基于2013—2022年10年间我国金枪鱼延绳钓渔业捕捞数据及海洋环境参数,利用广义加性模型(Generalized additive models,GAM)对单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit effort,CPUE)进行标准化分析,量化纬度、经度、年份、月份、环境因子及交互作用等的影响,并通过普通最小二乘法回归模型(Ordinary least squares,OLS)对比了我国与日本延绳钓渔业的标准化CPUE变化趋势。结果表明,GAM模型最大偏差解释率为69.8%,纬度对CPUE的贡献最为显著。资源丰度较高的区域为20°S~30°S,100°W~120°W,资源密度最高的年份为2016年,最高的月份为4—8月。标准化CPUE与名义CPUE趋势大致相同且季节性波动明显。除2020年以外,标准化CPUE均低于名义CPUE。在大多数年份,基于我国渔业数据的标准化CPUE与基于日本延绳钓渔业数据的标准化CPUE变化趋势相似。本研究为东南太平洋长鳍金枪鱼资源评估提供了新的资源丰度指数信息,对进一步提高资源评估的可靠性具有积极的参考价值。展开更多
文摘为提高水域鱼类资源监测的自动化程度和实时分析能力,结合YOLOv8X(You only look once version 8-extra large)目标检测模型、ByteTrack(ByteTrack:a strong baseline for multi-object tracking)算法与双频识别声呐(Dual-frequency identification sonar,DIDSON)数据,开发了1种快速、准确的鱼类目标识别与计数方法。实验结果表明,YOLOv8X与ByteTrack联合方法与传统的Echoview软件识别精度接近(偏差率仅为1.36%),但处理时间显著减少(单条测线从约30 min减少至约3 min),表现出较强的实时处理能力和泛化性能。同时,通过重复实验验证了该方法的稳定性,确认其在不同场景中的可靠性。本研究方法与成果为水域鱼类资源的自动化监测提供了可靠的技术支持,可广泛地应用于大范围高频次的渔业资源监测与管理工作中。
文摘为了解决东南太平洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)资源评估长期依赖日韩等国的捕捞数据导致的偏差问题,以我国延绳钓渔业数据作为基础数据构建了资源丰度指数。基于2013—2022年10年间我国金枪鱼延绳钓渔业捕捞数据及海洋环境参数,利用广义加性模型(Generalized additive models,GAM)对单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit effort,CPUE)进行标准化分析,量化纬度、经度、年份、月份、环境因子及交互作用等的影响,并通过普通最小二乘法回归模型(Ordinary least squares,OLS)对比了我国与日本延绳钓渔业的标准化CPUE变化趋势。结果表明,GAM模型最大偏差解释率为69.8%,纬度对CPUE的贡献最为显著。资源丰度较高的区域为20°S~30°S,100°W~120°W,资源密度最高的年份为2016年,最高的月份为4—8月。标准化CPUE与名义CPUE趋势大致相同且季节性波动明显。除2020年以外,标准化CPUE均低于名义CPUE。在大多数年份,基于我国渔业数据的标准化CPUE与基于日本延绳钓渔业数据的标准化CPUE变化趋势相似。本研究为东南太平洋长鳍金枪鱼资源评估提供了新的资源丰度指数信息,对进一步提高资源评估的可靠性具有积极的参考价值。
