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基于RGHS图像增强和改进YOLOv5网络的黄颡鱼目标提取
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于RGHS图像增强和改进YOLOv5网络的黄颡鱼目标提取

    • Object extraction of yellow catfish based on RGHS image enhancement and improved YOLOv5 network

    • “在水下目标提取领域，研究者提出了基于RGHS图像增强的改进YOLOv5模型，显著提高了黄颡鱼目标提取精度，为鱼类状态监测提供有益参考。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第9期 页码：2638-2645
    • 作者机构：

      1.华中农业大学 工学院， 武汉 430070

      2.农业农村部 水产养殖设施工程重点实验室， 武汉 430070

    • 作者简介：

      李路（1979-），男，副教授，博士.研究方向：智慧水产养殖技术与装备领域.E-mail：taiyangfeng@126.com

    • 基金信息：
      湖北省科技重大专项(2023BBA001);国家重点研发计划项目(2022YFD2001700);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2662023GXPY006)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230446    

      中图分类号： TP391

    • 收稿：2023-05-06，

      纸质出版：2024-09-01

    移动端阅览

  • 李路,宋均琦,朱明等.基于RGHS图像增强和改进YOLOv5网络的黄颡鱼目标提取[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(09):2638-2645. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230446.

    Li Lu,Song Jun-qi,Zhu Ming,et al.Object extraction of yellow catfish based on RGHS image enhancement and improved YOLOv5 network[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(09):2638-2645. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230446.

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