摘要： 利用機器視覺技術(shù)識別水下河蟹目標是實現(xiàn)河蟹養(yǎng)殖裝備智能化的有效途徑之一。針對水下環(huán)境目標識別困難、河蟹包含特征信息少、主流的目標檢測模型復雜度高等問題,在YOLO v5s的基礎(chǔ)上提出了一種適用于水下環(huán)境的輕量級河蟹識別模型GC-YOLO v5s(GhostNetV2-CBAM-YOLO v5s)。利用改進的圖像增強算法對水下河蟹圖像進行預(yù)處理以改善其質(zhì)量;為降低模型復雜度,提出... （共9頁）