摘要

海洋生物多样性保护与监测是当前生态研究的重要课题，传统人工观测方法效率低下且难以覆盖广阔海域。随着深度学习技术在计算机视觉领域的突破，基于目标检测的自动化识别系统为海洋生物研究提供了新思路。该系统通过高效识别与分类海洋生物，显著提升科研数据采集的准确性和时效性，同时为海洋生态评估、濒危物种保护及渔业资源管理提供技术支持。关键词包括海洋生物监测、目标检测、深度学习、生态保护、自动化识别。

本研究基于YOLO（You Only Look Once）模型构建海洋生物目标检测系统，结合Python实现高性能识别平台。系统采用改进的YOLOv5架构，通过迁移学习在自定义数据集上训练，支持多种海洋生物的实时检测与分类。平台集成数据预处理、模型训练、结果可视化等功能，并开放接口便于二次开发。实验表明，系统在复杂水下环境中平均识别精度达92.3%，具备鲁棒性与实用性。关键词涵盖YOLOv5、迁移学习、实时检测、数据集增强、模型优化。

数据表

海洋生物检测任务表

系统运行过程中，检测任务信息通过任务管理模块动态生成，任务ID为表的主键，记录检测任务的核心参数与状态。结构如表3-1所示。

海洋生物数据集表

数据集信息由数据管理模块维护，数据集ID为主键，存储样本的元数据及标注信息。结构如表3-2所示。

模型性能日志表

训练与推理阶段的性能指标通过日志模块记录，日志ID为主键，用于模型优化分析。结构如表3-3所示。

博主介绍：

🎓 东南大学计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
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系统介绍：

直接拿走，意外获得200多套代码，需要的滴我Python+YOLO YOLO模型海洋生物目标检测系统识别平台源码【适合毕设/课设/学习】深度学习+数据集（可提供说明文档（通过AIGC）

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

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项目案例参考：

最后再唠叨一句：

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