基于机器学习的海洋生物识别系统的设计与实现（Yolov）+文档

💗博主介绍💗：✌在职Java研发工程师、专注于程序设计、源码分享、技术交流、专注于Java技术领域和毕业设计✌
温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的老师 Wechat / QQ 名片 :)

Java精品实战案例《700套》

2025最新毕业设计选题推荐：最热的500个选题o(￣▽￣)ｄ

介绍

随着计算机视觉和机器学习领域的迅猛发展，海洋生物识别系统成为了生物多样性监测和海洋环境保护的重要工具。本研究旨在设计与实现一基于机器学习的海洋生物识别系统，以提高对海洋生物的自动化监测和识别能力。海洋生物的多样性和复杂性使得传统的监测方法面临一系列挑战，而机器学习技术的应用为高效、准确地识别海洋生物提供了新的解决途径。

本系统基于YOLOv7算法，通过对海胆、海参、扇贝和海星等四个类别的目标进行检测，实现了对海洋生物的自动化识别。用户可以通过简单的界面操作上传单张图片、视频或整个文件夹，系统将自动完成目标检测任务，并提供可视化的结果展示。针对不同应用场景，用户可以灵活调整模型参数，优化检测结果的准确性与速度。系统还支持导出检测结果，方便用户进一步分析和应用。

通过PyTorch实现的目标检测算法以及PySide6提供的强大GUI工具，系统在训练和测试阶段均表现出色。经过大量实验和测试，本系统在海洋生物数据集上取得了令人满意的性能，具有较高的检测精度和鲁棒性。该系统为海洋科研和环境监测提供了一种创新的、高效的解决方案。

关键词：机器学习；海洋生物；目标检测；YOLOv算法

演示视频

基于机器学习的海洋生物识别系统的设计与实现（Yolov）_哔哩哔哩_bilibili

系统功能

2.1  目标检测算法概述

2.1.1  传统方法

传统的目标检测方法主要包括基于特征工程和传统机器学习算法的技术。特征工程阶段，研究者依赖领域专业知识手动提取图像中的特征，如边缘、纹理等。这些特征通过传统机器学习算法，如支持向量机（SVM）或决策树，进行分类和目标检测。然而，这些方法在处理复杂场景和大规模数据时表现有限，因为特征工程的人工选择难以适应各种变化。

在海洋