2023年4月，我所与上海海洋大学联合培养研究生张佳泽为第一作者的“Research on target detection and recognition algorithm of Eriocheir sinensis carapace”（中华绒螯蟹甲壳目标检测与识别算法研究）在计算机ESI期刊《Multimedia Tools and Applications》上发表。

中华绒螯蟹是中国特有的水产养殖品种之一，对水产品市场具有重要的经济价值。为了识别不同个体的中华绒螯蟹，文章提出了一种结合YOLOv5（You Only Look Once v5）和主成分分析（PCA）的甲壳检测和识别方法及其改进方法。通过相机获取中华绒螯蟹的图像，利用YOLOv5和迁移学习方法对中华绒螯蟹的目标进行检测，然后根据检测到的中华绒螯螃蟹甲壳的目标帧自动裁剪目标。使用KPCA、一维PCA（1D-PCA）、二维PCA（2D-PCA）和双向二维PCA（（2D）2-PCA）四种方法进行匹配。结果表明：（2D）2-PCA的识别率可达84.42%，分别比其他三种方法高18.27%、9.128%和8.689%。此外，与其他三种方法相比，匹配速度仅需1.859秒。该方法分别提高了86.051s、2.562s和0.784s。该方法在实验中具有较好的实验效果，识别速度更快。研究结果为中华绒螯蟹甲的识别提供一种新的研究方法。

Multimedia Tools and Applications是计算机学科领域有一定影响力的国际主流期刊，主要报导计算机科学、软件工程、信息系统、多媒体系统等方面的前沿技术，该刊当前影响因子为2.577，在科睿唯安JCR分区中属于Q2类期刊。

图1 YOLOV5深度学习模型

图2 卷积层特征可视化

（遥感室 张胜茂）