摘要

海洋生物多样性保护与生态研究在近年来受到广泛关注，传统的人工监测方法效率低下且成本高昂，难以满足大规模海洋生物调查的需求。随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的计算机视觉技术为海洋生物目标检测提供了新的解决方案。YOLO（You Only Look Once）模型因其高效性和准确性在目标检测领域表现出色，被广泛应用于各类实时检测任务。本研究旨在构建一个基于Python和YOLO模型的海洋生物目标检测系统，通过深度学习技术实现对海洋生物的自动识别与分类，为海洋生态研究、渔业资源管理及环境保护提供高效的工具。关键词包括：海洋生物、目标检测、YOLO模型、深度学习、Python。

本研究采用YOLOv5作为核心检测模型，结合公开的海洋生物数据集进行训练与优化，实现了对多种海洋生物的实时检测与分类。系统支持图像和视频输入，能够输出检测结果并生成统计报告，便于进一步分析。通过数据增强和迁移学习技术提升了模型的泛化能力，使其在复杂水下环境中仍能保持较高的准确率。此外，系统提供可视化界面，方便用户交互操作。本研究的创新点在于结合YOLO的高效性与海洋生物数据的特殊性，设计了一套完整的检测流程，为相关领域的研究提供了可参考的技术方案。关键词包括：YOLOv5、数据增强、迁移学习、实时检测、可视化界面。

数据表

海洋生物检测数据表

海洋生物检测数据表存储系统检测到的海洋生物信息，包括检测时间、生物种类及置信度等属性。检测时间由系统自动生成，ID是主键，确保数据的唯一性。结构表如表1所示。

模型训练日志表

模型训练日志表记录YOLO模型的训练过程信息，包括训练轮次、损失值及训练时间等。train_id为主键，用于区分不同训练记录。结构表如表2所示。

用户操作记录表

用户操作记录表存储用户在使用系统时的操作信息，包括操作类型、操作时间及用户ID等。log_id为主键，确保每条记录的唯一性。结构表如表3所示。

博主介绍：

​🎓简介： 软件工程专业毕业 | CSDN 博客达人 | 全栈项目开发实践​
参与过多个企业级软件项目的设计与开发，熟悉从需求分析、架构设计到编码测试的全流程。现在创建计算机毕设工作室团队，专注 Java
全栈项目、Python 实用工具软件、Web
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系统介绍：

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，拿走直接用（附源码，数据库，视频，可提供说明文档（通过AIGC）技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

请dd我获取更详细的演示视频 或者直接加我，网名和签名就是联系方式

项目案例参考：

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