2023年4月，中國水產科學研究院東海水產研究所與上海海洋大學聯合培養研究生張佳澤為第一作者的“Research on target detection and recognition algorithm of Eriocheir sinensis carapace”（中華絨螯蟹甲殼目標檢測與識別算法研究）在計算機ESI期刊《Multimedia Tools and Applications》上發表。

中華絨螯蟹是中國特有的水產養殖品種之一，對水產品市場具有重要的經濟價值。為了識別不同個體的中華絨螯蟹，文章提出了一種結合YOLOv5（You Only Look Once v5）和主成分分析（PCA）的甲殼檢測和識別方法及其改進方法。通過相機獲取中華絨螯蟹的圖像，利用YOLOv5和遷移學習方法對中華絨螯蟹的目標進行檢測，然后根據檢測到的中華絨螯螃蟹甲殼的目標幀自動裁剪目標。使用KPCA、一維PCA（1D-PCA）、二維PCA（2D-PCA）和雙向二維PCA（（2D）2-PCA）四種方法進行匹配。結果表明：（2D）2-PCA的識別率可達84.42%，分別比其他三種方法高18.27%、9.128%和8.689%。此外，與其他三種方法相比，匹配速度僅需1.859秒。該方法分別提高了86.051s、2.562s和0.784s。該方法在實驗中具有較好的實驗效果，識別速度更快。研究結果為中華絨螯蟹甲的識別提供一種新的研究方法。

Multimedia Tools and Applications是計算機學科領域有一定影響力的國際主流期刊，主要報導計算機科學、軟件工程、信息系統、多媒體系統等方面的前沿技術，該刊當前影響因子為2.577，在科睿唯安JCR分區中屬于Q2類期刊。

圖1 YOLOV5深度學習模型

圖2 卷積層特征可視化