Active vision-based real-time aquaculture net pens inspection using ROV
6.5
来源：
Nature
关键字：
digital twin
发布时间：
2025-09-24 19:36
摘要：
本研究提出了一种基于深度学习的实时水产养殖网箱检查系统，利用卷积神经网络和梯度控制技术优化ROV的姿态，以提高图像清晰度和缺陷检测能力。通过在阿联酋的水产养殖环境中进行实验，验证了该方法的有效性，展示了其在水产养殖行业自动化和智能化方面的商业应用潜力。该系统的创新性和实用性为水产养殖的可持续发展提供了新的解决方案。
原文：
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1.5
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1.0
team_institution_background
0.5
technical_barrier_competition
1.0
关键证据
提出了一种基于深度学习的实时水产养殖网箱检查系统。
实验结果验证了该方法在水产养殖环境中的有效性。
该系统结合了控制和检测，展示了在实际应用中的潜力。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种基于深度学习的实时水产养殖网箱检查系统，利用卷积神经网络和梯度控制技术优化ROV的姿态，以提高图像清晰度和缺陷检测能力。通过在阿联酋的水产养殖环境中进行实验，验证了该方法的有效性，展示了其在水产养殖行业自动化和智能化方面的商业应用潜力。该系统的创新性和实用性为水产养殖的可持续发展提供了新的解决方案。