基于深度学习LSTM模型的海洋生物分类方法设计与实现.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景1

1.2项目目标1

2相关技术与工具介绍2

2.1数据清洗技术2

2.2LSTM模型概述3

2.3Flask框架技术3

2.4开发环境与工具4

2.4.1Python简介4

2.4.2PyCharm简介4

2.4.3第三方库简介5

2.4.4PyQt框架6

3方法设计与实现7

3.1数据集收集与预处理7

3.1.1数据集的获取7

3.1.2数据集预处理7

3.2深度学习模型选择与设计8

3.2.1深度学习模型选择8

3.2.2模型设计9

3.3模型的编译与训练11

3.4模型的评估与优化12

3.4.1模型的评估12

3.4.2模型的优化13

3.5前端设计与实现14

3.5.1系统前端设计14

3.5.2设计效果展示及分析15

4小结16

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

参考资料18

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习LSTM模型的海洋生物分类方法设计

1引言

海洋生物作为海洋资源的重要组成部分，也是维护地球生态平衡的重要力

量。海洋生物通常栖息在不同位置，通过对海洋生物位置和物种的识别，了解

不同种类海洋生物的生活环境和习惯，对海洋生物资源和生态环境的保护起着

至关重要的作用。

1.1项目背景

海洋生物范畴广，是全球生物循环链条的重要组成部分。我国拥有最丰富

的世界海洋生物物种，在海洋生物多样性保护工作上卓有成效。但实际上，我

们人类对海洋仍知之甚少。人类目前对珊瑚礁、红树林和鱼类的数量变动了解

比较清楚，关注度比较高，但是对于对海洋生态系统变动起到调控作用的浮游

动物和底栖生物的种类与数量变动就缺乏相应的了解。另外，人类生活方式发

展势头迅猛，海上运输、过度捕捞、污水排放等行为使得海洋生态环境遭到一

定程度的破坏，海洋生物的生存环境和多样性面临严峻威胁。维护海洋生态的

平衡，推动可持续发展战略需日臻完善，海洋生物的智能检测是保护海洋生物

物种多样性和改善海洋生态环境的重要基石。

海洋生物的分类还有助于保护海洋生物资源和环境。通过准确地识别和分

类海洋生物，可以更好地了解不同物种的生态特征和分布范围，从而为海洋保

护和资源管理提供科学依据。例如，可以通过监测特定物种的数量和分布情况，

及时采取保护措施，减少非法捕捞和破坏海洋生态系统的行为。

1.2项目目标

虽然卷积神经网络用于目标检测已经