一种利用微量元素评估文蛤放流效果的前处理方法

    公开(公告)号:CN107014650A

    公开(公告)日:2017-08-04

    申请号:CN201710233521.5

    申请日:2017-04-11

    Abstract: 本发明公开了一种利用微量元素评估文蛤放流效果的前处理方法,属于水产学领域。一种利用微量元素评估文蛤放流效果的前处理方法,分别随机选择实验室饲养的文蛤和野外捕捞的文蛤,并将实验室饲养的文蛤和野外捕捞的文蛤分别编号,将清水煮沸,放入文蛤,煮沸4‑6分钟。它可以实现能够完全消解贝壳样品上的Sr等微量元素,也可以提高前处理的速度,为文蛤的放流效果的评估提供了一个新的前处理方法,能够快速准确的处理并测量贝壳上的微量元素,便于后期分析不同生长阶段文蛤的微量元素含量,从而进一步分析它的生活环境与生活史。

    利用角质颚色素沉着的分级研究头足类生长的方法

    公开(公告)号:CN105613361A

    公开(公告)日:2016-06-01

    申请号:CN201410620936.4

    申请日:2014-11-06

    CPC classification number: Y02A40/81

    Abstract: 本发明提供一种利用角质颚色素沉着的分级研究头足类生长的方法,根据柔鱼角质颚色素沉着的部位和程度的不同,结合角质颚个体大小和柔鱼类个体大小,对角质颚色素沉着进行等级划分;基于赤池信息准则,建立色素等级与生物学及角质颚参数的关系,研究柔鱼生长特性,最终通过角质颚的色素沉着等级确定柔鱼个体的生长阶段。该方法总结头足类角质颚的形态特征,找出不同时期不同部位色素沉着的规律;对头足类的角质颚色素沉着等级快速,简洁的划分;首次建立了色素等级与生物学、角质颚参数值之间的关系,更好地对头足类生长和摄食情况进行深入研究,将色素等级直接与个体生长阶段进行一一对应,可以直接通过角质颚的色素等级判断个体的所处的生长阶段。

    一种西北太平洋柔鱼资源补充量预测方法及其应用方法

    公开(公告)号:CN103004664A

    公开(公告)日:2013-04-03

    申请号:CN201210563445.1

    申请日:2012-12-21

    CPC classification number: Y02A40/81

    Abstract: 本发明涉及一种西北太平洋柔鱼资源补充量预测方法,包括以下步骤:(1)海表温度数据;(2)统计1-4月份130°-170°E、20°-30°N范围的海域内海表温度为21-25℃的海域面积;(3)将所得到的130°-170°E、20°-30°N范围的海域内海表温度转换成表温等值线图,然后计算其中表温为21-25℃的海域所占的比重(2月份AREASST,单位为%);(4)通过GLM模型得出计算历史上柔鱼资源丰度(CPUE,单位为t/d)的公式;(5)计算来年柔鱼资源丰度CPUE=0.134449*AREASST-8.7821。本发明的有益效果是:本关系式可以解释柔鱼资源丰度变化的60%以上。西北太平洋柔鱼资源补充量的预报结果及时提供给用户及相关部门,以供渔业生产与安排的科学参考,今后可作为一种产品进行实时发布。

    一种尖峰检测与局部检测相结合的夜光渔船自动识别方法

    公开(公告)号:CN119516483A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411511791.4

    申请日:2024-10-28

    Abstract: 本发明公开了一种尖峰检测与局部检测相结合的夜光渔船自动识别方法,属于渔船业务监测技术领域。包括:获取夜光遥感影像数据并进行预处理;采用尖峰检测方法对预处理后的所述夜光遥感影像数据进行尖峰检测,获得初步待确定渔船点;对尖峰检测后获取所述初步待确定渔船点的影像数据进行局部峰值检测,得到待确定渔船点;针对所述待确定渔船点数据进行虚警因子剔除,得到渔船识别结果。本发明利用VIIRS/DNB夜间灯光遥感数据,通过局部峰值检测与尖峰检测相结合的检测算法,去除灯光发散造成的误判像元。对局部峰值检测提取后的待测渔船点位,同时还进行了虚警因子的剔除,减少了误判,具有分辨率高、精度高的特点。

    一种边缘计算的水下目标检测方法、系统及相关设备

    公开(公告)号:CN119068325A

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202411197659.0

    申请日:2024-08-29

    Abstract: 本发明涉及海洋智能分析技术领域,具体公开了一种边缘计算的水下目标检测方法、系统及相关设备,包括以下步骤:配置边缘计算设备,所述边缘计算设备包括嵌入式AI开发板和双目摄像头;基于双目摄像头提取水下目标图像,基于嵌入式AI开发板处理水下目标图像;基于模型训练与优化获得自适应水下目标图像实时变化的图像处理模型;将YOLOv5模型部署在NVIDIA Jetson Nano开发板上,利用NVIDIA CUDA模型加速推理过程,实时分析水下目标图像并调整预处理参数,以适应不同的水下环境条件;基于双目测距算法水下目标图像进行双目测距,获取水下目标的目标位置;可视通过可视化用户界面进行展示。

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