检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郭旭阳 曹姗姗 满芮[1,3] 曾一鸣 王亿 古丽米拉·克孜尔别克 孙伟[1,3] GUO Xuyang;CAO Shanshan;MAN Rui;ZENG Yiming;WANG Yi;Gulimila Kezierbieke;SUN Wei(Agricultural Information Institute of CAAS,Beijing 100081,P.R.China;College of Computer and Information Engineering,Xinjiang Agricultural University,Urumqi 830052,P.R.China;National Agriculture Science Data Center,Beijing 100081,P.R.China)
机构地区:[1]中国农业科学院农业信息研究所,北京100081 [2]新疆农业大学计算机与信息工程学院,乌鲁木齐830052 [3]国家农业科学数据中心,北京100081
出 处:《中国科学数据(中英文网络版)》2023年第2期260-269,共10页China Scientific Data
基 金:中国农业科学院创新工程(CAAS-ASTIP-2016-AII,CAAS-ASTIP-2023-AII);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(JBYW-AII-2023-23)。
摘 要:利用计算机视觉技术对近海岸海面目标进行智能检测,可为海洋行政管理、海洋环境监督管理和海洋环境保护政策的制定提供科学依据,为经济的稳健发展提供有力的环境信息参考。本数据集采集区域为中国南部福建省宁德市东南部三都澳港湾,数据来源为谷歌地球,数据的时间跨度为2019年至2021年。本数据集包含不同季节、背景、光照条件下获取的1761张可见光遥感图像及对应的水平目标检测标签、旋转目标检测标签、语义分割标签,涵盖3种近海岸和海面目标类型,分别为船舶、鱼排网箱养殖区、筏式养殖区。通过筛选校正后,采用深度学习方法进行了严格的数据质量控制,能满足目前主流深度学习模型训练需要。本数据集可为近海岸海面目标图像的语义分割、水平目标检测、旋转目标检测等深度学习研究领域提供基础数据。The intelligent detection of offshore maritime targets using computer vision technology can provide a scientific basis for marine administrative management,marine environmental supervision and management as well as the formulation of marine environmental protection policies,providing a powerful environmental information reference for the steady development of the economy.The dataset includes the data collected from Sanduao Harbor in the southeast of Ningde City,Fujian Province,China,with Google Earth serving as the primary data source and a time span from 2019 to 2021.This dataset comprises 1,761 visible light remote sensing images acquired under different seasons,backgrounds and illumination conditions,and corresponding horizontal object detection labels,rotational object detection labels and semantic segmentation labels,covering three types of offshore maritime targets,namely ships,fish row cage culture areas,and raft culture areas.After screening and correction,it can meet the current mainstream deep learning model training needs.This dataset can provide basic data for the semantic segmentation,horizontal object detection,rotational object detection and other research fields of offshore maritime target images.
分 类 号:P715.7[天文地球—海洋科学] TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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