【摘 要】
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随着海参养殖业快速发展，利用水下机器人代替人工作业的海参智能捕捞已成为发展趋势。浅海环境复杂，海参体色与环境区分性差、海参呈现半遮蔽状态等原因，导致目标识别准确率低下。此外由于景深运动，远端海参作为小目标常常未被识别成功。为解决上述问题，该研究提出一种基于改进SSD网络的海参目标检测算法。首先通过RFB（ReceptiveFieldBlock）模块扩大浅层特征感受野，利用膨胀卷积对特征图进行下采样
【基金项目】
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热带海洋环境国家重点实验室（中国科学院南海海洋研究所）开放课题（LTOZZ1917）； 上海市2022年度地方院校能力建设项目（22010502200）；
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随着海参养殖业快速发展，利用水下机器人代替人工作业的海参智能捕捞已成为发展趋势。浅海环境复杂，海参体色与环境区分性差、海参呈现半遮蔽状态等原因，导致目标识别准确率低下。此外由于景深运动，远端海参作为小目标常常未被识别成功。为解决上述问题，该研究提出一种基于改进SSD网络的海参目标检测算法。首先通过RFB（ReceptiveFieldBlock）模块扩大浅层特征感受野，利用膨胀卷积对特征图进行下采样，增加海参细节、位置等信息，并结合注意力机制，对不同深度特征进行强化，将计算得出的权重与原特征信息相乘以此获得特征图，使结果包含最具代表性的特征，也抑制无关特征。最后实现特征图融合，进一步提升水下海参的识别精度。以实际拍摄的视频进行测试验证，在网络结构层面上，对传统算法进行改进。试验结果表明，基于改进的SSD网络的海参目标检测算法的平均精度均值为95.63%，检测帧速为10.70帧/s，相较于传统的SSD算法，在平均精度均值提高3.85个百分点的同时检测帧速仅减少2.8帧/s。与Faster R-CNN算法和YOLOv4算法进行对比试验，该研究算法在平均精度均值指标上，分别比YOLOv4、Faster R-CNN算法提高4.19个百分点、1.74个百分点。在检测速度方面，该研究算法较YOLOv4、Faster R-CNN算法分别低4.6帧/s、高3.95帧/s，试验结果表明，综合考虑准确率与运行速度，改进后的SSD算法较适合进行海参智能捕捞任务。研究结果为海参智能捕捞提供参考。
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基于Mohr-Coulomb和Drucker-Prager强度准则,采用数值模拟软件,对比分析了两种强度准则下的直墙拱形巷道围岩变形破坏特征及其规律,计算结果既具有相似性,也存在一定的差异。相似性是:随着侧压力系数的增加,巷道围岩应力和塑性区分布形态基本不变,塑性区呈"蝶形"扩展,围岩峰值应力逐渐提高,巷道顶、底板位移不断增加。差异性是:不同侧压力系数下的巷道顶、底板和两帮位移和塑性区范围,在Mo
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建立了液相色谱-串联三重四极杆质谱（LC-MS/MS）同位素内标法同时检测海参中的甲氰菊酯和扑草净。样品经乙腈提取，浓缩后LC-MS/MS分析，同位素内标法标准曲线定量。结果表明，甲氰菊酯在0～100 ng/mL、扑草净在0～50 ng/mL范围内线性良好，相关系数均在0.999以上。方法定量限：甲氰菊酯5.0μg/kg,扑草净1.0μg/kg。在5.0～50μg/kg添加水平下，甲氰菊酯平均回收
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