摘要
本发明公开了一种基于深度学习的浮游动物分类与计数方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：对所述浮游动物样本进行不同深度和位置的拍照以获取所述浮游动物的图像数据；将所述图像数据进行预处理以获得预处理后的图像数据，并按照预设比例将数据划分为训练集数据、验证集数据和测试集数据；输入所述训练集数据和验证集数据对改进的卷积神经网络模型进行训练，提取特征向量；利用softmax函数输出分类概率，获得浮游动物的分类结果；基于改进的目标检测网络YOLOv5对预处理后的图像数据进行定位和计数，获得每种浮游动物的计数结果；将所述分类结果和所述计数结果进行整合，后可视化输出。提高了对浮游动物的识别和分类能力，并降低了对硬件的要求。
