High Precision Underwater Object Recognition Using AI Driven Sonar Imaging and Ensemble Learning
Notice bibliographique
Résumé
Marine ecosystems are compromised by lost fishing gear dumping and overfishing that destroy biodiversity and ecological balance. This paper suggests a highly sophisticated Automatic Target Recognition (ATR) system based on modern sonar imagery and artificial intelligence (AI) to enable better detection and identification of marine wildlife and underwater waste. It consists of several AI-based models made up of architectures like YOLOv11, Faster Region-Based Convolutional Neural Network (R-CNN), a specialist Convolutional Neural Network (CNN), and a hybrid ResNet-VGG ensemble to increase both accuracy and efficiency during real-time tracking. This paper focuses on inclusive data preprocessing, model enhancement, and ensemble learning in order to overcome sonar noise, reduced visibility, and occluding objects. Performance evaluation shows that the proposed ResNet-VGG ensemble achieved the highest detection accuracy of 68%, representing an 11.48% improvement over the best-performing single model (YOLOv11 at 61% accuracy). Experimental findings confirm the significant enhancement of the precision and accuracy of detections and present a scalable and efficient method for ensuring marine preservation and sustainable fishing. Subsequent research will cover the enhancement of computational efficiency, expanded training data sets, and adaptive hybrid models in order to further enhance environmental monitoring and resource management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».