针对传统水产品溯源系统存在数据易篡改、环节不透明、管理中心化等问题，在分析水产品供应链及关键信息的基础上，设计了管理供应链溯源信息的主从多链存储模型，保证了各企业隐私数据的安全性，并减轻了单链结构的存储压力。同时设计了链上管控智能合约对水产品从养殖到销售的所有环节进行智能监控，从源头进行管控。在此基础上，设计了基于主从多链的水产品区块链溯源信息管理系统，基于Hyperledger Fabric平台实现了系统，并结合实际应用案例证明了系统的适用性。最后与区块链单链架构进行了测试对比，测试结果表明本研究提出的存储模型对溯源信息进行了并发分层存储，兼顾了隐私数据无需共享和单链负载大两个方面，保证了溯源数据的真实性，实现了追溯过程透明化。

水产养殖是通过自然水域或人工水体，以人为控制方式进行水生经济动植物养殖和种植的活动。水产养殖利用范围广泛，包括海洋、滩涂、池塘、湖泊、水库、江河等不同水域空间。作为渔业的核心组成部分，水产养殖在保障优质蛋白供给、建设水域生态文明、加快渔业转型升级和振兴产业经济发展方面的作用愈发凸显。在全面加快渔业现代化建设的大背景下，水产养殖逐步从过去拼资源要素投入转向依靠科技创新和提高生产效率，从追求单纯数量增长转向更高质量、更好效益和更可持续的发展方式。近年来，随着水产养殖模式的升级和设施装备的进步，整个产业迎来了蓬勃的发展机遇，同时也面临着系列挑战。该文综述了发展水产养殖的重要意义，分析了其当前的发展现状，凝练了制约发展的主要问题，提出了种质资源保藏与育种技术研发、目标性状改良与重大品种培育、生产方式优化与传统模式升级、养殖设施研制与大型装备创建、高效饲料开发与病害精准防控、质量安全分析与追溯体系构建等亟需攻关的重点任务，形成了做好科技创新整体布局、做实研发平台基地建设、做优政策法规体系保障、做精区域典型样板打造等发展建议，为实现中国由水产养殖大国向水产养殖强国转变提供参考依据。

在渔港高点监控渔船目标的场景下，对渔船检测经常丢失和检测错误等问题，提出了一种基于改进Yolov5的渔船目标检测模型。首先通过Kmeans++算法对锚框重新聚类，选择适合渔船数据集的锚框尺寸；然后在Yolov5的骨干网络中融入CBAM注意力机制获取更多细节特征；再采用加权双向特征金字塔网络（BiFPN）代替原先的特征金字塔网络（FPN）+像素聚合网络（PAN）结构，快速进行多尺度特征融合；最后在检测尺度上去掉大目标的检测尺度，增加更小目标的检测尺度，改用新的三个检测尺度，提高了模型对小目标渔船的检测精度。结果显示：对比原Yolov5算法，改进后的算法精确度、召回率和平均精度均值均有所提升，分别提升29.5%、0.5%和4.5%，每秒检测帧数达到90.6，对渔船目标检测效果有大幅度改善。研究表明，改进后的Yolov5算法满足休渔期管控期间对渔船目标检测的准确性和实时性要求。

钓钩深度对金枪鱼延绳钓渔获性能有重要影响，本研究基于田内准则对延绳钓渔具进行缩小，采用ANSYS Workbench 19.2数值仿真软件对金枪鱼延绳钓进行双向流固耦合仿真，并选取2016年波利尼西亚群岛附近海域（4°S~15°S，140°W~160°W）金枪鱼延绳钓作业实测的6个作业站点42枚钓钩深度数据与ANSYS Workbench数值仿真结果进行对比，应用SPSS t-检验分析实测钓钩深度与数值仿真深度的差异性。结果表明：延绳钓最深钓钩仿真深度为280~310 m，钓钩深度与海流速度呈负相关。海流速度较小时（X=-0.11~0.05 m/s； Y=-0.05~0.03 m/s； Z=0.03~0.11 m/s），钓钩仿真深度较深，最深钓钩深度为310 m；海流速度较大时（X=0.28~0.75 m/s；Y=-0.10~0.52 m/s； Z=0.04~0.13 m/s），钓钩仿真深度较浅，最深钓钩深度为280 m。数值仿真钓钩深度与实测钓钩深度无显著性差异（P=0.241＞0.05）且各个站点钓钩仿真深度与实测深度均无显著性差异（P1=0.790，P2=0.337，P3=0.476，P4=0.369，P5=0.175，P6=0.136）。研究表明，基于田内准则对延绳钓渔具进行缩小，采用ANSYS Workbench力学仿真软件可用于延绳钓钓钩深度研究。

深水网箱养殖过程中，网衣会受到海洋动植物等污损生物的附着，影响网箱内的水体交换，不利于养殖鱼类的生长和存活，同时，污损生物的附着会导致网衣重量增加，容易对养殖设施造成破坏。本研究在对国内、外的网箱清洗装置及研究现状进行分析的基础上，比较了移动式水下网箱清洗装置、潮流动力型网箱清洗装置和水下清洗机器人的技术特点，并对网箱清洗技术及装备随着大数据等新兴技术发展提出了未来的发展方向。

我国拥有种类繁多的鱼类，外形是其分类的重要依据。但目前主要采用人工鉴定进行分类的方法，为解决鱼类人工识别的困难，提出一种基于深度学习的鱼类智能识别系统的设计，以实现对中国1 400种鱼类的智能识别。系统首先采用卷积神经网络的Efficent模型，将含有1 400种鱼类，50万张鱼类图片的数据集进行训练，最终得到的模型识别精度达到了95%，单张图片识别时间仅为0.2 s，模型大小为74.5 MB。然后系统前端使用微信小程序，后端采用Spring+SpringMVC+ Mybatis的SSM架构，调用训练好的模型文件进行识别，实现了鱼类识别、页面呈现、统计分析和相邻种类推荐等功能。该系统所提出的设计和实现方法对鱼类智能识别技术在移动端的应用提供了一种可行的思路，对海洋科研人员和开发人员有一定的借鉴作用。

多波束渔用声呐是海洋渔业的重要设备，可利用声波对水下生物进行探测，其波束成形的算法是研制过程的核心技术。本研究从圆柱阵多波束渔用声呐的扫海方案出发，在传统移边带算法（SSB）的基础上提出了一种将并行处理转为串行处理的方法，同时在不损失性能的前提下提高信号处理速度的改进算法。首先将传统算法，与本改进算法进行对比。其次在现场可编程逻辑门阵列（FPGA）平台对改进算法进行了软件的实现，完成了两种算法实现的性能评估和资源消耗分析。最后在消声水池对改进算法的FPGA实现进行了指向性的测试，并通过MATLAB将仿真的波束图与实测后的波束图进行了比对。结果显示：两种算法在性能上保持一致，改进算法消耗的资源比SSB算法消耗的少近70%，同时改进算法的实测结果与理论仿真大致一致，偏差在合理范围内。

 针对国内吸鱼泵产品匮乏、研发周期长等问题，以现有的一种虹吸式吸鱼泵为研究对象，应用计算流体动力学(CFD)数值计算方法数值模拟了3 种不同进水速度下（1 m/s、1.5 m/s、2 m/s）吸鱼泵内的三维水流场，得到了其内部流动特性，包括速度分布、涡流黏度、压力分布等，同时结合试验测试结果验证数值计算的有效性。结果显示：随着进口速度的增加，压强、流速都呈现增大的趋势，且压强最大处主要集中在吸鱼泵出口侧上端，该处会对鱼体产生一定的冲击，此外来流撞到吸鱼泵壁面后形成回流，回流落点处也容易对鱼体产生二次损伤；当进口速度为1 m/s时，吸鱼泵底部壁面的流速模拟值为0.13 m/s，试验值为0.15 m/s，吸鱼泵样机试验结果和数值模结果相差约为13.3%，验证了计算结果的有效性。该研究为吸鱼泵后续的研发和设计提供了重要依据和参考。

针对红鳍东方鲀病鱼样本数量少、检测准确率不高等问题，提出一种基于ResNet50和迁移学习的红鳍东方鲀病鱼检测方法。首先用ResNet50在ImageNet数据集上进行模型预训练；然后基于预训练结果构建了红鳍东方鲀病鱼检测ResNet50网络，将经过预训练的、包含16个残差块的模型权重迁移到构建的ResNet50网络中进行模型权重初始化以降低训练成本；为进一步提高检测的准确性，在构建的ResNet50网络模型的最后一个卷积层后面加入反卷积层以学习目标中的细节信息；最后，用红鳍东方鲀健康鱼和病鱼图像构建了数据集，并采用翻转、旋转、随机裁剪、色度变化和添加噪声等方法进行了数据增广，以增加数据样本的多样性，进而提高检测方法的鲁棒性。在所构建的数据集上进行了试验，试验结果表明，基于ResNet50和迁移学习的红鳍东方鲀病鱼检测方法准确率可以达到99%，与ResNet18、ResNet34、ResNet101和ResNet152不同深度的残差网络相比，分别约提升了10.7%、6.6%、6.2%和5.6%，在与不加入反卷积的ResNet50残差网络相比，约提升0.4%的精度。研究表明，采用基于ResNet50和迁移学习的方法，有效地解决了红鳍东方鲀病鱼样本少和准确率不高的问题，为红鳍东方鲀病鱼检测提供了新方法。

多波束渔用声呐是利用水声学方法探测海洋鱼类资源数量和空间分布信息的主要工具。本文阐述了多波束渔用声呐原理及工作过程，采用水声学理论分析的方法并结合多波束渔用声呐在海洋渔业捕捞中的使用场景，给出了作用距离预报模型，分析了影响探测性能的主要因素；针对远洋围网和拖网捕捞的全方位探测需要，重点仿真分析了圆柱阵多波束渔用声呐最优工作频点选取方法及探测性能，揭示了最大探测距离、换能器基阵最小尺寸及最优工作频点3者之间的相互制约机制，分别对噪声和混响影响条件下的探测性能进行评估，给出了在换能器基阵尺寸给定条件下实现最大探测距离的最优工作频点，及在最大探测距离设定条件下实现最小换能器基阵尺寸的最优工作频点; 提出了多波束渔用声呐在部署条件或使用场景确定下的最优化频点选取方法，并评估了不同情况下的渔用声呐探测性能，具体明确了适用于远洋捕捞场景中的换能器直径在0.375 m，针对0 dB目标鱼群的最大探测距离为2 600 m，最优工作频点应选取为25 kHz，本研究为后续自主进行装备研制、测试和试验提供了理论指导。

发展现代化热带海洋牧场是养护南海渔业资源、保护海洋生态环境等方面的重要手段，对中国南海渔业资源养护与科学利用具有深远意义。人工鱼礁是海洋牧场生境营造的重要手段之一，由于南海水深较深，常规鱼礁难以发挥作用，而浮鱼礁可以利用中上层的水体空间，是营造深水渔场的最佳设施。本研究综述了浮鱼礁的类型、功能和应用场景，对国内外的相关研究以及现状进行总结，并对浮鱼礁未来在南海海洋牧场信息化监测、休闲渔业、中上层鱼类资源养护和构建大洋性海洋牧场等方面进行了展望。

以氧锥为气水混合装置的纯氧增氧系统溶氧效率高，但需产生一定气耗及能耗。本研究运用物质平衡等相关原理，对通入氧锥纯氧气体流量、养殖水体流量进行科学设计，分析其运行成本，并讨论设计关键问题。结果显示：采用一定锥体结构尺寸氧锥，当通入其纯氧气体流量为14.6 L/min、养殖水体流量为1 327.3 L/min（养殖系统水循环量79.6 m3/h）时，能充分利用氧锥81.88%～89.07%高溶氧效率，提供1 026.8～1 116.9 g/h养殖系统需氧量，完全满足养殖水体300 m3、养殖密度6 kg/m3的凡纳滨对虾循环水养殖溶氧量需求。氧锥运行耗氧1 252.7 g/h，耗电2.9kWh。研究表明，本设计对提高纯氧增氧系统技术性能，推进纯氧增氧在高密度循环水养殖中广泛应用提供支持。

南极磷虾资源量大、营养价值高、富含多种活性物质，是极具开发价值的一类远洋渔业资源。虾粉是南极磷虾最主要的加工产品之一，在加工过程中，受挤压、加热、离心等因素的影响，会造成营养物质的流失和活性成分的破坏，尤其是蒸煮、干燥等涉及到热处理的环节，容易对不饱和脂肪酸、虾青素等热敏性成分破坏或降解。本研究介绍了蛋白质、脂质、虾青素等南极磷虾主要营养活性物质的特性及其在虾粉加工过程中的变化情况，分析了加工工序和工艺参数对虾粉品质的影响，总结了虾粉品质的主要评价指标和依据，讨论了虾粉加工中存在的工艺不明确、设备性能差、产品品质不稳定等主要问题，展望了营养活性物质的流向路径、结构变化机理、工艺优化、装备创新、工艺装备融合等未来的研究方向，旨在为虾粉加工工艺流程与工艺的优化研究提供理论依据与技术参考。

进入21世纪，中国渔业得到了更加快速的发展，也取得了一些列令人瞩目的成绩，极大地弥补了优质蛋白源短缺，为中国粮食安全提供了重要保障。但是，渔业是一个对能源和资源有较大依赖的行业，在快速发展的同时，也付出环境和能耗的代价，粗放的生产模式，给周围环境带来赤潮、水华等影响，渔船燃油生产性成本投入已超过捕捞总成本的2/3，这已经成为制约渔业可持续发展主要障碍。党的十八大报告提出大力推进生态文明为渔业的发展指明了方向。重点介绍了国内外水产养殖、捕捞和渔船、水产品加工领域的节能减排发展情况。与国外渔业发达国家相比，国内在渔业三个领域的节能减排研究应用起步较晚、基础较弱，但发展较快、成果较好，节能减排的动力和潜力也较大。同时，对今后的发展提出了建议：一是积极采取措施，促进生产方式向节能减排方向转变；二是加强基础性关键性技术研究，推进传统生产方式转型升级；加强新产品、新技术的示范推广，建立引领性水产高效生产新方式。本研究以期为渔业转型升级，走节能减排绿色可持续发展之路提供借鉴。

为研究养殖工船养殖舱晃荡现象对舱壁结构强度和养殖安全的影响，采用光滑粒子流体动力学方法(SPH法)对横摇激励下养殖工船养殖水舱的轻微晃荡和剧烈晃荡进行数值模拟，通过引入动态边界粒子法解决SPH法固壁边界上或边界附近的粒子截断误差影响精度问题，并对动态边界粒子两种处理方法模拟结果与相关文献进行了对比分析，验证数值方法的有效性。结果显示：该方法可靠有效，适用于模拟养殖水舱晃荡时自由液面翻卷、破碎现象；对于轻微液舱晃荡现象，相比于边界粒子运动法，边界粒子固定不动法具有更高的计算精度；对于剧烈液舱晃荡现象，边界粒子运动法和边界粒子固定不动法则均能有效的数值模拟。本研究成果对于养殖工船养殖水舱晃荡现象数值模拟提供参考。

深远海养殖是拓展水产养殖发展新空间、减轻近海生态环境压力的重要途径，对实现水产养殖提质增效、实现渔业现代化、保障世界食物安全和水产养殖业可持续发展具有重要意义，而深远海养殖装备与技术是支撑和实现深远海养殖发展壮大的关键。文章简要介绍了国内外大型桁架式养殖网箱和深远海养殖工船的研究应用现状，指出中国深远海养殖与国外渔业发达国家相比在机械装备自动化、智能化方面仍有较大差距。主要探讨了大型桁架式养殖网箱和深远海养殖工船当前面临的主要问题和未来的研究发展方向，并对未来深远海养殖的发展做了相应的探议及思考，特别是对深远海养殖装备的发展定位、功能拓展、科技支撑等进行了探索和建议。本研究以期为中国深远海养殖装备与技术研发及未来海洋建设提供参考。

海洋渔业声学装备在海洋渔业精准探测、高效捕捞中有着重要应用，其关键技术的改进对于装备性能提升至关重要。本研究分析了海洋渔业声学装备关键技术国内外研究现状，论述了单波束、双波束、分裂波束和多波束关键技术的研究进展，并重点阐述了近十年来多波束、多频和宽带关键技术在海洋渔业声学装备方面取得的重大进展。研究表明，国内渔业声学装备关键技术虽取得了一定进展，但与国外先进技术还存在较大差距，文章最后对国内渔业声学装备关键技术未来发展进行了展望。

淡水池塘养殖水体污染已成为制约产业健康持续发展的重要因素，利用工程设施减少池塘养殖粪便、残饲和尾水排放是未来产业发展趋势。目前，淡水池塘养殖减排工程主要包括：基于人工湿地的池塘循环水养殖系统、“三池两坝”池塘养殖水体净化系统、“集装箱+生态池塘”养殖系统、绿色高效圈养系统、植物浮床-池塘复合养殖系统、流水槽-池塘内循环养殖系统、多营养层次综合养殖系统。本研究着重从养殖系统工程构建、运行原理角度，分析上述7种常见工程设施特征。这些设施通过集污、排污、沉淀、微生物降解、植物吸收，在一定程度上，将部分营养元素资源化再利用。受限于技术缺陷、产业基础等，目前池塘养殖减排工程设施推广普及率不高。建议应加强池塘氮、磷等物质循环方面的基础性研究，积极研发池塘氮、磷污染物高效处理设施，完善池塘养殖减排工程产业链。本研究可为中国淡水池塘产业持续健康发展提供参考。

受近海养殖空间限制及环境污染问题的影响，近年来，海上养殖业逐渐向深远海发展。然而，深远海的气候更为恶劣复杂，为保障养殖装备的结构安全，需对其进行水动力特性研究。以养殖装备的网衣作为研究对象，使用多孔介质理论对网衣结构进行建模，采用开源CFD软件OpenFOAM进行数值模拟研究，探究了网衣与规则波和聚焦波的相互作用。结果表明，在规则波输入下，随着密实度和特征速度的增大，网衣阻力逐渐增加，随着特征长度的增加，网后波浪的透射系数逐渐增加；在聚焦波输入下，波浪的频域分布没有显著变化，随着网目尺寸的增大，网衣阻力逐渐增加。最后，综合数值计算的结果，将雷诺数和KC数作为输出参数，建立了极端波浪下多孔介质网衣阻力的预报模型。

针对海洋浮标数据存在被黑客攻击、窃取的问题，在分析北斗海洋浮标系统工作原理的基础上，设计了基于属性基加密的海洋浮标数据安全管理系统。在该系统中设计了数据加解密、数据管理和密钥管理的子系统，设计了包括数据的存储以及数据的请求两个业务流程，做到了对数据的细化到用户属性的安全管控。在此基础上，基于开源的JPBC密码库和主流的前后端技术实现了该系统，并对多种加解密方案的从加密效率、密钥安全和数据共享等方面进行了对比分析。结果显示：本研究所采用的加密方案具有显著优势，与传统的浮标数据管理系统进行对比，该系统融合了对称加密与属性基加密技术，实现了浮标数据的安全保护与数据的细粒度共享。本研究成果可以为浮标数据的信息安全管理，推动渔业信息化、现代化的发展提供参考。

为自动化精确获取头足类动物的角质颚色素沉积占比，本研究采用Mask-RCNN深度学习的神经网络模型，实现对角质额及其色素沉积的图像识别和分割，提出了一种基于面积获取的自动化测量角质颚色素沉积占比新方法。首先对角质颚及其色素沉积进行轮廓标注，将所得结果转化成训练集导入到残差网络（Resnet50）中，提取角质颚及其色素沉积的数字特征。基于特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，FPN）将各层特征加以融合；再利用区域候选网络（Region Proposal Network，RPN）对特征加以学习并生成候选框；最后，对候选框进行非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），得到角质颚和色素沉积的候选区域，从而实现了角质颚色素沉积占比的自动化精确获取。结果显示：利用Mask-RCNN的分割精度为93.60%，色素沉积精度为92.47%，下颚为91.78%，色素沉积为88.78%。研究表明，Mask-RCNN深度学习网络模型可以较好地测量角质颚及其色素沉积的量化占比，本研究为头足类摄食动物的研究提供参考。

为解决中国机动渔船普遍存在的燃料利用率低和渔获物保鲜能力不足问题，研究了一种通过回收渔船尾气中的余热来驱动制冷循环的氨水吸收式制冷装置。基于Aspen Plus软件建立了制冷循环模型，并分别对目标制冷量为15 kW、20 kW和25 kW的三个制冷循环过程进行了仿真计算。研究表明，在目标制冷量为20 kW和25 kW时，当制冷工质流量增至某一范围内时，尾气所能提供的热量无法使制冷工质析出足量的纯氨以满足制冷要求，发生器热负荷出现平直段，此时制冷系数曲线处于“低洼”阶段，对于整个制冷系统，其经济性、热效率均处于不利阶段，在实际运行中应当予以回避。在目标制冷量为15 kW和20 kW的两个循环中，制冷系数和实际制冷量在尾气流量较大时出现陡增趋势，不利于系统的可靠性和经济性，在实际运行中应进行适当控制。

为探索沿海垦区池塘养殖尾水的净化技术，在条子泥垦区运行了一种以碱蓬作为净化植物，风化煤、陶瓷环和石英砂为组合填料的垂直潜流湿地系统，通过比较进、出水差异分析净化效果。70 d后，将不同填料取出进行硝化能力测试，并通过高通量测序技术比较菌群结构。结果显示：垦区尾水中的pH、总氮（TN）、总磷（TP）和高锰酸盐指数（CODMn）分别为8.55~9.17、3.58~8.53 mg/L、0.47~1.16 mg/L和17.96~26.63 mg/L。经湿地净化后，出水中的pH为7.34~8.79，基本满足江苏省池塘养殖尾水排放一级标准。TN、TP和CODMn分别为2.75~6.65 mg/L、0.33~0.71 mg/L和16.32~24.16 mg/L，基本满足二级标准。pH、TP和CODMn在进、出水中的差异显著（P<0.05），平均下降8.78%、36.26%和13.52%。硝化能力测试表明，上、下层风化煤、陶瓷环和石英砂填料对总氨氮（TAN）的去除率差异显著（P<0.05），分别为97.44%、88.88%、49.30%和11.47%。细菌群落结构在不同填料上的差异显著（P<0.05），优势菌拟杆菌门（Bacteroidota）在石英砂上显著富集，norank_f__Microscillaceae在有碱蓬草根系附着的上层风化煤中显著富集（P<0.05）。本研究证实了组合填料垂直潜流人工湿地在沿海垦区池塘养殖尾水治理中的应用价值。

实时检测并获取养殖鱼群的健康状态是规模化渔业养殖实现精准、绿色养殖和可持续发展的关键技术之一，其中实时识别病死鱼并及时收集处理更是减轻养殖水域污染、防止病害扩散、降低养殖风险的有效举措。然而在复杂的浅滩环境中，如光照变化、目标重叠、位置不稳定以及水雾造成模糊，使病死金鲳鱼实时识别并收集非常具有挑战性。本研究提出一种基于YOLOv4-v1的改进算法，在PANet模块中集成自定义Super网络，对输入的特征图进行编码解码过程，在细粒度特征提取中减少外界环境带来的干扰。此外，利用tanh-v1函数激活，增强了特征传播并确保网络中最大信息流。同时采用Resblockbody1模块，提高了目标框的定位精度。在浅滩养殖场景中，分析病死金鲳鱼图像在不同模型上对比试验结果中，YOLOv4-v1网络识别病死金鲳鱼的（平均精度）值高达98.31%，实时检测性能达到了27 FPS。通过与YOLOv4网络对比试验可得，YOLOv4-v1算法在线下试验中，检测速度基本与原网络持平，且值相较于YOLOv4提升了3.36%，召回率提升了2.54%，分数（精确率与召回率的平衡点）提升了0.56%。研究表明，YOLOv4-v1方法在死鱼识别方面具有良好的应用场景。

深远海网箱在外海作业会受到极端恶劣海况的影响，稳定有效的系泊系统对保证网箱良好的耐波特性、保障养殖效益意义重大。本研究针对一种单点系泊船型桁架结构网箱建立其水动力分析模型，通过开展相关数值计算并与物理试验结果进行对比验证该模型的准确性；在此基础上，通过分析多组波浪条件下网箱动态响应、锚链系泊张力和最小卧链长度开展了“一”字型系泊和“Y”字型系泊两种系泊方案的对比优选，在确定系泊方案后，从锚链长度和配重重量两个方面开展系泊参数分析研究。结果显示：“Y”字型系泊效果要优于“一”字型系泊；不同锚链长度及配重重量对网箱平台运动响应影响较小，但锚链长度的延长和配重重量的增加可以有效降低系泊张力峰值和延长卧链长度。本研究可为桁架结构网箱系泊分析及优化设计提供计算依据。

在鱼类育种、渔业资源调查和水产养殖的过程中，均需要对鱼体的体长、体厚、体高等性状参数进行测量。传统测量方法主要采用人工测量方式，劳动强度大、效率低、测量精度低。利用机器视觉技术进行鱼类性状测量可以有效提高测量效率和精度，易于实现自动化。本研究基于机器视觉技术，设计了一个一体化性状测量平台，将鱼类图像采集与分析、体质量与可量性状测量、PIT扫码集成到一个平台，可实现对鲤、鲫鱼性状参数的精确测量。对鱼体2D图像进行性状测量时，需要进行像素校准，由于每条鱼体厚不同，传统的固定像素校准平面在鱼体厚较大时，难以实现精确测量。本研究设计了一种像素校准方法，即在采集鱼体图像时，通过距离传感器测定鱼体体厚，根据体厚大小，确定每条鱼轮廓面的像素校准参数，减小测量误差，提高鱼体可量性状测量的准确性。以鲤、鲫鱼人工测量结果作为对照，比较该系统的测量误差，结果显示，随着鱼体体厚的增加，体长、体高、头长、尾柄长、尾柄高、体厚等参数的相对测量误差没有显著增大。体高和体长相对误差最大值为1.05%、-1.39%；头长、尾柄高、尾柄长和体厚等相对误差最大值分别为1.73%、-2.79%、-2.88%和-2.1%，绝对误差值均小于1 mm。体质量相对误差最大值为-0.36%。该系统满足鲤、鲫鱼性状测量要求。  

针对海上随波运动养殖网箱网衣巡检机器人导航定位难题，利用激光传感器在水下近距离测距的高精度、低干扰优势组成激光矩阵，提出一种基于激光矩阵的水下网衣巡检机器人定位方法。基于网箱物理模型，通过建立网箱编码先验地图，并在gazebo仿真环境下模拟水下网衣巡检机器人作业情况，激光测距信息中计算出机器人对网衣的相对航行距离和偏航角，且0.4 m距离处计算平均误差3.72%，0.08 m距离处计算平均误差8.15%，0.14 rad偏转计算平均误差19.18%，在8×6的网衣格栅定位中误差为0个网目，说明本方法满足巡检机器人在非惯性系下养殖网箱内的定位要求。研究表明，本方法为进一步研究水下巡检机器人在深海养殖网箱内定位问题提供参考。

通过同一台增氧机在不同水温下的增氧性能试验，研究了水温对增氧机增氧性能的影响。试验时将试验水箱置于步入式恒温试验箱中，增氧机安装于注入自来水的试验水箱内，试验过程中试验水箱内水体总体积保持不变。恒温试验箱内温度可在-40℃～+80℃之间调节，控制方式为热平衡调温方式，通过可编程触摸式液晶显示屏来进行操作，调节恒温试验箱内温度，从而间接改变水体温度，以此试验了增氧机从6℃到28℃之间20个水温时的增氧能力，分析水温与增氧能力的关系。结果显示：在不同水体温度下，增氧能力有很大差异，增氧能力随着水体温度的升高而降低，水体温度从6℃上升到28℃，增氧能力下降了35.5%；增氧能力与氧质量转移系数和饱和溶氧成正比关系，但不同水温下经温度修正后增氧能力明显不同，温度修正系数的取值可能是造成这一现象的重要原因之一。研究表明，温度修正系数θ的取值应随水温变化而变化，在20℃以上时，水温越高，θ取值越小；在20℃以下时，θ与水温无明显线性关系，其取值在[1.00,1.01]之间波动，不应是固定的标准修正系数1.024。

针对深远海养殖大型化、规模化发展需求，以大型养殖工船为依托平台，基于气力输送原理和自动化控制技术设计了远程自动投饲系统。该投饲系统由上料装置、饲料输送和分配装置、撒料装置以及自动控制装置等组成。系统设计输送管道直径80 mm，最大输送距离为85 m，系统以触摸屏为人机操作界面，以PLC为控制核心，根据投喂不同需求即时调节饲料投放速率和距离。海上试验结果显示，该投饲系统能有效完成工船养殖模式的投喂需求，投饲作业效率为0~40 kg/min,  投饲距离为6~9 m。本研究为深远海养殖工船投饲系统研制提供了技术参考。

为分析流水和循环水对虾养殖模式的系统运行稳定性和细菌群落演替的差异，对养殖水体中氨氮、亚硝酸盐氮、化学需氧量(COD)、弧菌总数和细菌总数进行了检测。同时采用Illumina Hiseq高通量测序技术，在养殖第1、50、100天对养殖水体的细菌16SrDNA V4区域进行扩增和测序，对基因序列进行OTU聚类，并在此基础上进行细菌群落组成分析。结果显示：随着养殖时间的增加，流水养殖系统（FTS）和循环水养殖系统（RAS）水体中氨氮、亚硝酸盐氮和COD质量浓度逐渐升高；养殖后期，FTS中三者质量浓度明显高于RAS；同时，2种养殖系统水体中弧菌和细菌总数不断增加，其中FTS中弧菌属的细菌丰度显著高于RAS(P<0.05)。细菌门水平分析显示，变形菌纲(Proteobacteria)和拟杆菌门(Bacteroidetes)为两个养殖系统共同的优势类群。在属水平，FTS中主要细菌种群为弧菌属(Vibrio)、红细菌科(Rhodobacteraceae)和交替单胞菌属(Alteromonas)，而RAS中核心细菌种群包括红细菌科(Rhodobacteraceae)、交替单胞菌属(Alteromonas) 和黄杆菌属(Flavobacterium)。α多样性结果显示，RAS中细菌群落的多样性高于FTS，RAS的Chao1指数平均值也高于FTS(1136.18 vs 1050.82)。最后，两种养殖模式共得到可培养菌株93株，其中FTS中弧菌属(Vibrio)为主要可培养菌株，所占比例为61%，其次为芽孢杆菌(Bacillus)，占比为12%。相比之下，弧菌在RAS中仅占9%。研究表明，RAS中系统运行和水体细菌的演替比FTS中更加稳定，突出了RAS在对虾全周期养殖方面的优势。本研究成果为开展高效对虾养殖提供了借鉴和参考。

为探究聚-β-羟基丁酸作为生物絮凝系统缓释碳源的适宜添加比例。分别向80 g/m3（A组）、200 g/m3（B组）、320  g/m3（C组）3个试验组添加聚-β-羟基丁酸酯（PHB），进行为期48 d的养殖试验，每4 d进行一次水质监测，试验结束时检测鱼苗生长情况，取絮团进行营养指标检测，将PHB称重后进行扫描电镜及红外光谱检测。结果显示：随着PHB添加量的提高，各组总氨氮（TAN）峰值均逐渐降低，硝酸盐氮（NO3--N）积累均提高；试验后期，A组可以稳定地将系统碳氮比（DOC/TN）维持在15以上的较高水平；3个试验组中不同PHB添加量对罗非鱼存活率、增重率不产生显著影响（P>0.05）；饲料系数C组显著小于A组和B组（P<0.05）；不同添加量的PHB作为系统碳源降解损耗差异显著（P<0.05），随着PHB添加量的提高，降解损耗量越高，表明降解破损程度越低。研究表明，80 g/m3的PHB添加量能在养殖期间维持系统碳氮比在15以上的较高水平，可作为PHB用作生物絮凝系统缓释碳源的适宜添加比例。

摄食行为是鱼类重要的行为活动之一，通过摄食声信号对不同种类的鱼类摄食行为做出量化分析，可判断鱼群集群密度以及提高水产养殖中鱼类饵料利用效率。该研究使用摄像机和水听器同步监测大口黑鲈的摄食行为，将声音和图像相结合，采用声像同步方法探究不同养殖密度下大口黑鲈摄食行为和声信号之间的关系。结果发现：不同个体的大口黑鲈摄食声信号与环境中背景噪声可区分的频率范围为1~10 kHz，大口黑鲈的摄食声信号脉宽主要集中在3 ms之内，不同体长的大口黑鲈在第一共振峰的差异性最小。大口黑鲈的摄食发声频率与养殖密度无关，不同养殖密度下大口黑鲈摄食的发声频谱范围均为1~10 kHz。不同养殖密度下的大口黑鲈摄食声信号声压级有所不同，摄食声压级大小与养殖密度大小呈线性正相关。

水产养殖生产信息化是信息技术在产业生产全链条的高度集成和综合应用，对中国水产养殖产业信息化发展具有积极的推动作用，能够有效改变传统的渔业生产方式，促进企业生产向精准化、智能化方向发展。本研究从产业发展和技术应用的角度，对水产养殖生产信息化的基本任务进行了分析。总结了生产信息化基本技术环节，从信息采集、智能决策、企业信息化模式、智慧服务组件等4个方向梳理了国内外水产养殖信息化技术发展现状和研究进展，最后针对水产养殖智能技术深度应用过程中碰到的困难与挑战，从提升信息采集能力、知识和数据的智能应用、实现全面感知和装备智能化等方面提出了水产养殖生产信息化技术发展方向和应用发展的对策。

针对养殖水质检测与调控的实际需求，提出了一种基于NB-IoT（Narrow Band -Internet of things，窄带物联网）和无人船巡检技术的水质检测与调节物联网系统。通过将无人船作为移动水质感知节点采集养殖水质信息，然后通过NB-IoT无线通信技术将数据上传至OneNET云平台，最终将水质信息可视化呈现在终端的Web界面；同时设计了以水质调节设备为核心的水质调节节点，通过NB-IoT无线通信模块接收终端下发的控制指令，完成对水质设备的调控。结果显示：无人船可以根据用户的指令，进行自动路径规划并实时发回当前水域的温度、浊度、硝酸盐、铵离子含量、溶氧和pH等参数，并且在Web应用中可以实时查看水质数据和专家系统给出的养殖建议，可在线控制增氧机和换水泵等设备，对水质进行调节。研究表明，本系统满足了养殖场水质多点巡检与调节的需求，具有一定的应用前景。

“渔光一体”模式是采用水上发电、水下养殖的一种创新模式，具有土地利用率高、收益高且兼具节能环保等优点，然而光伏组件是否影响养殖环境是困扰“渔光一体”模式进一步推广应用的主要问题之一。通过比较“渔光一体”不同遮光度（0%、50%、75%）下，池塘水体pH、温度、溶氧、无机氮、活性磷、硬度、碱度；浮游动植物丰富度及光合色素含量；草鱼饲料系数、日增重率和亩产量情况，来探究光伏电站遮光对池塘水质及草鱼生长性能的影响。结果显示：50%和75%遮光组的pH、水温降低，碱度、硬度和氮磷比升高，蓝藻和浮游动物生物量下降；50%和75%遮光组草鱼存活率、生长和产量，与0%组相比无显著性差异。研究表明，“渔光一体”遮光不会对草鱼生长产生显著不利影响，适宜的“渔光一体”光伏组件遮光，改善了池塘水质，有利于草鱼池塘养殖。

海龟是金枪鱼延绳钓误捕的主要物种之一，如何减少其误捕是国际社会关切的热点。海龟其栖息水层和环境不同于金枪鱼，钓钩和饵料等也影响海龟的误捕。文章从钓钩深度、钓钩的选择性、饵料的选择性、环境因子以及声学因素等方面综述了国内外金枪鱼延绳钓渔业中缓解海龟误捕方法的研究进展，结果表明：控制延绳钓钓钩深度是缓解海龟误捕的有效途径；较大尺寸的圆型钩可以有效缓解海龟误捕；蓝色染色饵料或许能缓解海龟误捕；避开海龟偏好的海表面温度进行作业对缓解海龟误捕有效；应用声学干扰可缓解海龟误捕。建议今后金枪鱼延绳钓渔业中缓解海龟误捕研究应：确定钓钩最佳沉降深度；探索减少海龟误捕和保证金枪鱼渔获率的最佳尺寸和钩型；研究染色饵料或拟饵等对海龟选择性的影响;考虑诱饵、钓钩类型、钓钩尺寸和钓具浸泡时长对海龟误捕和海龟释放后存活率的潜在协同效应；继续开展利用声学区分海龟和金枪鱼及缓解海龟误捕方法的研究。

多波束宽带探鱼仪是一种利用相控阵技术进行远距离、高分辨率海洋生物探测的声学装备。依据全方位多波束宽带探鱼仪在海洋拖网和围网捕捞中的实际需求，通过时延加权在一定的扇区内形成多个发射波束，设计了包含发射控制模块、直接数字频率合成（DDS）宽带波形生成模块、时延波束形成模块和delta-sigma调制模块的现场可编程门阵列（FPGA）数字发射系统，以达到集中发射能量实现更深更远距离的鱼群探测的目的。综合现有测试条件，通过实验室水池测试了水平相邻4通道发射机的波束指向性，并使用Matlab软件系统进行波束指向性仿真和调制信号性能分析。仿真及试验结果显示：本研究设计的数字发射系统性能良好，可完成阵子正前方30°内波束形成且实测信号强度与仿真误差小于1%。

以罗非鱼皮为原料，探究了超声辅助酶法提取罗非鱼皮胶原蛋白的最佳工艺及其溶解特性。采用超声功率、加酶量、超声时间作为单因素试验自变量，并进行响应面优化，求得使胶原蛋白得率最高的提取条件。将罗非鱼皮超声辅助酶法所得胶原蛋白（Ultrasonic pepsin-soluble collagen, UPSC）和常规酶法所得胶原蛋白（Pepsin-soluble collagen, PSC）进行蛋白得率、紫外光谱及溶解特性分析比较。结果显示：最优提取工艺为超声功率165 W、超声时间26 min、加酶量1.67%，此条件下UPSC得率（62.26%）显著高于PSC（29.02%）。紫外光谱分析得到二者的最大吸收峰均在230 nm而不是280 nm处，符合Ι型胶原蛋白特征。在不同pH条件下，UPSC的相对溶解度几乎均高于PSC。研究表明：超声辅助酶法是一种高效、环保、简便的提取罗非鱼皮胶原蛋白的方法，适合工业化生产。本研究不但提供了超声辅助酶法提取罗非鱼皮胶原蛋白的最佳工艺，而且所得胶原蛋白得率高、相对溶解度较好，为其在食品加工方面的应用提供了依据。

封闭式养殖工船是具有自主航行功能的海上封闭式养殖系统，也是一种综合的海上渔业生产平台，其生产功能以深远海封闭式“船载舱养”为主体，兼具水产品初加工与储运功能。文章回顾了大型封闭式养殖工船研发经历的孕育构想、积极探索和创新研发三个阶段，总结了研发过程中采取的以工业化理念构建现代水产养殖新模式、注重现代装备技术与水产养殖技术的深度融合、加强相关研究成果的专利战略布局等经验做法。中国大型封闭式养殖工船经历了30多年的探索研发，终于从梦想变成为现实，其具有封闭式养殖，环境可控，是高质量绿色养殖方式；游弋式养殖，可充分利用自然条件，是高效的生产模式；大型化发展，发挥规模经济效益，构建综合生产平台等技术特点。未来，围绕养殖工船将形成渔业航母船队，搭建深远海养殖全流程、全周期、全链条的养殖体系，实现海水养殖走向深蓝。

金枪鱼围网渔船在寻找金枪鱼鱼群过程中，所产生的燃油、人力及物力成本很高，提高鱼群搜索效率、降低入渔成本是当前面临的主要问题。本研究基于YOLOv3模型的计算机视频智能辅助分析与识别程序，实现对金枪鱼鱼群特征的自动识别，以减少寻鱼时间，提高捕捞效率。以上海开创远洋渔业有限公司围网船队提供的金枪鱼鱼群特征视频作为研究对象，对特征视频进行前期处理，构建金枪鱼鱼群特征数据集，并对数据集进行识别训练，将训练好的模型部署在具有推断任务的计算机上进行金枪鱼鱼群模拟识别。结果显示：该模型的识别准确率为68.6%。研究表明，基于YOLOv3的特征识别模型在金枪鱼渔情预报中具有实际的应用价值。本研究结果可为金枪鱼鱼群特征识别提供参考。