近年来，水产养殖和渔业资源保护的智能化发展迅速，对鱼类跟踪技术的需求也随之增加。传统的鱼类跟踪方法主要依赖于目视观察和标签追踪，存在效率低、应用范围有限、准确率不高等问题，限制了其推广应用。随着深度学习技术在计算机视觉领域的快速发展，基于深度学习的鱼类跟踪技术能够提供准确、客观、可扩展和自动化的跟踪方法。首先，介绍了鱼类跟踪技术的跟踪对象和四种深度学习鱼类追踪方法，分别是语义分割、实例分割、目标检测和目标分类。其次，介绍了鱼类跟踪技术如何获取鱼类轨迹与姿态、鱼类数量以及鱼类体长等鱼类目标跟踪信息。然后，介绍了基于深度学习的鱼类跟踪技术在鱼类疾病、鱼类摄食行为以及鱼类健康状态方面的应用，并从低对比度和纹理模糊、图像颜色失真以及遮挡和变形等三个方面，探讨了目前基于深度学习的鱼类跟踪技术的主要问题和一些相应的解决方法。最后，对基于深度学习的鱼类跟踪技术的发展前景进行了总结和展望。研究认为：基于深度学习的鱼类跟踪技术具有更高的准确度和客观性，为不同场景下的实际应用提供了更多解决方案，该技术有望在水产养殖管理、鱼类科学研究以及海洋环境保护等领域发挥更重要的作用，为相关领域提供更多的数据和支持。

水产品加工是将水产原料转化为具有形态、品质和价值的产品的过程，其中称重是关键的工序。随着海洋工程技术不断发展，船舶装备不断智能化和自动化，海上称重技术应用越来越广泛，在海洋产业越来越重要。国内由于缺少深入研究，现有的称重传感器在船载状态下的稳定性和精度都较差，还没有相应专业化船载称重设备出现。在海洋环境中对水产品进行分级、包装、储存和质量控制，面临海洋环境和船舶晃动等诸多挑战。文章介绍了海上称重的背景、现有设备的种类及优缺点，分析了称重补偿算法技术特点及其在水产品加工中的应用优势，并对国内外的相关研究以及现状进行总结。为解决在复杂的海况下的动态称重，收集和分析了不同海域、不同船型、不同载荷、不同工况下的称重数据，从而为称重补偿算法的优化和验证提供依据。专业化船载称重设备的研发及其标准规范的制定，不仅可以提高称重的准确性和可靠性，还可以为海洋资源的开发和利用提供数据支撑。

为改善带有顶、底边舱且低径深比的养殖工船养殖舱内流场特性，以提高水产养殖动物福利与经济效益，提出一种结构优化参数折角比（a/B，a为角壁边长，B为养殖舱壁边长），以评估养殖舱内流场的改善效果。基于计算流体动力学 (CFD) 仿真技术，研究折角比参数a/B (0 ~ 0.4) 和进水速度 (0.8~1.2 m/s) 对养殖舱内流场特性的影响。结果显示：不同进水速度下，养殖舱内流体特性的变化趋势一致；养殖舱水力停留时间一致的条件下，当折角比参数0.25 ≤ a/B ≤ 0.4时，养殖舱内流场均匀性较好，平均流速较原方形养殖舱提高35%，能量有效利用率提高70%；角壁附近低流速区域减少，养殖舱中间排水口区域有明显涡柱形成，有助于提高养殖舱系统的自清洁性能。研究表明，折角比参数a/B控制在0.25 ~ 0.4时，有助于提高养殖舱系统的能量有效利用率和养殖空间利用率。研究结果可为养殖工船养殖舱的结构设计和优化提供参考依据。

为更加准确、科学、高效地评估大型深水坐底式网箱建设的适宜性，针对大连市乌蟒岛西北部321 hm2海域，对该海域的政策符合性、海况适宜性和运营增效性三方面进行调查研究，评估在该海域建设大型深水坐底式网箱的适宜性。结果显示：该海域区域1为最适宜进行大型深水坐底式网箱建设的区域，其次为区域2、3、4、5。最适宜建设区域主要位于该海域的东南部，海域面积约13 hm2，符合政策要求，海域水交换状况良好，海底地形平坦，地质结构稳定，地基承载力条件较好。此区域完全可满足大型深水坐底式网箱的建设和运营需求，有利于大型深水坐底式网箱的功能发挥。本研究构建了大型深水坐底式网箱建设适宜性综合评价体系，选出适宜建设区域，可为大连市乌蟒岛海域大型深水坐底式网箱的建设与发展提供参考。

为解决水产养殖中投饲劳动强度大、饲料破损率高、饲料浪费较多的问题，尤其是在深水网箱养殖中普通投饲机难以输送饲料至一定深度的挑战，设计了一种专用的深水养殖水性给料投饲机。该投饲机结合了深水养殖的特点，以及之前在沉浮式网箱养殖方面的经验，并进行了相应试验来确定适宜的饲料与水重量比，以及进水泵功率和送料高度对吸料效率的影响，进行了饲料和水不同配比，以及不同水泵功率和不同输料深度等试验。结果显示：适宜的饲料与水质量比为1:6；随着进水泵功率的增加，吸料效率升高；当进水泵功率保持不变，随着水深深度的增加，吸料效率逐渐减小；在进水泵功率为7.50  kW、扬程46 m时，该投饲机的吸料效率均值可达到9.46 kg/min，输送深度为水下10 m以下，满足了沉浮式网箱深水养殖的饲料投喂需求。研究表明，该水性给料投饲机可以在深水养殖中实现水下投饲，解决了深水网箱养殖面临的重要问题，并且具有较高的性价比，具有广泛应用和推广的潜力。

针对传统拦鱼器拦截面积有限、智能化水平低等问题，研制了一种基于LoRa的无线电子脉冲拦鱼器。该拦鱼器使用Modbus RTU协议实现一主多从间高速、长距离无线通信，用户可根据不同水产养殖面积灵活选用机组个数、脉冲频率和脉冲宽度等参数，以适应不同水体中不同鱼类产生回避反应的能力。主机发送时序指令控制从机轮流产生两路反相带死区控制的PWM方波，控制IGBT进行快速换向，不仅效率高、安全可靠、耗能低，而且噪声小，符合当前绿色环保理念；同时利用LoRa无线通信的优势，在PLC上配备电导率、溶氧、pH和温度等传感器，可实时监测各从机点的水质信息，对用户水产养殖起到很好的辅助作用。此外，基于C#环境开发出基于物联网的智慧养殖平台，可实时监控拦鱼器的工作状态和各测点水质信息并进行故障预警。该电子脉冲拦鱼器，脉冲频率为3~12 Hz，脉宽为0.6~1.2 ms，比可控硅节电达60%，且植入了“物联网+渔业”的新观念，实现了手机或计算机远程控制。研究表明，该电子脉冲拦鱼器具有自动化、智能化、网络化等特点，能够适用于各类水产养殖的拦鱼作业。

为了减少水产养殖污染，保证养殖生态系统的安全，提高生态环境质量。本研究利用物联网技术设计并实现一种水产养殖智能监控系统。系统通过智能传感器终端实现对养殖区域水质的溶氧、pH、水温、光照度、环境温度、环境湿度等参数的实时采集、远程显示和自动控制，实现远程智能养殖。同时，系统利用树莓派作为边缘算力设备，从感知层、传输层、边缘计算层、应用层四个主要方面对系统进行说明，通过智能算法实现实时精细化管理资源的目标，使数据可视、可信，进一步探究水产养殖方面进行智能化协同化可行性。研究表明，该系统在实物模型上运行稳定、感知准确、控制及时和扩展性强等优点，可在水产养殖中进行推广和应用。

针对现有的鱼类游动轨迹提取方法在轨迹提取效率和准确率方面不能同时兼顾的问题，提出了一种改进的DeepLabCut方法用于鱼类背部关键点识别和定位。首先，选择了轻量级卷积神经网络模型EfficientNet-B0作为DeepLabCut的主干网络模型，用于提取鱼类背部关键点的特征，为了增强EfficientNet-B0的表征能力，在网络模型中引入了改进的CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制模块，将CBAM中的空间注意力模块和通道注意力模块从原来的串行连接方式改为并行连接，以解决两种注意力模块之间因串行连接而导致的互相干扰问题。其次，基于MSE（Mean Squared Error）损失函数提出了一种分段式损失函数H_MSE用于模型的训练，分段式损失函数H_MSE相对于传统的损失函数具有较强的鲁棒性，其在处理数据中的异常值时能表现出较低的敏感性。最后，采用了半监督学习方法对关键点进行自动标记来减少人工标记数据时产生的误差。结果显示：相比于DeepLabCut原始算法，识别误差RMSE（Root Mean Squared Error）平均降低了4.5像素；与目标检测算法Faster RCNN、SK-YOLOv5、ESB-YOLO、YOLOv8-Head-ECAM相比，识别误差RMSE平均降低了11.5像素，检测效果优于其他目标检测网络和原始网络，平均每张图像的检测时间为0.062 s，能够快速准确的提取鱼道内鱼类的游动轨迹，为优化鱼道的水利设计指标提供了重要依据。

宽带分裂波束探鱼仪在渔业资源调查中有着广泛应用，其方位角估计精度决定了能否准确确定目标鱼群的方向和位置。为了提高方位估计的精度和效率，提出了一种基于改进的正交数字下变频技术的相位校准算法，对该算法进行了仿真，并基于现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）实现了该算法；然后采用Vitis HLS平台构建了方位角估计知识产权（IP）核，在提高方位角估计精度的同时降低了浮点计算时延；最后用信号发生器进行了测试。结果显示：模块的方位角估计误差不超过0.05°，整体计算延迟不超过420 ns，逻辑资源消耗不超过45%，与系统指标相符。该研究成果已成功应用于宽带分裂波束探鱼仪中，显著提升了系统精度和性能，并产生了一定的经济效益。

欧式围网是海洋捕捞中上层鱼类效率最高的围网渔法之一，研究了理网与起网传动控制协同性技术，以保障欧式围网高效连续起网作业。以某新型40 m欧式围网示范渔船上的起网与理网适配需求为基础，采用负载敏感控制技术设计起网理网机液压传动控制系统，构建“渔具负载-起网速度”阻力特性模型，基于液压负载敏感和电液恒功率控制的双闭环反馈控制系统，以协同控制围网起网理网机自适应渔具负载，并通过AMESim软件对起网理网机负载敏感液压传动控制系统进行仿真。结果表显示：起网理网机负载敏感液压传动控制系统可以自适应围网起网渔具负载变化，自动调节理网速度实现恒功率理网，实现连续起网作业。相比传统液压系统传动的起网理网机，在相同海况下，起网效率提高32.78%。本研究涉及的液压负载敏感传动控制技术为欧式围网渔业高效捕捞提供了解决方案。

为探究不同放血方法对鳙鱼放血效果及鱼肉品质的影响，采用了敲头致晕（对照组）、切鳃、断脊和切尾4种操作方式对鳙鱼进行放血处理，以操作时间、色泽、血红蛋白（Hb）含量、肌红蛋白（Mb）和高铁肌红蛋白（met-Mb）含量等指标评价放血效果；在4°C贮藏条件下，以硫代巴比妥酸（TBA）、挥发性性盐基氮（TVB-N）、pH和离心损失率等指标评价鱼肉品质。结果显示，与其他放血方法相比，切尾放血操作更简便，亮度（L）、黄度（b）和白度值显著提高，且Hb和Mb含量低；断脊与切尾放血可延缓TBA与离心损失率增长速度；不同放血方法对鱼肉TVB-N无太大影响；与其他试验组相比，断脊放血与切尾放血的鱼肉pH较高。研究表明，依据放血效果及鱼肉品质指标，切尾放血处理的鳙鱼获得了更好的放血效果，鱼肉品质也得到了改善，可为未来鳙鱼的机械放血提供理论依据。

心率能反映牡蛎活力水平和生理状态，可作为生命特征指标，用于监测牡蛎的生理代谢水平，本研究为优化香港牡蛎（Crassostrea hongkongensis）保活流通过程中心率测定技术，探究牡蛎保活期间心率的变化，为牡蛎活体牡蛎流通提供理论依据。以香港牡蛎为研究对象，依据线性数学模型确定牡蛎心脏位置，并基于红外传感器结合PowerLab装置优化红外心率测定技术，探讨了牡蛎活体流通过程暂养盐度波动、线性诱导休眠和贮藏期中对牡蛎心率的影响。结果显示：经6 mm钻孔前处理后，在海水中暂养对牡蛎活力影响较小，第9天存活率仍达100%，且红外测定方法的第2~18小时内心率无显著性差异（P>0.05）；个体规格、干露、盐度、温度均显著影响牡蛎的心率（P＜0.05），海水贮藏牡蛎经红外技术测定的心率随时间呈显著上升趋势（P＜0.05），干露贮藏牡蛎末期心率随时间呈先上升后下降（P＜0.05），过度的非生物胁迫时会引起心脏停止搏动现象的产生，可能会对其造成不良影响。研究表明，红外测定技术适用于作为测定牡蛎心率技术，在保活期中心率变化有效反映了牡蛎的生理状态，可采用心率作为牡蛎无水保活的活力测定指标，对研究基于心率为指示牡蛎保活监测体系具有一定参考意义。，

为掌握南极磷虾在螺旋轴套加热条件下的干燥特性，建立干燥模型以准确模拟干燥过程中的水分迁移规律。通过研究不同干燥温度(90℃、110℃、130℃)、堆料厚度(10 cm、20 cm、30 cm)和搅拌速度(4 r/min、6 r/min、8 r/min)下南极磷虾的水分含量、干燥速率、水分有效扩散系数和干燥活化能的变化趋势，分析其干燥曲线特征，选用8种经典干燥模型对试验数据进行拟合，以决定系数R2、卡方检验值X2、均方根误差RMSE为模型拟合效果评价指标，确定最佳干燥模型，并对模型参数进行回归分析，得到最适干燥模型拟合方程。结果显示：南极磷虾螺旋轴套加热干燥过程属于降速干燥；在干燥开始10 min内干燥速率达到最大值，干燥降速阶段是干燥的主要阶段，恒速干燥阶段较少；对南极磷虾的有效水分扩散系数影响关系为干燥温度>堆料厚度>搅拌速度；试验条件范围内水分有效扩散系数为1.920 9×10-9 ~ 3.971 7×10-9，干燥活化能为15.64 kJ/mol，易于干燥；Logarithmic模型为南极磷虾螺旋轴套加热干燥的最佳模型，该模型拟合方程能较好的预测南极磷虾干燥过程中水分比变化情况。研究结果可为南极磷虾粉加工提供新的干燥模式，为螺旋轴套加热干燥工艺研发、装备研制提供理论依据和技术支撑。