为研究边缘计算技术在渔业智能化装备中的应用潜力，针对传统云端处理在实时性和高效性方面的局限，通过将计算资源下沉至网络边缘，提出优化解决方案。本研究系统梳理了边缘计算技术的发展历程，并重点分析了在渔业智能化装备中的关键技术，如计算卸载、数据存储与管理，结合渔业典型应用场景分析边缘计算在提升实时数据处理与系统响应速度方面的作用。结果显示，边缘计算通过将计算资源下沉至网络边缘，显著缓解了网络带宽与传输延迟的瓶颈，同时有效提升了渔业智能化装备的实时性。然而，边缘设备算力有限及异构设备之间协调性不足等问题，仍在一定程度上阻碍了其应用与推广。随着边缘计算与人工智能、大数据及物联网技术的深度融合，边缘计算有望为渔业智能化在远程数据传输能力优化、物联网深度融合等方面，带来更高的智能决策能力和可持续发展潜力，推动渔业行业向更智能、高效和生态友好的方向发展。

为保障海洋牧场环境监测平台服役期间安全稳定运行，提出了一种基于数字孪生技术的结构安全实时评估方法。采用三级数字孪生架构实现了监测平台整体应力分布状态快速预报和实时可视化。对比了台风“贝碧嘉”期间监测平台监测点的轴力仿真数据与实海监测数据，验证了仿真模型的可靠性；通过对多个工况的批量前置仿真计算，建立了覆盖监测平台服役期间常见海况下的结构应力场响应数据库；在多个环境参数同时变化的情况下，基于结构响应数据库通过改进反距离权重插值法（IIDW）进行快速预报。结果显示：监测点上轴力、弯矩和空间位移的插值数据与仿真数据间的平均绝对误差分别为7.62%、11.93%和5.77%，所有2462根结构杆的插值数据与仿真数据间的平均绝对误差分别为6.24%、7.88%和5.39%。本研究提出的海洋牧场环境监测平台结构安全快速评估方法，为平台服役期间整体应力的实时监测和安全预警提供了可行的解决方案。

准确高效监测鱼苗应激行为不仅有助于在养殖过程中调控应激源以减少产量损失，同时也可为育种阶段的鱼苗活力评估提供有效手段。针对鱼苗体积小、养殖密度高和高速非线性运动的特点，提出一种改进YOLOv8n-pose和BoTSort的鱼苗应激行为监测方法。改进YOLOv8n-pose作为检测器，将BMS模块与C2f模块相结合，使模型充分学习不同尺度特征；使用SPPCSPC模块替换原模型的特征融合模块，优化鱼苗相互遮挡情形下的检测精度；最后用N-EMASlideLoss替换原模型损失函数，增强模型的稳定性和对小目标的关注度。在跟踪器部分，基于检测器检测出的目标，结合BoTSORT多目标跟踪算法实现了更适合鱼苗应激时非线性运动监测的方法。最后，提取鱼苗的加速度、摆尾角度和聚集度三种特征进行加权融合，根据融合后的特征值判断鱼苗是否处于应激状态。结果显示，改进后的YOLOv8n-pose算法在目标检测和关键点检测的mAP比原模型分别提高了3.6%和4.5%；BoTSORT算法的MOTA为77.628%、MOTP为80.307%、IDF1为79.573%、IDSW为51，优于DeepSORT、ByteTrack、StrongSORT算法。该研究算法基于特征值的应激行为监测准确率为95.24%，为鱼类苗种培育中应激行为监测提供了新的思路和方法。

为检测梭子蟹蟹笼的上笼下笼数量来评估捕捞过程中的损失，提出了一种基于改进YOLOvn11模型的目标检测与追踪方法YOLOv11n-DFM，通过对关键区域蟹笼数量的检测判断蟹笼上下笼装置是否正常。该方法在YOLOv11n模型的基础上集成了DyHead、FocalModulation和CCFM模块，以增强模型的多尺度特征融合能力，提升对不同尺度蟹笼的检测精度，并减少计算量和内存消耗。同时，采用ByteTrack算法实现对蟹笼的精确追踪。试验结果表明，YOLOv11n-DFM模型在检测准确率上提高了1%，mAP@50-95提升了0.8%，而mAP@50和召回率保持不变，且相较于YOLOv11n模型，检测性能得以提升的同时，保持了相同的检测效率。研究表明，YOLOv11n-DFM模型在梭子蟹蟹笼的检测与追踪任务中表现出色，消耗较少计算资源，适合在算力有限的环境中部署，为渔业监测、资源管理和未来自动化蟹笼排放与收集提供了参考。

准确评定鱼类食欲强度是实现水产养殖精准投喂的重要手段，针对当前鱼类食欲强度评定存在的精度低、实时性差等问题，提出了一种基于改进MobileNetV2和迁移学习的鱼类食欲强度评定模型。首先，以MobileNetV2为基础网络结构，在倒残差块的跳跃连接后引入注意力机制CBAM模块，进一步提升了模型对关键特征信息的捕捉能力。其次，针对现场养殖环境，采集了鱼群摄食时的水面视频数据，通过提取关键帧并应用基于哈希值的差异阈值方法去除冗余图像，构建了一个真实养殖坏境的鱼类食欲强度数据集，并在该数据集上进行相关验证试验。结果显示，迭代200次后，改进后的最优模型性能优于其他模型，内存占用量仅为9.3MB，准确率为92.75%，召回率为92.92%，精确率为92.65%，F1分数为92.70%。研究表明，该模型具有较高的评定准确率，且内存占用量较小，为水产养殖的智能化和精准化提供了重要的参考和支持。

为了提高下料装置在海上摇摆、颠簸工况下的饲料称重精度，提出了基于PSO-BP神经网络的称重误差修正算法。基于传感技术，建立配置有称重传感器和姿态传感器的密闭式试验装置，在近海养殖场测取不同配重下020°倾斜范围内的称重与姿态数据，在确定修正系数后，引入BP神经网络算法获取称重预测值。结果显示：真实质量分别为8.06 kg与12.40 kg的测试样本中，相较于直接测量法，BP神经网络算法修正后的称重数据的最大相对误差分别减小4.32%与4.36%；相较于BP神经网络算法，PSO-BP神经网络算法修正后的称重数据，其最大相对误差分别降低0.39%与0.33%。研究表明，对于海上网箱养殖业的饲料称重，运用PSO-BP神经网络算法进行误差修正具有更高的精度。

淡水螺产品分类加工环节中，对中华田螺雌雄及死活个体进行准确的品质分类至关重要。针对现有目标检测算法在该类型分类作业任务中精度不足、参数量过多、检测速度低的问题，本研究提出一种基于AP2O-YOLOv8的中华圆田螺雌雄及死亡特征检测算法。该算法通过引入P2层小目标检测头，从而提升网络对于田螺细微特征的检测精度。其次，通过结合ASF-YOLO结构，充分强化网络的多尺度特征融合能力。此外，将主干网络的C2f模块替换为C2f-OREPA模块，使网络复杂的结构重参数转为单卷积层，有效减少模型的推理成本。试验结果表明，在该数据集上AP2O-YOLOv8算法的mAP0.5为93.2%，参数量为2.1MB，FPS为226。相较原YOLOv8n的mAP提升了5.6%，参数量降低了27.6%，FPS提升了27.6%，在提升检测精度和实时检测速度的同时还降低了模型部署难度。本研究为中华圆田螺雌雄及死亡特征分类检测提供新的思路和方法，有助于进一步推动实现中华圆田螺品质分类加工环节的自动化及智能化技术升级。

海珍品目标检测是海珍品资源智能化开发的关键性技术。针对水下环境复杂、特征提取困难、目标尺寸各异以及小目标较多导致海珍品目标检测精度低的问题，该研究提出了一种基于YOLOv9-S的改进算法YOLOv9-PAEG。首先，通过引入PfAAM注意力机制和分布移位卷积DSConv2D对SPPELAN模块进行改进，设计出PFAD_SPPELAN模块，提高了模型的检测精度和速度。其次，在模型的骨干网络层引入可改变核卷积AKConv，模型能够更灵活地适应不同大小和形状的特征，从而提高对多尺寸目标、尤其是对小目标的特征提取能力。然后，在模型的颈部层中融入ECA注意力机制，模型对重要特征的表示能力得到了增强，进而提升了检测精度。最后，通过采用GIoU损失函数，模型的收敛得到了加速，定位精度也得到了优化。试验表明，在数据集DUO和UDD上，YOLOv9-PAEG模型的mAP@0.5分别达到了89.7%、77.6%，FPS分别达到了71、69，相比于原模型和其他主流的目标检测模型在检测精度和速度上均有所提升。这充分证明了YOLOv9-PAEG模型的有效性和先进性，能够为海珍品提供更好的检测效果。

斑马鱼是心脏疾病研究的常用模式生物，其幼体心脏呈透明状态，能够在显微镜下直接观察，目前尚未有成熟有效的算法自动识别斑马鱼心脏。为提高斑马鱼心室图像自动分割的准确率和实时效率，解决心室区域弱边界、特征提取能力不足及帧间相关性细节利用不充分等问题，本研究提出了一种基于边界引导特征库的斑马鱼心室图像自动分割方法EGAFB。通过嵌入矩形自校准模块改进编码器，提取全局上下文信息，增强心室特征提取；同时，引入边界引导注意力机制，引导模型关注更多的边界细节信息，强化算法的心室边界识别能力；引入均方误差损失和分类置信度损失函数，优化模型的局部细化分割机制，提高斑马鱼心室识别准确率。结果显示：EGAFB方法的平均交并比mIoU达94.7%。与现有方法Unet相比，mIoU提升4.6%，推理时间减少22.9%；与原模型相比，mIoU提升1.3%，推理时间减少6.4%。研究表明本方法在准确率和实时分割效率方面具有显著优势，为斑马鱼心室图像自动分割提供有效的解决方案，同时为斑马鱼心脏疾病模型研究提供更高效的技术支持。

为提高扇贝幼体培育成活率，开发了一种基于物联网三层体系架构的扇贝幼体培育环境监测调控系统，由水质监测、视频监视、智能控制和远程服务中心组成，实现了对扇贝幼体培育环境的远程智能监控。该系统采用STM32单片机作为主控中心，通过ModBus协议采集水质数据，实现了溶氧、水温和液位的实时监测；视频监视采用萤石云平台，实现了对培养锥水位和扇贝幼体培育状态的监视；系统采用模糊神经网络PID控制，实现溶氧和水温的智能控制；应用层开发了Web和Android应用端。整个系统组网采用WiFi无线网络模块，接入阿里云平台，通过搭建的服务器管理程序，用户可以通过Web和Android应用端远程浏览培育环境数据。搭建试验系统，并对通讯稳定性、数据准确性、Web应用端分别进行测试，整个系统通讯成功率达到99％以上，溶氧平均相对测量误差为±0.074 mg/L，水温平均相对测量误差为±0.079 ℃。系统运行至今稳定可靠，能够满足循环水扇贝幼体培育的需求，为扇贝育苗产业提供装备支撑。

光伏河蟹养殖池塘环境中，受到太阳能电池板遮挡，致使无人作业船卫星定位系统的精度过低。提出一种基于激光惯性的无人作业船定位方法。首先，对雷达点云数据进行预处理，滤除扰动，降低规模，有效提升了数据的准确性；其次，改进Hector-Slam的定位流程，采用非线性拟合确定障碍物中心，再利用高斯虚化对障碍物中心进行虚化处理，实现地图连续化。同时，采用梯度下降法进行地图匹配，定位结果的抖动明显改善，精度明显提升；最后，采用卡尔曼滤波器对雷达位姿与IMU位姿进行融合，得到更加精确的位姿信息。经样机试验，采用激光惯性融合定位方法得到的定位偏差均值，相比Hector算法定位缩小了46%。研究结果表明，该激光惯性融合定位方法，能代替卫星定位，满足实际生产需求。
关键词：无人作业船；导航定位；2D激光SLAM；数据融合；卡尔曼滤波

针对渔船轨迹多变性的特点，本研究通过在数据预处理阶段对渔船特征参数的优化提高预测模型的精度，旨在能够提高渔船停泊轨迹预测的精度，提出一种基于北斗船位数据并结合长短期记忆网络的（LongShort-TermMemory，LSTM）的渔船停泊轨迹预测模型。通过船舶监控系统（Vessel Monitoring Systems，VMS）船载终端收集北斗渔船船位数据，提取时空位置信息等特征参数，将所收集的北斗船位数据进行预处理，通过使用相关性分析法选择预测模型的输入特征参数，将特征参数按渔船大小类型分类输入并训练模型，最终通过对比预测轨迹与实际停泊轨迹。探究北斗船位数据在船舶轨迹预测的实用性以及渔船类型对停泊轨迹预测的影响。结果显示，模型预测的精度达到92.3%，证明了北斗船位数据在船舶轨迹预测研究的优越性，同时证明了渔船类型与轨迹预测精度呈正相关。本研究为港口以及渔业管理提供了一种新方法。

高密度聚乙烯（HDPE）是一种新型热塑性渔船材料，其焊接质量是保证HDPE渔船安全的主要影响因素之一。针对HDPE渔船焊缝缺陷检测中存在的缺陷与背景相似度高、小目标特征弱等难题，本研究提出了一种改进的ACA-YOLOv8（Adown-CCFM-AC-mix-YOLOv8）目标检测算法。该方法采用自适应下采样（ADown）策略有效保留缺陷特征，通过跨尺度一致性特征融合网络（CCFM）提升多尺度特征表达能力，并在特征融合过程中引入自注意力与卷积混合（AC-mix）机制增强小目标检测能力。结果显示，改进后的模型在保持轻量化的同时，平均检测精度达到98.9%，较原始模型提升3.2%，参数量减少43.5%，计算量降低2.0G。该算法更能满足工业生产车间HDPE渔船焊缝缺陷检测的设备计算需求。

针对当前海洋牧场人工鱼礁的探测识别以人工识别为主，效率低、成本高的问题，开展了CSF与Ransac两种滤波算法在多波束点云数据识别人工鱼礁的研究和分析。首先介绍两种算法的原理与配置，由NORBIT iWBMS多波束测深仪采集两个试验区域的数据点云，随后在两个鱼礁区域分别进行鱼礁提取实验，并对比CSF与Ransac两种算法的识别精度和识别完整度。结果显示：两种算法对人工鱼礁都有较好的识别效果，由CSF算法自动识别提取到的人工鱼礁正确度为95.88%，完整度为93.94%，而Ransac算法的正确度为93.48%，完整度为90.53%；但CSF算法提取的鱼礁的三维形态更为完整，能够保留单体鱼礁的完整三维信息。本研究方法和成果，为多波束声呐点云数据识别提取人工鱼礁提供了技术路线，为海洋牧场人工鱼礁的科学评估提供了技术保障。

重量法是工厂化水产养殖水中悬浮颗粒物浓度的常用检测方法，但该方法的检测过程繁琐耗时。本研究选择大菱鲆(Scophthalmus maximus)工厂化养殖水中的悬浮颗粒物为试验对象，通过采集水中悬浮颗粒物视频图像，构建了基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)的悬浮颗粒物智能识别方法，以实现水中悬浮颗粒物浓度的自动快速检测。结果显示，通过对水中悬浮颗粒物视频的动态图像灰度化处理和GMM识别背景建模，提取出悬浮颗粒物的可识别图像，建立了识别图像的智能筛选和计数，并使用Python的相关库对智能识别代码程序进行封装，创建出一种水中悬浮颗粒物的智能识别方法。该方法对大菱鲆工厂化循环水中悬浮颗粒物质量浓度检测下限低至0.6 mg/L，且智能识别方法与重量法测定结果表现出良好相关性(R2 =0.981)。通过对大菱鲆工厂化养殖水中悬浮颗粒物24 h连续监测对比，可知智能识别测定值与重量法测定值的相对误差小于5%，表明本方法可实际应用于工厂化水产养殖水中悬浮颗粒物质量浓度的测定。

在水产养殖中，精确实时计数鱼苗对于优化饲喂策略和提升养殖效率至关重要。然而，高密度鱼群的重叠、复杂背景和实时性要求使得传统计数方法存在显著局限性。为解决这一问题，该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的鱼苗自动计数方法。通过在主干网络中引入通道先验卷积注意力（CPCA）机制，动态分配通道和空间维度的注意力权重，提高特征提取和目标识别能力。同时，设计轻量化计数检测头（EffiCount Head），结合耦合设计与部分卷积技术，降低模型复杂度并提升推理速度。结果显示，改进模型在鱼苗计数任务中的平均精确率达到98.2%，相比原模型提升了4.0%，参数量减少了13.6%，推理速度提升了15.8%。该方法在复杂背景和高密度场景下具备较高的精确率和鲁棒性，能够高效实现实时鱼苗计数，显著提升水产养殖的生产效率。