为系统梳理计算机视觉在水产养殖领域的应用现状 ,深入 分析了计算机视觉在养殖全流程中的应用现状与现存挑战 ,并对未来发展趋势进行展望 ,以期为水产养殖的智能化转型升级提供理论支持与技术参考 。本研究重点围绕卷积神经网络、YOLO 系列算法等视觉识别算法在水产养殖中的具体应用路径与性能表现展开探讨 ,同时详细阐述了多模态融合算法在整合视觉图像、声学信号及水质监测数据等方面的优势与发展潜力 。现有研究表明 ,计算机视觉技术可显著提升水产养殖的精准化管理水平与生产效率 ; 多模态融合算法在鱼类行为识别精度、摄食强度量化分析等关键任务中表现尤为突出 。然而 ,计算机视觉算法在实际应用中仍面临水下成像环境复杂导致图像质量不佳、鱼类行为模式多样增加识别难度等问题 。未来 ,随着深度学习算法的优化、多模态融合技术的深入应用 ,以及与物联网、养殖机器人等技术的跨领域协同融合 ,计算机视觉技术将为水产养殖业的高效化、精准化、绿色可持续发展提供关键技术支持 ,对保障全球水产品供应与粮食安全具有重要意义。

中国作为蛤、蛏等埋栖贝类养殖大国 ,采收环节的技术与装备水平直接关系产业发展 。通过梳理拖耙式、水力式、旋齿式、潜桨式及振动式等主流装备的工作原理、结构特性与采收效果 ,对比国内外技术研发现状 。 系统分析国内外浅海底播埋栖贝类采收装备技术差距 ,国内装备在理论机理研究、生态影响评估、标准化设计与智能控制方面滞后于国际先进水平 。基于此 ,本研究提出针对性发展路径 ,应深化采收过程流固耦合机理研究 ,开发适配中国浅海底播养殖模式的低扰动装备 ,构建生态效益导向的“采收-修复”协同技术体系 ,并推进机械化-智能化集成应用 ,实现采收轨迹精准调控与可视化 ,为突破产业制约、推动绿色养殖提供技术支撑。

随着水产养殖规模不断扩大和智能化水平提升 ,传统人工巡视和水质采样因干扰性强、实时性不足 ,难以满足现代养殖的精细化管理要求 。被动声学监测(PAM)技术可在不干扰水生生物的情况下 ,精准解析其行为特征 。该技术以声信号为核心 ,构建了涵盖数据采集、信号处理、特征提取与模式识别的分析框架 ,在实际水产养殖环境中展现出较强的适应性 。研究表明 ,PAM 技术在低光照、深水和浑浊环境中具有明显优势 , 已在摄食监控、繁殖识别和水质预警等方面展现应用潜力 。然而 ,该技术的进一步发展受到设备噪声干扰、跨物种数据库缺乏和算法泛化不足等问题的制约 。未来发展应着重推进降噪增强与多模态融合 ,建立标准化数据体系 ,并强化跨学科协作以推动该技术的产业化落地。

为提高深远海网箱应对极端天气的能力 ,依据规范要求对某深远海网箱进行了压载水系统设计 ,并在养殖海域进行了网箱沉浮试验 ,试验过程中采用倾角传感器与液位遥测换算两种方法记录网箱倾角 。结果显示 : 网箱沉浮时间约 6h,满足设计要求;网箱沉浮速度与网箱截面积负相关 ,在截面突变处沉浮速度变化明显;网箱横纵倾测量最大值分别为-2. 5°和 1. 25° ,网箱横纵倾计算最大值分别为-1°和 1° ;沉浮试验中网箱倾角测量值与计算值的变化趋势一致性良好 。通过沉浮试验验证了压载水系统的合理性 ,倾角传感器敏感程度更高 ,可用于网箱倾斜报警 。双监测方案为深远海网箱的优化设计提供了高精度数据支持。

在深远海养殖网箱提升过程中 ,水深骤变引发的水压减小可能对闭鳔鱼类造成严重应激甚至死亡 , 已成为制约养殖效益提升的关键瓶颈 。以大黄鱼(Larimichthys crocea)为对象 ,构建实验室内气压模拟系统 ,模拟网箱从 20 m 水深(200 kPa)上浮至水面的全过程压力变化 ,开展匀速减压与梯度减压两类试验 , 系统评估不同减压速率和暂停策略对鱼体行为、生理响应及存活率的影响 。试验全程录像 ,结合图像处理提取瞬时游泳速度、探头频率、尾动频率等行为指标 ,量化应激状态与恢复过程 。结果显示 : 匀速减压组中 ,10 kPa/min 速率下大黄鱼行为最稳定 ,平均游泳速度为 0. 028 m/s,探头频率为 18 次/min,尾动频率为 1. 608 次/s;梯度减压组中 ,减压至 50 kPa 暂停 5 min 能有效缓冲压力变化 ,游泳速度由 0. 085 降至 0. 037 m/s,探头频率由 31. 106 降至 1 次/min,尾动频率由 1. 562 降至 0. 521 次/s,应激恢复效果最佳;在匀速与梯度试验中 ,只有 50 kPa 暂停组超半数个体在暂停阶段出现恢复性行为反应 ,其他处理组无类似表现 。研究表明 ,相比于匀速减压 ,在 50 kPa 设置短暂停留的策略可进一步优化平衡鱼体健康 ,为深远海养殖中减压操作参数的设定提供了基础理论依据与实践参考。

为探究室外和室内两种现代设施化循环水养殖凡纳滨对虾的生长差异和养殖水质变化 ,设置了室外池塘大棚循环水养殖和室内工厂化循环水养殖两种模式 ,在相同的初始养殖规格、养殖密度和养殖时间下 ,对比分析两种养殖模式凡纳滨对虾的生长特性和水质变化规律 。结果显示 :两种养殖模式下凡纳滨对虾生长迅速 ,体质量特定生长率均超 1. 62% ,其中室外养殖模式生长更快 ,体质量特定生长率达 2. 05%;室外模式收捕体长为 10. 17±0. 76 cm,体质量为 12. 98±2. 27 g,室内模式收捕体长为 9. 50±0. 81 cm,体质量为 11. 03±2. 60 g,两者存活率均达到 80. 9%以上 。室内和室外模式的凡纳滨对虾体长和体质量均呈良好幂函数增长关系( W= a Lb ) ,室外模式方程式为 W= 0. 009 6 L3. 075 8 (R2 = 0. 915,P<0. 01) ,室内模式方程式为 W= 0. 014 L2. 915 3 (R2 = 0. 860 4,P<0. 01) ,b 值均接近 3,体长与体质量呈等速生长 。同时 ,体长和体质量与养殖时间均呈二次函数关系( 室外 L = -0. 000 8 t2 +0. 080 7 t+8. 478,R2 = 0. 980 7,P< 0. 01,室内 L= 0. 001 t2 +5× 10-5t+8. 517 3,R2 = 0. 949 6,P<0. 01;室外 W= -0. 007 1 t2 +0. 439 9 t+6. 056 3,R2 = 0. 909, P<0. 01、室内 W= -0. 000 7 t2 +0. 173 8 t+6. 149,R2 = 0. 997 3,P<0. 01) 。两种模式各水质指标(TAN、NO-N、NO -N、 CODMn、TN、TP) 变化差异明显 ,室外模式TN 和 TP 浓度显著低于室内模式 ,养殖后期 NO-N 浓度显著低于室内 ,TAN和 CODMn 无显著规律性变化 ,但后期均明显降低 。研究表明 ,相较于室内工厂化循环水养殖模式 ,室外池塘大棚循环水养殖模式的凡纳滨对虾生长更快 ,水质更优 ,适合养殖推广 。本研究为凡纳滨对虾的现代设施化养殖模式探索与智能化管理提供了范式。

为探究许氏平鲉(Sebastes schlegelii) 幼鱼对不同溶氧环境的反应 ,选取平均体质量 0. 520±0. 130 g 的许氏平鲉幼鱼 ,设置 3、5、7(对照组)、10 mg/L 溶氧含量处理组 ,试验周期 28 d,观察分析了不同溶氧水平对许氏平鲉幼鱼运动行为、生长性能及血液生化的影响 。结果显示 :随着水体溶氧含量的增加 ,试验鱼的 自发游泳速度、个体间距离、最近邻距离显著增大(P<0. 05) ,且均在 10 mg/L 溶氧水平时达到最高 ,凝聚力、协调性及极性逐渐减小;当水体溶氧含量不断增加时 ,许氏平鲉幼鱼的存活率、特定生长率、饲料转化率、肝体比及脏体比这几项指标 ,均表现出显著提升的趋势(P<0. 05) ,且均在 10 mg/L 组时达到最大;随着水体溶氧含量的增加 ,鱼体血液中总蛋白、总胆固醇、甘油三酯含量逐渐升高 ;葡萄糖、谷丙转氨酶含量先降低后持续稳定;谷草转氨酶含量先降低后升高 。结果表明 ,低氧胁迫会影响许氏平鲉的行为以及生理指标 ,并造成许氏平鲉生长缓慢。

为构建微藻混合共培养系统 ,探讨其含抗生素鳗鱼养殖尾水脱氮除磷和资源化利用 中的应用潜力 ,将卵囊藻(Oocystis sp. )和三 角褐指藻(Phaeodactylum tricornutum)混合培养 ,探究该系统在处理含抗养殖尾水中的有效性 。通过监测系统氨氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、总氮、总磷、化学需氧量的去除效果 ,评估其脱氮除磷能力;监测微藻生长 ,评估系统固碳能力;通过监测微藻叶绿素 a 含量及抗氧化酶活性 ,探究微藻对抗生素的应激响应 。结果显示 :混合藻系统中氨氮的去除率达 100% ,处理后硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、总氮、总磷和化学需氧量的质量浓度分别为 13. 50 ± 1. 17、0. 20±0. 01、15. 09±1. 14、0. 71± 0. 03 和 31. 57± 2. 51 mg/L,去除率分别为 86. 03%、67. 33%、86. 13%、94. 87%和50. 60%;处理后环丙沙星质量浓度为 4. 52±0. 45 mg/L,去除率达 90. 95%。卵囊藻生长对数期时碳( 以 CO2 计)捕获率达峰值 ,为 0. 47 g/(L ·d) 。微藻通过提高过氧化氢酶和过氧化物酶活性增强抗氧化能力 。研究表明 ,混合藻培养系统具有良好脱氮除磷效果和环丙沙星去除效果 ,为含抗养鳗尾水的资源化利用提供了新视角 ,具有重要的实际应用意义。

为实现精准水下生物目标检测 ,保障海洋可持续发展 ,本研究提出一种基于改进 YOLO11n 检测算法 。该算法以YOLO11n 为基础模型 ,通过引入 PPA 并行分块注意力模块 ,增强对水下小目标的特征捕捉能力;采用 Detect_Efficient检测头模块优化检测头 ,提升多尺度目标检测精度 ;借助 CSFCN 特征校准模块解决卷积过程中由于图像全局上下文信息丢失而导致特征丢失的问题 ,提高了模型在图像模糊情况下的检测精度 。与原YOLO11n 对比 ,改进后的模型在水下目标检测时 mAP@ 0. 5 提升了 1. 9 个百分点;改进后的模型与主流目标检测算法相比 ,在精确率和召回率上同样表现更优 ,精确率达 85. 6% ,召回率达 75. 5%。研究表明 ,改进 YOLO11n 与主流目标检测模型相比在水下目标检测任务中有着更好的检测效果。

光伏池塘环境中 ,传统无人船定位依赖卫星系统易受到光伏板的遮挡 ,定位精度出现明显下降 ;而基于点特征的视觉同步定位与建图技术也存在轨迹漂移和误差累计等问题 。本研究提出了一种基于光伏池塘环境的融合点线结构特征的双目视觉惯性 SLAM 系统 ,对光伏池塘中线特征和结构特征的提取进行研究 。为 了应对水面反射和光照变化 ,提高线特征质量 ,本研究改进了 ELSED 线特征提取方法 。为了适应光伏池塘环境 ,设计了椭圆球面栅格聚类消隐点 ,并在椭圆球面上使用RANSAC 提取结构特征 。使用开源USVInland 数据集和私有光伏池塘数据集试验验证 ,将本研究 SLAM 系统与改进前 ORB-SLAM3 对比 ,试验结果显示轨迹误差明显下降 ,降幅达到 60% , 系统跟踪帧率达到34 帧/s,保证了系统实时性 ,定位精度满足光伏池塘无人船需求。

针对牡蛎形状分选过程中存在的效率低、成本高和受主观因素影响较大的问题 ,本研究构建了一种基于改进YOLOv10 的轻量级牡蛎形状识别模型 ,以提高牡蛎形状识别的自动化和准确性 。首先 ,将 YOLOv10n 网络结构的骨干网络替换为PP-LCNet 结构;其次 ,在骨干网络中的PSA 部分添加聚焦线性注意力模块;然后 ,颈部网络的上采样模块替换为DySample 动态上采样算子 ;最后 ,将原激活函数替换为 ARelu 激活函数 。结果显示 :改进后的模型浮点计算数、参数量及大小相比原YOLOv10n 基线模型分别降低 20. 7%、22. 2%和 22. 4% ,同时精确度相较于原模型提高了 3. 8个百分点 ,达到 94. 4%。本研究为牡蛎形状识别提供了一种有效的解决方案 ,也为开发牡蛎形状的自动识别和分类系统提供了技术支持。

针对水下图像中由于水体浑浊、光照不均而导致的鱼类目标边缘模糊、漏检率高以及现有模型计算复杂度大、部署困难的问题 ,本研究提出了一种基于改进 YOLOv11n 的水下鱼类检测算法 CRL-YOLO11。首先 ,设计了边缘感知与上下文引导注意力模块 ,以增强模型对弱特征目标的感知能力 ,从而提升小目标鱼类的检测效果 ;其次 ,构建了轻量化高效聚合模块 ,利用重参数化多分支结构实现跨尺度特征融合 ,降低信息传递损失;此外 ,针对计算成本较高的问题 ,引入了选择性通道下采样和轻量化非对称检测头 。在 自建数据集上试验结果显示 :与基准模型 YOLOv11n 相比 ,CRL-YOLO11 模型的 mAP50 提高了 2. 1% ,召回率提升了 2. 9% ; 同时权重和参数量分别减至原模型的 86%和82%;此外 ,在 Kaggle- fish 数据集中 ,mAP50 提高了 0. 7% ,召回率提升了 2. 4% ,在 URPC2019 数据集上 ,mAP50 提升了 1. 1%。研究表明 ,该模型具备良好的检测精度、泛化能力与部署效率 ,适用于智慧渔业与养殖场景下的实时水下目标检测任务。