基于计算机视觉的大菱鲆鱼苗计数方法研究

资 源 简 介

基于计算机视觉的大菱鲆鱼苗计数方法研究

详 情 说 明

在工业化水产养殖领域，精确统计鱼苗数量是生产管理的关键环节。针对大菱鲆鱼苗这类高经济价值品种，传统人工计数方式存在效率低下和误差较大的问题。基于计算机视觉的自动化计数技术为解决这一难题提供了创新思路。

该方法主要利用图像采集系统获取鱼苗群的高清图像，通过预处理环节消除水波纹和光线干扰。核心算法采用改进的目标检测模型，能够有效识别重叠状态下的鱼苗个体，其创新点在于结合了形态学特征分析和运动轨迹跟踪双重验证机制。

技术实现上首先通过背景建模分离前景目标，然后运用边缘检测算法提取鱼苗轮廓特征。针对密集区域采用分水岭算法进行分割，最后通过深度学习模型对疑似目标进行二次校验。实验表明，该方法在养殖池实际场景下能达到95%以上的计数准确率。

该研究不仅提高了计数效率，其产生的数字化数据还可用于分析鱼苗生长状况，为智能养殖系统提供重要数据支撑。未来可进一步优化算法在浑浊水质中的适应性，并将技术拓展至其他水产品种的自动化管理场景。