在传统的渔业养殖体系下，养殖人员需要时刻关注养殖水体环境与鱼类状态。鱼类健康与生长环境的变化信号，隐藏在鱼类的行为之中。要是没能及时察觉异常，极有可能引发大规模的鱼类疾病甚至造成鱼类的死亡，给养殖户带来严重的经济打击。在此背景下，高效精准的监测技术迫在眉睫，机器视觉 YOLO 鱼类检测技术应运而生，它能借助先进的算法和设备，突破人工监测的局限，实时且精准地捕捉鱼类行为变化，为渔业养殖的健康发展保驾护航。

      一、背景

      传统方式下，养殖人员主要凭借经验来判断鱼类状况。通过肉眼观察鱼类的游动姿态、进食表现以及养殖水体的外观与气味等。例如，一旦发现鱼群出现异常聚集、行动变得缓慢或者进食量大幅下降等情况，就要凭借过往经验，推测可能是水体溶氧不足、水质恶化，亦或是鱼类感染疾病等原因。在饲料投喂环节，通常依据经验预估不同阶段鱼类的需求，难以做到精准匹配鱼类在不同生长时期、不同环境下对营养的实际需求，容易造成饲料浪费或者投喂不足，既增加成本又影响鱼类生长。而且，传统的监测方式效率低下，难以对大面积的养殖区域实现实时、全方位的监控，遇到夜间或者恶劣天气，更是难上加难。

      随着科技的飞速发展，机器识别技术为现代渔业养殖带来了巨大变革。以增殖放流工作为例，水下机器人投入使用，它能深入水体，不仅可以统计鱼群数量、观测鱼群状态，还能通过 “鱼脸识别” 技术，精准记录鱼类的品种、体长、体重等关键指标。这种技术的创新应用，为养殖鱼类的维护管理开辟了新道路。其中，YOLO 算法在鱼类异常行为识别与预警方面发挥着核心作用。

      二、YOLO算法与鱼类识别

      YOLO（You Only Look Once）算法属于深度学习范畴的目标检测算法，能够快速处理图像和视频，精准识别其中的目标物体。在渔业养殖场景中，科研人员首先收集海量包含鱼类正常与异常行为的图像及视频资料，比如鱼类缺氧时在水面呼吸的姿态、患病时体表颜色与形态的变化，还有不同生长阶段鱼类的体型特征等。接着，利用这些数据对 YOLO 算法模型展开训练，让模型学习并掌握各种行为模式与外观特征。训练完成的模型仿佛拥有了敏锐的 “视觉”，能够实时监测养殖环境中的鱼类状况。一旦检测到异常行为，系统便会迅速发出预警，提醒养殖人员及时处理。例如，在鱼类缺氧风险评估工作中，通过采集鱼类缺氧时水面呼吸（ASR）的数据，训练 YOLOv5s 模型，再经轻量化改进得到 Prune - YOLOv5s 模型。该模型不仅能够实时检测鱼类 ASR 行为，还引入 ASR 系数来评估缺氧风险。实验数据表明，相较于原模型，Prune - YOLOv5s 模型性能大幅提升，鱼群缺氧评估模块的准确率高达 97.4%。

      三、机器识别➕实际生产

      在实际生产过程中，机器识别技术与 YOLO 算法已经得到广泛应用。在诸多大型养殖基地，水下摄像机全天不间断采集鱼类活动影像，这些影像被实时传输至后台，由基于 YOLO 算法的系统进行深度分析。当系统检测到鱼类行为出现异常，比如鱼群集群模式改变、个体游动速度异常，或者通过图像识别判断出鱼类体型增长不符合预期、体重偏轻等情况时，会立刻向养殖人员的手机或电脑发送警报信息。养殖人员收到警报后，能及时调整养殖策略。一旦发现缺氧预警，马上开启增氧设备；若怀疑是疾病问题，及时对鱼群健康状况展开检查，并采取相应治疗手段。结合水质传感器监测到的水温、酸碱度、溶氧量等数据，机器识别技术能够更全面地评估养殖环境，为精准投喂提供科学依据，减少饲料浪费，有效降低养殖成本。同时，在鱼类数量统计方面，通过改进 YOLO 算法，增加检测鱼的头部、尾部等局部特征，并优化输出尺度，有效解决了鱼群相互遮挡导致的漏检问题，大幅提高数量统计的准确率，助力养殖人员更好地掌握鱼群数量，合理规划养殖规模。

      四、展望

      机器识别技术结合 YOLO 算法，为现代养殖鱼类的维护工作带来了极大便利，显著提升了养殖效率与效益，减少了经济损失。不过，当前该技术也面临一些挑战。在复杂的养殖环境中，光线变化、水体浑浊等因素会影响识别精度；不同鱼类品种以及同一品种在不同生长阶段的行为特征与外观差异较大，需要进一步优化模型，提升其通用性。

随着技术的持续进步，有望研发出更强大的模型，能够适应各种复杂的养殖环境，实现对鱼类行为与健康状况更精准的识别与监测。同时，与物联网、大数据等新兴技术深度融合，将为养殖人员提供更加全面、智能的养殖管理方案，推动现代渔业朝着智能化、高效化方向持续发展，保障渔业的可持续发展。

转载申明

来源：“水产设施养殖与装备工程研究中心”公众号