面向圈养模式的智能精准投喂系统研究

来源：农业机械学报杂志2026年第2期北京时间：

作者：黄凰，成佳卿，简凡皓，陈焯然，黄磊，李潇，刘子乾

单位：华中农业大学;农业农村部水产养殖设施工程重点实验室,华中农业大学,华中农业大学,华中农业大学,华中农业大学,华中农业大学,华中农业大学,

摘要：随着水产养殖业的快速发展，过度投喂导致饵料浪费与水质污染及投喂不足所引发的鱼群生长营养不良等问题愈发凸显，针对圈养模式，提出了一种基于视觉与多种传感器的圈养模式智能精准投喂系统，对RGB图像、深度图像、压强传感器和加速度传感器等多源数据融合实时量化成年鱼摄食强度并实现精准投喂控制。以改进的YOLO v8n-seg模型为核心进行RGB图像分割，将水面波动状态分为强、弱和无3种状态；在水面状态分割区域内采用HSV颜色检测方法对水面鱼饵进行面积检测；通过帧差法分析深度图像连续两帧的深度差异，将水面波动量化为强、弱、无3个等级；利用压强传感器和加速度传感器采集的数据提取关键特征，通过随机森林模型对鱼群摄食状态进行分类弥补单一视觉特征的局限性。通过加权融合策略将5类数据决策模块的结果进行融合并建立实时投喂决策模型。多次实地试验结果表明，投饵系统摄食强度评估精度达到95.45%，投喂误差率仅为1.72%，能够准确识别鱼群摄食强度，有效减少饵料浪费和水体污染，在实际圈养模式环境中具有较好的实用性和实时性。

关键词：智能精准投喂;摄食强度;多源数据融合;YOLO v8n-seg;帧差法;随机森林

基金资助：中央高校基本科研业务费项目（2662024GXPY005）、湖北省农机装备补短板核心技术应用攻关项目（HBSNYT202217）和湖北省大学生创新创业训练项目（S202310504168）