基于计算机视觉的鱼类智能投喂方法研究进展

来源：中国农机化学报杂志2025年第7期北京时间：

作者：何雨霜, 王琢, 肖进, 田满洲, 吕程辉, 张俊峰

单位：（武汉市农业科学院，武汉市，430345）

摘要：饵料投喂是水产养殖中的主要工作之一，降低饵料投饲成本是水产养殖利润最大化的关键。利用计算机视觉技术对鱼类摄食行为进行监测，量化鱼类摄食欲望强度，可以实现自动按需投饵，减少饵料浪费，提高饵料利用率。综述饵料检测法、光流法、纹理特征法和深度学习这4种基于计算机视觉的鱼类智能投喂方法的研究进展，对各方法的优缺点进行深入分析。饵料检测法简单易实现，但难以准确识别残饵；光流法能有效捕捉鱼群运动信息，但易受环境和光照影响；纹理等特征法使用的特征种类更多，有效信息更丰富，却不适用于高密度养殖；深度学习法识别精度高、鲁棒性强，但计算量大，对设备算力要求高。基于此，提出建立大规模数据集、构建高效轻量级深度模型和“物联网+”智能投喂3个研究方向，为进一步提升智能投喂方法的成熟度和实用性提供参考。

关键词：鱼类,计算机视觉,摄食行为,饵料检测,光流法,深度学习,智能投喂

基金资助：湖北省农业科技创新中心创新团队项目（2024—620—000—001—033）；湖北省农机装备补短板核心技术应用攻关项目（HBSNYT202217）；武汉市农业科学院创新体系建设项目（CYL202403,XKCX202306—3,XKCX202406—3）