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基于深度学习的鱼类养殖监测研究进展

文献类型： 中文期刊

作者： 张胜茂 1 ; 李佳康 1 ; 唐峰华 2 ; 吴祖立 2 ; 戴阳 2 ; 樊伟 2 ;

作者机构： 1.上海海洋大学信息学院

2.中国水产科学研究院东海水产研究所

关键词： 深度学习;鱼类养殖;鱼体测量;鱼类计数;鱼类游泳行为;鱼类摄食;鱼病诊断

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2024 年 005 期

页码： 1-13

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 鱼类养殖是通过人工方式在水中养殖各种鱼类的经济活动。鱼类养殖可以在淡水、海水或者盐碱水环境中进行，通过各种监测技术和设备来培育和管理鱼的生长和繁殖。传统的鱼类养殖监测方法存在效率低和准确性差等问题。近年来，基于深度学习的视觉技术的发展为鱼类养殖监测提供了新的解决方案。该文阐述了基于深度学习的视觉技术在鱼类养殖监测中的应用，并从鱼体测量、鱼类计数、鱼类摄食、鱼类游泳行为和鱼病诊断5个方面分别对研究进展进行梳理。在此基础上总结了鱼类养殖监测在数据采集与传输、建立鱼类养殖监测数据集、超规模参数模型、终端监测设备边缘计算、数字孪生、智能监测业务化应用不足等问题和展望，旨在为深度学习在鱼类养殖监测中的推广应用提供科学参考。

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