摘要：鱼类AI识别是一种通过计算机视觉技术对鱼类进行识别、分类和计数的技术,旨在提高鱼类养殖的效率和准确性。传统的鱼类养殖方法依赖于人工识别和统计,不仅耗时耗力,而且容易出错。而图像识别鱼类养殖则可以通过计算机自动识别和计数,大大提高了工作效率和准确性。

鱼类AI识别是一种通过计算机视觉技术对鱼类进行识别、分类和计数的技术,旨在提高鱼类养殖的效率和准确性。传统的鱼类养殖方法依赖于人工识别和统计,不仅耗时耗力,而且容易出错。而图像识别鱼类养殖则可以通过计算机自动识别和计数,大大提高了工作效率和准确性。

鱼类AI识别技术主要基于计算机视觉和深度学习算法。在图像识别中，计算机需对鱼的图像进行分析来确定鱼的种类等信息。首先是图像的采集，这可以通过多种设备如摄像头等来实现，这些设备获取含有鱼类的图像数据，像在鱼类养殖场景中，摄像头能实时采集养殖场内鱼类的图像作为数据源。

一种基于深度学习的海洋鱼类图像识别方法与流程

对于计算机来说，图像是由像素点组成。例如在分析一幅鱼的彩色图像时，每个像素点有3个颜色值，分别表示红、绿、蓝三原色的比例，数值在0 - 255之间，0表示没有该原色，255表示完全有该原色，中间数值代表不同的颜色混合程度。整个图像可看作是一个矩阵或张量，行数和列数表示图像的高度和宽度，其元素就是像素点，维度就是通道数（彩色图像为3）。

深度学习中的卷积神经网络（CNN）在鱼类识别中扮演关键角色，它模仿人类视觉系统，包含多个层，每层有众多神经元，神经元之间相互连接形成复杂网络。CNN的每一层都类似一个特征提取器，例如在对鲤鱼图片进行多层提取时，浅层能提取点、线条等特征，接着可提取到线段、边缘等特征，再深入能提取到鱼眼、鱼须、腹鳍、尾鳍、背鳍等体征，层次越深，提取的特征越抽象。通过这样的多层特征提取，可以构建出对鱼类图像的理解。在训练过程中，还应用反向传播算法，根据预测结果和真实结果的差异来调整网络中每个神经元的权重和偏置，多次反向传播后逐步减少误差，提高识别准确率。

同时，进行鱼类识别时，还需要从图像中提取特征，常用的特征包括颜色、形状、纹理等。例如鱼类的体型大小、色彩斑纹、鳍的形状及身体纹理等特征。为了让模型能准确学习这些特征，需要收集大量鱼类图像数据并且进行标注（标记出每张图片中的鱼类种类等信息），再送入模型进行训练，使模型能对不同种类鱼类很好地分类识别。

1.数据收集与标注

收集的鱼类图像数据要尽可能覆盖各种鱼类品种，并且包含不同的环境场景、鱼类的不同姿态和角度、不同的生长阶段等情况。以保证模型在各种情况下都能准确识别。例如在研究海洋鱼类识别时，要收集有不同深浅海域背景、不同游姿以及不同年龄阶段的鱼的图像。这些图像数据来源可以是科研机构的数据库、渔业养殖企业的监控录像以及摄影爱好者拍摄的鱼类照片等。

对于收集到的图像，需要进行准确标注。标注的内容可以包括鱼类的种类、性别（如果有明显区分特征）、年龄范围等信息。标注工作可能需要一定的专业知识，例如正确判断鱼类的种类可能需要鱼类学专家的协助，或者经过专业训练的标注员进行操作。

2.模型选择与构建

除了卷积神经网络（CNN），还可以使用如ResNet50这样的深层CNN模型。ResNet50通过引入残差块（Residual Block）来解决深层网络训练过程中的梯度消失问题。每个残差块包含主路径（执行常规卷积操作）和快捷路径（直接将输入传递至输出，两者相加形成最终输出），这种结构有助于信息直接流动，保持深层网络的性能。在构建基于ResNet50的鱼类识别系统时，要进行一系列的操作，如数据增强（应用旋转、翻转、缩放、色彩变换等技术增加样本多样性，防止过拟合），移除原模型的全连接层并替换为适应鱼类识别任务的新全连接层（输出节点数等于鱼类种类数），在初始训练阶段冻结大部分卷积层仅微调新增的全连接层以加快收敛速度等操作。

工厂化循环水养殖装备科技创新团队-中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所网站

在鱼类养殖过程中，传统的人工识别和统计鱼类的方法存在很多弊端。一方面，人工操作耗时耗力，大规模养殖场中要对大量的鱼类进行点数、分类是非常吃力的工作；另一方面，人工识别容易出错，可能因为视觉疲劳或者经验不足等因素导致误判。利用鱼类AI识别技术，可以大大提高工作效率和准确性。通过在养殖场设置摄像头等图像采集设备，能够实时对鱼类进行识别、分类和计数。例如在一个大型的淡水鱼养殖场中，可以通过AI识别不同种类的鱼（如草鱼、鲢鱼、鲫鱼等）的数量，及时了解各种鱼类的生长和存活情况，这有助于合理安排养殖密度。

根据识别到的鱼类品种、生长阶段等信息，AI技术还可以实现智能饲料投放。不同种类、不同生长阶段的鱼对饲料的种类和需求量是不同的。比如幼鱼期的饲料营养成分和投喂量与成年鱼有很大区别。通过AI识别鱼类的种类和生长阶段，可以自动调整饲料的种类和投放量，提高饲料的利用率，降低养殖成本。同时，这也减少了饲料的浪费对水体环境造成的污染风险，有利于养殖环境的维护和可持续养殖。

2. 鱼病防治预警

鱼类AI识别可以对鱼病进行智能识别。健康的鱼和患病的鱼在身体外观上往往有一些特征性的区别，例如病鱼可能会出现颜色变化、身体局部溃烂、鳍条残缺或者行为异常等情况。AI识别可以基于这些外观特征和行为特征准确判断鱼病的类型。比如，当识别到鱼体出现白色斑点，可能是患上了小瓜虫病。一旦发现鱼病早期症状，就能及时采取防治措施，减少疾病传播和鱼群的死亡率，提高养殖效益。

实时监测鱼类健康状况还可以通过分析鱼类的行为模式。正常的鱼类有其特定的游动、觅食等行为习惯，当鱼的行为出现异常改变时，可能暗示着健康出现问题或者养殖环境发生变化。例如，正常情况下草鱼会在水体中下层活动并正常觅食，如果草鱼持续在水体表面异常游动且不觅食，可能是水中溶解氧过低或者鱼体可能受到疾病影响。AI系统通过对鱼类行为图像的识别分析，可以及时发出鱼病预警。

3.野生鱼类种群监测

在自然水域（如河流、湖泊、海洋等）中，了解野生鱼类的种群数量、种类分布以及种群动态变化对于渔业资源的可持续管理至关重要。鱼类AI识别技术可以借助水下摄像头或者航空、卫星遥感图像（在海洋表面等大尺度监测时）等设备采集到的鱼类图像数据，识别其中的鱼类种类并统计数量。例如在海洋保护区的监测中，通过分析不同区域的鱼类分布情况，可以评估保护区的生态保护效果，了解哪些区域是鱼类的重要栖息地和繁殖区域等。

在河流中对珍稀鱼类的保护方面，AI识别可以及时发现珍稀鱼类的出现频率、活动范围等信息。比如在长江流域对中华鲟的保护工作中，通过在关键水域设置图像监测设备，采用鱼类AI识别技术，有助于及时监测中华鲟的洄游情况、生存状态等，为制定更为有效的保护策略提供依据。

4.外来鱼类入侵防控

外来鱼类入侵是全球渔业资源面临的一个重大威胁，一些外来鱼类可能会破坏本土鱼类的栖息地、竞争食物资源甚至捕食本土鱼类，导致本地鱼类种群数量下降。鱼类AI识别可以在水域中及时识别出外来鱼类，特别是在一些开放的贸易港口、引进水生植物和观赏鱼的水域等容易出现外来鱼类入侵风险的地方。例如在一些南方的淡水水系，当引入外来观赏鱼后，可能会有它们进入自然水域的风险，如果能及时通过AI识别发现外来鱼类（如巴西龟进入本地池塘这种情况也可以类似监测），就可以采取相应的防控措施，如捕捞清除、设置拦截设施等，防止它们进一步扩散和对本地鱼类生态造成破坏。

未来，随着技术的不断进步，鱼脸识别系统有望在更广泛的领域进行应用，比如其他鱼类的保护，甚至向陆生动物的身份识别系统扩展。这不仅将进一步推动科技与生态的结合，也将为环境保护提供更多智慧解决方案。

来源：快瞳科技