南方水产科学

作者：胡家祯, 孙佳龙, 黄小华, 朱国豪, 陶启友, 袁太平, 李根, 庞国良, 胡昱, 栗铭阳

关键词：海水网箱, 卵形鲳鲹, 鱼群数量, 高频水平机械扫描式声呐, DBSCAN密度聚类

为准确估算海水养殖网箱中的卵形鲳鲹 (Trachinotus ovatus) 数量，基于高频水平机械扫描式声呐和深度学习技术，提出了一种海水网箱鱼群数量的估算方法。该方法使用微分水层并逐层聚类的方式以实现计数，主要包括鱼群识别计数、鱼群聚类和鱼群数量拟合3部分。首先，使用高频水平机械扫描式声呐对海水网箱进行螺旋式的检测，获取鱼群图像信息并标注图像以构建改进的CS-YOLOv8s的训练数据集，然后训练CS-YOLOv8s模型以识别图像中的鱼类位置信息；其次，以40 cm水深间距划分网箱作为水层，对每个水层的识别坐标数据使用DBSCAN方法进行聚类处理，生成每个水层的鱼群数量数据；最后，将每个水层的数量数据与网箱中已知的鱼群数量进行拟合，构建鱼群数量拟合模型。结果表明，在海水网箱定量实验中，该方法对卵形鲳鲹数量的估算精度达到87.14%，能够较好地实现卵形鲳鲹的数量估算。

来源：2024年第5期

《南方水产科学》期刊编辑部

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