基于YOLOv5的復(fù)雜場景魚苗數(shù)量檢測技術(shù)研究與應(yīng)用

摘要：針對復(fù)雜場景下傳統(tǒng)魚苗統(tǒng)計(jì)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的問題，本文提出了一種基于 YOLOv5的數(shù)量檢測方法，實(shí)現(xiàn)了智能、準(zhǔn)確、高效的魚苗數(shù)量統(tǒng)計(jì)。該方法基于自主采集的魚苗數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，通過應(yīng)用 YOLOv5 算法實(shí)現(xiàn)魚苗數(shù)量智能統(tǒng)計(jì)模型。結(jié)果顯示，無論光照條件變化還是魚群密度變化，該方法均具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。同時(shí)，本文結(jié)合J2EE 相關(guān)技術(shù)，探討其在實(shí)際水產(chǎn)養(yǎng)殖中的應(yīng)用價(jià)值，為智能水產(chǎn)養(yǎng)殖提供了新的技術(shù)支撐和解決方案。

關(guān)鍵詞：YOLOv5；目標(biāo)檢測；智能水產(chǎn)養(yǎng)殖；魚苗計(jì)數(shù)

中圖分類號：TP392 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）17-0022-03 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID） ：

0 引言

作為歷史悠久的水產(chǎn)養(yǎng)殖大國，淡水養(yǎng)魚是我國水產(chǎn)養(yǎng)殖的重要組成部分之一[1]。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2022年我國淡水產(chǎn)品產(chǎn)量達(dá)3 303.1萬噸，占水產(chǎn)品總產(chǎn)量的49.37%，其中魚類的總產(chǎn)量高達(dá)2 732.3萬噸，占我國淡水產(chǎn)品的82.72%[2]。顯然，淡水養(yǎng)魚在水產(chǎn)養(yǎng)殖乃至國民經(jīng)濟(jì)中仍具有舉足輕重的地位。然而，隨著淡水養(yǎng)殖業(yè)的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)的養(yǎng)殖方式已無法滿足漁民日常養(yǎng)殖需求，尤其在面對規(guī)模化、精細(xì)化養(yǎng)殖場景時(shí)，顯得捉襟見肘。以淡水魚養(yǎng)殖為例，為有效掌握魚苗養(yǎng)殖密度并合理投放飼料，漁民多采用人工計(jì)數(shù)和計(jì)算，這種粗放型養(yǎng)殖方式不僅耗時(shí)費(fèi)力，而且準(zhǔn)確率不高[3]。

在此背景下，如何利用信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的魚苗計(jì)數(shù)，進(jìn)而助力漁場的科學(xué)管控與精準(zhǔn)投放，有效提升漁場管理能力和效率，已成為當(dāng)前智慧養(yǎng)殖行業(yè)的重點(diǎn)研究課題。……