摘要：在水下世界，光线昏暗、泥沙翻涌、鱼群密集游动......这些看似不可能逾越的技术屏障，正被一项名为"鱼类AI识别"的创新技术逐一攻破。这项技术正在重新定义水域生态监测的效率和精度。

在水下世界，光线昏暗、泥沙翻涌、鱼群密集游动......这些看似不可能逾越的技术屏障，正被一项名为"鱼类AI识别"的创新技术逐一攻破。这项技术正在重新定义水域生态监测的效率和精度。

鱼类AI识别的核⼼是卷积神经⽹络模型。具体来说是通过⽔下摄像头捕捉到的鱼类图像输⼊到经过训练的卷积神经⽹络 中，⽹络会⾃动学习和提取图像中的特征，并根据这些特征判断图像属于哪⼀种鱼类。

⽣物多样性是⼈类赖以⽣存和发展的重要基础，其中⽔⽣态监测是其中的重要组成部分。其中，鱼种数⽬越多可以反应 ⽔⽣态越健康。目前来说，水下识别鱼类技术存在三大难题。

1. 光影迷宫：暗黑水域的成像难题

水体吸收90%以上可见光，2米深处的光照强度不足水面1%

泥沙悬浮物造成散射效应，普通摄像头5米外成像模糊

解决方案：采用多频谱成像技术（可见光+近红外+紫外光）叠加处理，配合自主研发的去雾算法，在鄱阳湖实测中实现4.5米清晰成像

2. 流动迷阵：动态目标的追踪困境

鱼群游动速度可达5m/s，传统逐帧比对技术漏检率达37%

密集鱼群产生遮挡，个体识别准确率下降至62%

创新技术：时空序列分析引擎

▶ 毫秒级追踪鱼体运动轨迹

▶ 3D点云重构技术分离重叠个体

▶ 运动特征增强算法识别0.5秒瞬时姿态

3. 物种迷雾：相似鱼类的分辨难题

同科鱼类外观相似度超85%（如鳜鱼与鲈鱼）

幼鱼与成体形态差异达40余项特征参数

突破性方案：微特征识别系统

▶ 鳞片纹理量化分析（精度达0.01mm²）

▶ 色素细胞分布检测（识别12种基础色系组合）

▶ 鳍条摆动频率测量（精确到0.1Hz）

1.图像增强系统：

即使在高浊度、透光性差的水下环境中，也能还原清晰无噪的鱼类图像。针对水下成像难 题，我们采用领先的图像增强技术，去除水下噪点，呈现最真实的鱼类形态。

三层图像净化流程：

▶ 去噪处理（消除93%悬浮物干扰）

▶ 对比度增强（提升暗部细节37倍）

▶ 边缘锐化（保留0.2mm级体表特征）

2. 边缘计算技术：

借助边缘计算，本地识别效率提升，网络负载大幅减少。我们将处理能力下沉到本地，让识别速度更快，实时数据更精准。

3. 深度学习中枢

训练数据集：覆盖320种淡水鱼，含28万张多角度图像

模型架构：改进型YOLOv8+时空卷积网络

实时识别速度：单帧处理＜50ms

鄱阳湖生态研究

关键发现：

▶ 外来物种克氏原螯虾分布范围扩大23%

▶ 春季鱼群垂直分层现象与水温梯度相关系数0.89

应用价值：为鄱阳湖十年禁渔成效评估提供数据支撑

1. 智慧管理新模式

自动生成《水生生物完整性指数报告》

预测鱼类繁殖周期，制定精准保护方案

识别非法捕捞行为（如电鱼产生的电流干扰信号）

2. 产业联动效应

渔业部门：优化增殖放流方案

科研机构：获取连续5年的物种演变数据

环保组织：建立跨界水域生态走廊模型

正如《中国生物多样性保护战略与行动计划》所指出："科技创新是提升生态监测能力的关键"。鱼类AI识别技术，正在让每一条鱼都成为水域健康的"监测哨兵"，为子孙后代守护这份蓝色遗产。

来源：快瞳科技