海南
针对东北亚工厂化大麻哈鱼养殖普遍面临的病害研判滞后、人工巡检成本居高不下、水下全域监测能力缺失等产业瓶颈,高校研究生科创团队研发的声影识鱼病大麻哈鱼病害智能识别监测设备完成核心技术攻关。该设备创新采用 “声呐 + 双目视觉” 多模态融合感知技术,面向冷水鱼工厂化养殖场景提供国产化病害智能监测整体解决方案。
团队成员调试声纳探头实拍
东北大麻哈鱼作为国内核心冷水特色养殖品类,全产业链产值突破 48 亿元,吸纳数十万从业人员。伴随工厂化养殖模式规模化扩张,传统依赖人工目视巡检、经验判病的作业体系局限性持续放大:传统监测装备水下探测覆盖范围有限,鱼病人工误判率达 28%#x2011;32%;病害确诊滞后将导致发病后 5#x2011;8 天群体感染率快速攀升至 40%#x2011;50%,极易引发规模化养殖损失。同时,人工巡检运维成本可达单基地每年 22 万元,占养殖综合成本 15%#x2011;20%,高运维成本已成为限制冷水鱼产业提质增效的关键因素。
项目构建国内首个面向东北大麻哈鱼的多模态病害专属数据库,覆盖水霉病、疖疮病、弧菌病等 5 类高频病害,积累 142 组全周期生物样本,为算法模型训练提供高质量底层数据支撑。设备首创声呐#x2011;双目视觉融合监测架构,集成 YOLOv10 目标检测框架、deepsort多目标跟踪算法、OpenCV 图像预处理工具与 Transformer 特征提取模型,完成水下声学、光学多源信息的多维融合解析,设备病害综合识别准确率可达 93%。
yolov10+deepsort的目标跟踪实现
硬件端配置 ISS360 成像声呐与 800 万像素 4K 水下光学摄像模组,实现 5#x2011;50 米三向探测能力,可完成养殖网箱及周边 50 米水域的全域感知,支持 7×24 小时不间断在线监测,替代传统每周 1#x2011;2 次的人工巡检作业模式。整机选用 316L 不锈钢、碳纤维、蓝宝石玻璃等耐海洋腐蚀材料,达到 IP68 深海防护标准;配套自研微电流主动防附着技术,抑制海洋生物附着侵扰,设备整机服役寿命由 1 年提升至 3 年以上,可将现场人工运维成本降低 70% 以上。结合不同养殖主体的建设预算与业务需求,产品划分普惠版、专业版两套标准化硬件方案,定价分别为 2 万元 / 套、5 万元 / 套,有效降低渔业智能化装备落地门槛。
声影识鱼病设备图
目前项目已形成完备自主知识产权体系,拥有 19 项专利、9 篇学术研究论文以及 9 项软件著作权。经专业科技查新与第三方权威机构检验认证,该多模态融合大麻哈鱼病害识别技术为国内外首创。项目负责人戴阳睿表示:“区别于传统单一光学水下监控设备,本套系统发挥声呐在浑浊、无光水环境下的感知优势,通过捕捉鱼群声学行为特征结合视觉病灶信息,实现病害前置预警,推动养殖模式由‘发病后处置’向‘发病前防控’转型。”
项目深度开展东北亚国际产学研协同创新,联动俄罗斯、日本、韩国高校科研机构搭建多语言渔业数据平台,并依托中俄海洋渔业国际联合实验室持续开展技术迭代优化。下一步,团队将加速关键硬件部件国产化替代,迭代升级多模态算法模型,扩充冷水鱼病害样本数据集,助力东北大麻哈鱼养殖产业数字化升级,输出面向东北亚区域的中国智慧渔业科创方案。
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