循环水养殖鱼类视觉跟踪与数据集构建方法研究

【作者】 柳源； 王振华； 冯小牧； 张二磊；

【机构】 西北农林科技大学信息工程学院；

【摘要】 为解决循环水养殖环境中鱼体检测不稳定及遮挡导致跟踪丢失等问题,本文构建了包含多种经济鱼类的高分辨率水下视频数据集,并提出了基于DeepSort跟踪架构的水下鱼体检测与跟踪方法。利用水下相机采集循环水养殖视频,涵盖罗非鱼、鲈鱼和黑鱼三类重要经济鱼类,共51段视频、总时长约102分钟、原始帧数约15万帧;数据标注提供边界框、个体身份等信息,具有规模大、标注准确、场景真实的特点。针对鱼体跟踪标签切换频繁、遮挡恢复困难等问题,提出一种新的融合外观特征与运动信息的目标匹配策略。通过匹配距离度量优化、置信度阈值更新及目标再识别机制,提高了多目标跟踪的稳定性与连续性。实验结果表明,所提方法在三类鱼体上的平均检测精度均达98%,多目标跟踪准确率分别为0.604、0.835和0.812,标签一致性指标分别为0.671、0.778和0.770,验证了所提方法在真实养殖环境下的鲁棒性,为鱼类视频监控与行为分析等研究提供了可靠的数据基础和基准方法参考。更多还原