AI 解锁渔业精准测量!前臀鮡表型与体质量测算实现自动化
- 2026-05-09 08:30:51
前臀鮡是我国金沙江等流域特有的冷水性小型经济鱼类，其人工驯养与资源保护对淡水渔业发展意义重大。而传统人工测量前臀鮡表型数据，存在效率低、误差大、主观性强等问题，难以满足规模化监测与养殖研究的需求，亟须智能化的测量方法突破技术瓶颈。
华中农业大学信息学院郑芳副教授团队与水产学院合作，在《华中农业大学学报》2026 年第 2 期发表《基于关键点检测的前臀鮡表型测量与体质量预测》的文章。研究基于计算机视觉与深度学习技术构建的关键点检测方法，实现了前臀鮡表型自动化测量与体质量精准预测。研究表明，该方法通过采集多视角图像构建数据集，经模型对比后优选出 YOLOv8n-pose 模型，其检测精确率达到 94.70%，表型测量平均相对误差仅为 5.45%；筛选 5 个核心表型指标构建的多元回归模型，测试集决定系数 R² 达 0.97，能高效完成体质量定量估算。这一方法突破了鮡科鱼类特殊体型的自动测量适配难题，能够为其选种育种、增殖放流与生态监测提供精准的技术支撑。
本研究得到湖北省支持种业高质量发展资金项目（HBZY2023B009）、国家自然科学基金项目（31971421）和华电集团金沙江上游远期放流鱼种人工繁育技术研究项目（T-2022-04）的资助。
周逸驰, 陈彦祥, 刘季松, 等. 基于关键点检测的前臀鮡表型测量与体质量预测[J]. 华中农业大学学报, 2026, 45(2): 45‐57.
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