科研产出
鱼菜共生复合种养技术发展现状及未来趋势
《大连海洋大学学报 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：鱼菜共生是以微生物为枢纽，采用循环经济理念的多学科融合技术，以绿色、健康、可持续发展为目标，旨在解决当前“大食物观”背景下环境污染、食品安全等问题。近年来，在数字化转型和智能化应用的推动下，鱼菜共生技术迅猛发展，但该系统仍面临一系列问题与挑战。本文在回顾国内外相关研究基础上，追溯发展起源，以技术模式研究现状为主线，对鱼菜共生技术关键要素、效益可行性等进行梳理，剖析了当前技术面临的盐碱水种养品种局限、体系设计不完善、人工光源缺少科学补给等技术瓶颈，以及疾病预防困难、循环水净化不彻底、应用型人才队伍薄弱等挑战。提出未来研究应倾向于盐碱水种养品种筛选，氮、磷及其他营养素的转化机制，疾病防控，有机饲料研发等方面，并预测该技术未来会向数字化、智能化、立体化、商业化发展，以期为鱼菜共生技术的推广和应用提供科学参考。
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基于机器视觉的工厂化循环水养殖智能投喂策略
《渔业现代化 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：智能投喂策略是实现工厂化循环水养殖过程中饲料高效利用、降低养殖成本的关键。提出一种结合水面图像纹理判别和YOLOv5-BCH残饲检测的智能投喂策略。首先，以平静水面为基线，通过摄食过程水面图像纹理特征获得残饲识别帧；其次，通过采用BottleNet-CSP模块与CBAM模块分别对YOLOv5的Backbone和Neck端进行改进，增强了深度神经网络在空间和通道维度上的特征表示能力，且有效融合了多尺度特征。同时在Head部分设置3个微尺度检测头增强对水面小目标特征的捕捉能力，使mAP0.5、mAP0.5:0.95和精确率分别提升40.26%、15.59%和37.85%;最后，设计智能投喂系统并采用“试投+单轮多次”自适应投喂策略，有效降低了劳动力投入及饲料浪费。研究表明，该系统可代替人工实现全流程智能化投喂，为工厂养殖饲喂环节实现无人化提供参考。
关键词： 智能投饲策略 机器视觉 深度学习 残饲识别 工厂化循环水养殖
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