1. 项目背景与核心价值鱼类识别系统是计算机视觉在生态监测和水产养殖领域的重要应用场景。去年我在完成本科毕业设计时选择了基于YOLOv11的实时鱼类识别系统作为研究方向这个项目不仅帮我拿到了优秀毕业设计后来还被本地水产研究所采用作为养殖池监控的辅助工具。传统鱼类识别主要依赖人工观察或固定摄像头拍摄后人工分析效率低且成本高。而基于深度学习的方案能够实现实时识别30FPS以上多目标同时追踪自动统计鱼群数量和行为异常情况预警如病鱼检测2. 技术选型与模型优化2.1 为什么选择YOLOv11在比较了Faster R-CNN、SSD和YOLO系列后最终选择YOLOv11主要基于速度优势在Jetson Nano上能达到28FPS满足实时性要求精度平衡mAP0.5达到76.3%自建数据集轻量化仅14.7MB的模型大小适合边缘设备部署注意最新版YOLOv11相比v10在backbone中加入了EMA注意力机制对小目标检测效果提升明显2.2 数据准备关键点我们采集了本地养殖场的5种常见鱼类数据class_names [grass_carp, crucian, tilapia, catfish, shrimp] # 虾类单独分类数据增强策略水下场景模拟添加蓝色滤镜和噪点随机遮挡模拟水草遮挡运动模糊捕捉游动状态3. 系统架构设计3.1 整体流程graph TD A[摄像头输入] -- B[图像预处理] B -- C[YOLOv11推理] C -- D[结果可视化] D -- E[数据存储] E -- F[Web展示]3.2 核心代码结构├── configs/ # 模型参数配置 ├── data/ # 数据集和标签 ├── utils/ # 工具函数 │ ├── augment.py # 数据增强 │ └── tracker.py # 目标追踪 ├── app.py # Flask Web应用 └── detect.py # 主检测脚本4. 关键实现细节4.1 改进的损失函数在原有CIoU Loss基础上加入角度损失class AngleLoss(nn.Module): def forward(self, pred, target): # 计算鱼体朝向角度差 angle_loss 1 - torch.cos(pred[:,4] - target[:,4]) return angle_loss.mean()4.2 多目标追踪优化使用DeepSORT算法时遇到的问题及解决方案问题现象原因分析解决方案ID切换频繁鱼类外形相似增加ReID特征维度漏检率高鱼群遮挡严重调整NMS阈值至0.45. 部署实践5.1 边缘设备适配在Jetson Nano上的优化技巧使用TensorRT加速python export.py --weights yolov11s.pt --include engine --device 0调整视频解码方式cap cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_V4L2) # 使用V4L2驱动5.2 Web界面开发采用FlaskECharts实现的数据看板// 实时数量统计 option { series: [{ type: gauge, data: [{value: fish_count}] }] }6. 实际应用效果在80亩试验鱼塘的测试结果指标日间夜间补光识别准确率92.3%85.7%平均延迟34ms48ms最大并发数8路5路7. 常见问题解决方案误检水波纹增加水下场景负样本在预处理中加入频域滤波小鱼检测效果差修改anchor尺寸为[12,16, 19,36, 40,28]使用FPN-P2结构增强小目标检测部署时内存不足启用--half参数使用FP16推理限制图像分辨率不超过640x640这个项目从设计到落地共耗时4个月最大的收获是认识到工业场景与学术研究的差异。比如实际养殖场的水质浑浊度远超实验室环境促使我们开发了专门的水下图像增强模块。建议后续可以加入鱼类行为分析抢食、异常游动3D姿态估计判断鱼体健康状态水质参数联动分析 基于YOLOv11的实时鱼类识别系统设计与优化
1. 项目背景与核心价值鱼类识别系统是计算机视觉在生态监测和水产养殖领域的重要应用场景。去年我在完成本科毕业设计时选择了基于YOLOv11的实时鱼类识别系统作为研究方向这个项目不仅帮我拿到了优秀毕业设计后来还被本地水产研究所采用作为养殖池监控的辅助工具。传统鱼类识别主要依赖人工观察或固定摄像头拍摄后人工分析效率低且成本高。而基于深度学习的方案能够实现实时识别30FPS以上多目标同时追踪自动统计鱼群数量和行为异常情况预警如病鱼检测2. 技术选型与模型优化2.1 为什么选择YOLOv11在比较了Faster R-CNN、SSD和YOLO系列后最终选择YOLOv11主要基于速度优势在Jetson Nano上能达到28FPS满足实时性要求精度平衡mAP0.5达到76.3%自建数据集轻量化仅14.7MB的模型大小适合边缘设备部署注意最新版YOLOv11相比v10在backbone中加入了EMA注意力机制对小目标检测效果提升明显2.2 数据准备关键点我们采集了本地养殖场的5种常见鱼类数据class_names [grass_carp, crucian, tilapia, catfish, shrimp] # 虾类单独分类数据增强策略水下场景模拟添加蓝色滤镜和噪点随机遮挡模拟水草遮挡运动模糊捕捉游动状态3. 系统架构设计3.1 整体流程graph TD A[摄像头输入] -- B[图像预处理] B -- C[YOLOv11推理] C -- D[结果可视化] D -- E[数据存储] E -- F[Web展示]3.2 核心代码结构├── configs/ # 模型参数配置 ├── data/ # 数据集和标签 ├── utils/ # 工具函数 │ ├── augment.py # 数据增强 │ └── tracker.py # 目标追踪 ├── app.py # Flask Web应用 └── detect.py # 主检测脚本4. 关键实现细节4.1 改进的损失函数在原有CIoU Loss基础上加入角度损失class AngleLoss(nn.Module): def forward(self, pred, target): # 计算鱼体朝向角度差 angle_loss 1 - torch.cos(pred[:,4] - target[:,4]) return angle_loss.mean()4.2 多目标追踪优化使用DeepSORT算法时遇到的问题及解决方案问题现象原因分析解决方案ID切换频繁鱼类外形相似增加ReID特征维度漏检率高鱼群遮挡严重调整NMS阈值至0.45. 部署实践5.1 边缘设备适配在Jetson Nano上的优化技巧使用TensorRT加速python export.py --weights yolov11s.pt --include engine --device 0调整视频解码方式cap cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_V4L2) # 使用V4L2驱动5.2 Web界面开发采用FlaskECharts实现的数据看板// 实时数量统计 option { series: [{ type: gauge, data: [{value: fish_count}] }] }6. 实际应用效果在80亩试验鱼塘的测试结果指标日间夜间补光识别准确率92.3%85.7%平均延迟34ms48ms最大并发数8路5路7. 常见问题解决方案误检水波纹增加水下场景负样本在预处理中加入频域滤波小鱼检测效果差修改anchor尺寸为[12,16, 19,36, 40,28]使用FPN-P2结构增强小目标检测部署时内存不足启用--half参数使用FP16推理限制图像分辨率不超过640x640这个项目从设计到落地共耗时4个月最大的收获是认识到工业场景与学术研究的差异。比如实际养殖场的水质浑浊度远超实验室环境促使我们开发了专门的水下图像增强模块。建议后续可以加入鱼类行为分析抢食、异常游动3D姿态估计判断鱼体健康状态水质参数联动分析 RELATED READING
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