一、方案介绍

本方案采用水下双目摄像头结合人工智能图像识别技术，实现对养殖水体中鱼类、虾蟹等对象的密度估算、分布追踪、活动规律分析。通过构建立体视觉模型，自动识别养殖对象的数量、体型、分布密度变化，并与环境参数（溶解氧、氨氮等）联动，实现对过密、密度不均、水体承载异常等情况的智能预警与优化建议。

系统结合4G无线传输技术，将数据和视频实时上传至云平台，管理者可通过电脑或手机远程查看，实现“少人化”与“可视化”管理。

二、监测目标

三、需求分析

传统养殖中，密度判断主要依赖人工观察或经验估算，存在以下问题：

四、监测方法

系统通过部署双目水下摄像头，对养殖区域内的图像进行立体采集，再由AI识别算法提取：

结合环境传感器数据，动态分析密度-环境关系，实现数据驱动的养殖管理。

五、应用原理

1. 双目视觉原理：

双目摄像头模拟人眼结构，两个镜头间有固定基线，通过对同一目标从不同角度拍摄，计算视差并恢复深度信息，从而实现立体识别与空间距离测算。

2. AI图像识别原理：

采用深度学习模型（如YOLO、Mask R-CNN）对鱼群图像进行分割、分类、计数，并建立动态行为模型。

3. 密度估算原理：

结合识别出的个体数量、个体尺寸与拍摄区域空间体积，计算单位体积内生物数量，得到实时密度数据。

六、功能特点

七、硬件清单

八、硬件参数（量程、精度）

九、方案实现

十、数据分析

十一、预警决策

十二、方案优点

十三、应用领域

十四、效益分析

十五、案例分享

广东珠海某对虾养殖场应用案例
通过部署水下双目系统，管理人员发现部分水域密度异常高且活跃度下降，系统自动预警后采取分池养殖、增氧措施，减少死亡率约20%，年终产量提升约12%，被当地渔业部门列为智慧养殖推广示范项目。