摘要：鱼群摄食的精准投喂技术是实现智慧化水产养殖的一项关键技术。大多数精准投喂模型都是基于水质较清晰的室内养殖池,不太适用于开放式养殖环境。本研究通过水上视角采集构建了一套开放式池塘数据集,并对数据集进行数据增强增加其多样性,然后在轻量化神经网络MobileViT基础上,将CBAM注意力模块与MV2模块结合设计了CBAM-MV2模块,并嵌入BiLSTM循环神经网络用于识别分类,提出改进的MobileViT-CBAM-BiLSTM模型,提高了模型预测能力、鲁棒性和泛化性能,实现了鱼群摄食行为的三分类。实验结果显示,改进后MobileViT在采集的视频帧数据集上明显优于改进前的MobileViT,准确率98.61%,宏F1值达98.79%,相对于原始MobileViT准确率提高6.33个百分点,宏F1值提高6.75个百分点。