摘要：为实现集约化水产养殖中的鱼类因病毒细菌等感染体表病症的快速、准确识别,帮助养殖户快速了解养殖池内的鱼病危害程度和分布情况,基于改进的YOLOv5结合嵌入式技术设计一套鱼病的快速检测系统。使用改进过的YOLOv5神经网络模型生成鱼病的候选框,实现对鱼病的快速定级分类。检测系统根据候选框的数据对鱼病进行计数、分类,鱼病危害分类按正常、轻度、重度划分,结合患病鱼数形成对鱼病危害程度定量化测评的体系,最后引入GPRS模块获取检测点的位置信息,在软件端形成鱼病的热力图。模型测试结果表明:改进后的YOLOv5模型检测精准率为99.75%,召回率为93.21%,测试模型mAP50、mAP50:95对比原YOLOv5模型在帧数轻微下降3.22帧的情况下AP达到99.38%、88.09%,表明其拥有出色性能,改进后模型内存下降至13.6 MB。改进后YOLOv5模型体积更小,性能优越稳定强,适宜部署在鱼病检测嵌入式系统中。系统整体测试结果表明:系统能够实时的检测鱼病的发生,检测时系统能按正常,轻度,重度划分鱼病,并将鱼病的情况结合定位系统形成可视化的热力图像。

摘要：引种长江上游水系的白缘鱼央,在实验室条件下用自主设计制作的“双控循环养殖系统”进行驯养,通过对水流和温度的控制,解决了冷水鱼的水温、水质和饲料问题。对病鱼组织刮片和镜检,基本鉴别和确定了对白缘鱼央危害较大的水霉病病原体以及两种寄生虫病病原体和两种出血病病原体,并对白缘鱼央的气泡病和弯体病的产生原因进行了分析。探讨了白缘鱼央“双控”“双低”养殖水体的必要性。