| 成果简介： |
该项目源自于2020年浙江省科技厅重点计划研发项目（现为“尖兵”“领雁”研发攻关计划），要求开展基于生物学特性的高效立体种苗培育、离体孵化、自动计数等设施设备的研发和设施养殖条件下专用配合饲料和自动精准投饵技术的研究，突破繁育过程的设施化与智能化等技术瓶颈，显著提高生产效益和种苗品质，推动产业持续发展。
该项目面向设施化水产繁育的信息化技术及装备研发，使用智能管控技术来开发新型的水产繁育设施，以提高水产养殖的效率和质量，实现了工厂化循环水养殖的原型系统，并进行了产业化和工程化的落地和实践，取得了多项科技创新成果，具体如下：
1）研发了一种新的鱼卵孵化装置，能够自动监测并调节受精卵孵化环境，同时实时监控并调节水质，并针对需要在短时间内孵化的卵来说可以保证水质的稳定性避免影响孵化效果，提高孵化率。
2）研究了南美白对虾一种弧菌的分离鉴定及致病性，采用TCBS培养基从濒死凡纳滨对虾肝胰腺分离到浅绿色、直径3~7mm的发荧光菌落；革兰染色为阴性短杆菌；经API20E鉴定，分离株PvL-1与坎氏弧菌参考菌株CAIm249相似度为90%；fitZ序列与坎氏弧菌CP020076相似度为99.31%；gapA序列与坎氏弧菌EF596552相似度为98.89%；采用坎氏弧菌种特异性引物对PvL-1进行PCR分析，可扩增出坎氏弧菌种特异性片段，不能扩增出轮虫弧菌和哈维氏弧菌特异性片段，结果表明PvL-1为坎氏弧菌成员；实验分离到可发光的坎氏弧菌PvL-1，对凡纳滨对虾有较强致病性，拓展了对凡纳滨对虾发光坎氏弧菌的认知。
3）基于计算机视觉、图像处理和AI深度学习技术开展了鱼虾个体识别与自动计数及基于实时活跃度和AI深度学习的鱼虾精准投喂技术研究；根据鱼群在摄食过程中的不同行为，可以将鱼群摄食行为划分为3个欲望等级，即无摄食欲望：鱼对饵料无反应，水面有饵料残留，水面基本平静且少鱼；弱摄食欲望：水面基本无饵料残留，但有大量鱼类聚集；强摄食欲望：鱼群混乱度较高、抢食，水面有大量水花。根据鱼苗数量在养殖池育苗总数中所占比例设置阈值，分析鱼苗的摄食需求及饥饿程度。通过设计坐标-通道-空间链式注意力模式，微调网络模型参数，提出了基于三重注意力机制的YOLOv5s的斑马鱼检测算法，模型TAM-YOLO平均准确度达95.88%，对后续智慧渔业研究提供了参考。
4）开发了一套水产养殖环境和病害数字化管控系统。以模块化的方式，完成了系统的设备管理模块、环境采样管理模块、监控以及控制模块进行了功能界面的展示。
项目研发的一系列创新技术，包括自动监测调节的鱼卵孵化装置、AI驱动的鱼虾个体识别与精准投喂系统，以及全面的水产养殖环境与病害数字化管控系统，已经在实际养殖场景中得到广泛应用和验证。特别是“智能工厂化水产繁养成套设备”，经浙江省机电产品质量检测所检测验证，并通过实际用户使用反馈表现出色，证明了其高效性和实用性。该项目的成果展示了项目的深度与广度。项目的成果不仅在浙江省内多个水产养殖企业得到了推广，还构建了数字化设施繁育示范基地和测试点，显著提升了区域水产繁育的智能化水平。 |
