Fish feeding behavior recognition and intensity quantification methods in aquaculture: From single modality analysis to multimodality fusion

📄 arXiv: 2502.15311v2 📥 PDF

作者: Shulong Zhang, Jiayin Zhao, Mingyuan Yao, Xiao Liu, Yukang Huo, Yingyi Chen, Haihua Wang

分类: cs.CV, cs.ET

发布日期: 2025-02-21 (更新: 2025-06-13)

备注: 24 pages, 4 figures,

💡 一句话要点

综述水产养殖中鱼类摄食行为识别与强度量化方法，从单模态分析到多模态融合

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 鱼类摄食行为识别 水产养殖 计算机视觉 声学 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有鱼类摄食行为识别方法在复杂水产养殖环境中存在准确率不足、鲁棒性差等问题，难以满足实际应用需求。
  2. 本文综述了基于计算机视觉、声学和传感器等单模态以及多模态融合的鱼类摄食行为识别与强度量化方法。
  3. 通过对比分析各种技术的优缺点，为未来研究方向提供参考，旨在提升水产养殖管理效率和鱼类健康监测水平。

📝 摘要（中文）

鱼类摄食行为识别和强度量化是水产养殖管理的关键组成部分，一直是研究人员高度关注的热点领域，它在监测鱼类健康、指导投饵工作和提高水产养殖效率方面起着至关重要的作用。为了更好地开展未来的相关工作，本文首先分析和比较了现有的综述。然后，综述了基于计算机视觉、声学和传感器等单模态的鱼类摄食行为识别和强度量化方法的研究进展。同时，阐述了当前新兴的多模态融合在鱼类摄食行为识别和强度量化方法中的应用。最后，比较和分析了各种技术的优缺点，并展望了未来的研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：水产养殖中，鱼类摄食行为的准确识别和强度量化至关重要，直接影响鱼类健康、饵料利用率和养殖效益。然而，现有方法在复杂的水下环境中，容易受到光照变化、水质浑浊、鱼群遮挡等因素的影响，导致识别精度下降。此外，单一模态的信息往往存在局限性，难以全面反映鱼类的摄食状态。

核心思路：本文的核心思路是对现有鱼类摄食行为识别和强度量化方法进行全面的梳理和分析，从单模态（计算机视觉、声学、传感器）到多模态融合，总结各种方法的优缺点，并展望未来的研究方向。通过多模态信息的互补，可以提高识别的准确性和鲁棒性。

技术框架：本文主要分为以下几个部分：首先，对现有综述进行分析和比较；其次，分别对基于计算机视觉、声学和传感器的单模态方法进行综述；然后，阐述多模态融合方法在鱼类摄食行为识别中的应用；最后，对各种技术的优缺点进行比较分析，并展望未来研究方向。

关键创新：本文的创新之处在于对鱼类摄食行为识别与强度量化方法进行了系统性的梳理，特别是强调了多模态融合的应用前景。通过结合不同模态的信息，可以克服单一模态的局限性，提高识别的准确性和鲁棒性。此外，本文还对各种方法的优缺点进行了深入的分析，为未来的研究提供了有价值的参考。

关键设计：本文作为一篇综述性文章，并没有提出新的算法或模型。其关键设计在于对现有文献的分类和总结，以及对未来研究方向的展望。例如，在多模态融合方面，可以考虑如何有效地融合视觉、声学和传感器数据，如何设计更有效的特征提取方法，以及如何利用深度学习等技术来提高识别的准确性和鲁棒性。

📊 实验亮点

本文对现有鱼类摄食行为识别与强度量化方法进行了全面的综述，特别强调了多模态融合的应用前景。通过对比分析各种技术的优缺点，为未来的研究提供了有价值的参考。例如，在计算机视觉方面，深度学习方法在鱼类识别和行为分析中取得了显著进展；在声学方面，声呐技术可以用于监测鱼群的分布和活动；在传感器方面，水质传感器可以用于监测水环境的变化，从而影响鱼类的摄食行为。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能水产养殖系统，实现鱼类健康状况的实时监测、精准投喂和养殖环境的优化管理。通过准确识别鱼类摄食行为和量化摄食强度，可以有效降低饵料浪费，提高养殖效率，并减少环境污染。此外，该技术还可用于鱼类行为学研究，为鱼类保护和资源管理提供科学依据。

📄 摘要（原文）

As a key part of aquaculture management, fish feeding behavior recognition and intensity quantification has been a hot area of great concern to researchers, and it plays a crucial role in monitoring fish health, guiding baiting work and improving aquaculture efficiency. In order to better carry out the related work in the future, this paper firstly analyzes and compares the existing reviews. Then reviews the research advances of fish feeding behavior recognition and intensity quantification methods based on computer vision, acoustics and sensors in a single modality. Meanwhile, the application of the current emerging multimodal fusion in fish feeding behavior recognition and intensity quantification methods is expounded. Finally, the advantages and disadvantages of various techniques are compared and analyzed, and the future research directions are envisioned.