如何盘点一个池塘里鱼的数量？深圳快瞳科技研制的AI图像识别技术，只需5秒钟就能计算出存量鱼的数量，而且准确率能达到99%。

该系统主要由高速摄像机、拍摄摇臂、图像处理以及计算系统组成，“设备布局完毕后，利用全局曝光的高速摄像机对鱼池进行全景拍摄，通过以太网方式传输至计算机处理，图像经预处理后，进行特征提取并分析，进而得出结论。

为了验证这一技术的可靠性，不久前，我们对东莞市一个鱼塘进行了实测。运用基于AI图像识别技术的生物盘点系统，单个鱼池盘点时间仅耗时5秒钟。随后进行了人工盘点，4名工人花费25分钟才完成。清点结果表明，AI图像识别技术的准确率高达99%。

鱼类AI识别的技术原理

AI识别鱼类主要基于计算机视觉技术，其原理与一般图像识别相似，但也有针对鱼类识别的特殊之处。

一、图像数据的表示与特征 在计算机中，图像由像素点组成，这是图像识别的基础。对于灰度图像，每个像素点有一个灰度值（0 - 255表示亮度）；彩色图像的每个像素点则有3个颜色值（表示红、绿、蓝三原色比例，数值也在0 - 255之间），整幅图像可看作矩阵或张量，矩阵的行数和列数是图像的高度和宽度，元素为像素点，维度表示通道数（灰度图像为1，彩色图像为3）。图像的特征分为低级特征（颜色、形状、纹理等）和高级特征（对象类别、场景分类、对象之间的关系等）。识别鱼类时，鱼类的外形轮廓（形状特征）、体表颜色（颜色特征）和鳞片纹路（纹理特征）等低级特征是重要依据，同时确定鱼的种类等是高级特征识别。例如，有些鱼具有独特的形状（如海马的弯曲身形）或者颜色斑纹（如小丑鱼的鲜艳条纹），这些特征有助于通过计算机视觉技术提高识别率。

二、卷积神经网络（CNN）发挥核心作用

1.卷积层（Convolutional Layer）

• 这是CNN的核心组成部分。CNN通过卷积核对图像进行卷积操作，就像一个滑动窗口在图像上移动，卷积核与对应图像区域内的像素进行点乘求和等运算，提取局部特征。例如，对于鱼类图像识别，浅层的卷积层可能会提取到鱼类图像中的点、线条等基础特征。在识别鲤鱼图片时，首先提取到的可能是鱼尾鳍上的线条、鱼眼轮廓等基本元素。

2.池化层（Pooling Layer）

• 通常在卷积层之后，其主要目的是缩小数据量，同时保留重要特征，减少后续计算量并避免过拟合。常见的池化方式有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。比如在识别鱼类照片时，池化操作可以将鱼类身体部分存在对识别价值较小但数据量较大的一些像素区域进行压缩处理，而保留鱼眼、鱼鳍等关键特征部分相对较大的数据比例。

3.全连接层（Fully - Connected Layer）

• 位于卷积神经网络的末尾，全连接层将前面提取到的所有特征联系起来进行整合，输出对鱼类种类等的预测结果。例如经过之前的多层卷积和池化处理后得到的整个鱼体形状、颜色、鳍的数量和形状等特征综合起来，全连接层判断是哪种鱼类，并且在训练过程中不断调整权重使得预测结果与真实结果相符。

三、特征提取与反向传播算法（Back Propagation）

1.特征提取

• 特征提取是识别的重要步骤。在传统方法中依靠手工设计的特征提取器，效率和准确性有局限。而CNN通过不断自我学习，可以直接从原始图像中自动高效地提取有效、关键的特征，如不同种类鱼的眼睛大小和形状差异、鱼鳍的形态及相对位置等。随着神经网络层数的加深，图像分辨率逐渐降低，但提取的特征更加抽象，从简单局部特征逐步构建对图像的整体理解。

2.反向传播算法

• 它是保证CNN识别准确率不断提高的重要算法。在识别鱼类时，首先需要有标记的大量鱼类图像数据作为训练素材。当输入一张鱼类图片，经过网络计算得到预测结果，如果预测结果与真实结果（事先标记好的鱼类种类）存在差异，反向传播算法就会根据这种差异，从输出层开始反向调整网络中每个神经元的权重和偏置。通过多次这样的反向传播、调整，网络逐步减少误差，提高对鱼类种类识别的准确率。例如如果将草鱼图片错识别为鲤鱼，那么就会通过反向传播算法来调整网络的权重和偏置，使下一次遇到类似草鱼的图像时得到正确识别结果。

鱼类识别技术的应用

渔业管理与生态监测：鱼类识别技术可用于海洋特定鱼类物种的分布调查统计、海洋生态系统监测以及水族馆鱼类种类信息的自动识别。

水产养殖：在水产养殖中，鱼类识别系统可用于实时监测鱼类的健康状态、行为模式以及数量统计，从而提高养殖效率和管理水平。

水生生物保护：通过识别和监测水生生物，帮助保护濒危物种，防止非法捕捞和外来物种入侵。

公众教育与娱乐：一些鱼类识别APP可以让用户通过拍照快速识别鱼类，并获取相关百科信息，适合垂钓爱好者、观赏鱼爱好者和家庭主妇等。

鱼类识别技术的发展为渔业管理、生态保护和公众教育提供了强大的工具，未来有望在更多领域发挥重要作用。