基于YOLOv5的水下机器人鱼类病害检测系统  

作　　者：舒航 林志文 周际琳 唐静 

机构地区：[1]成都工业学院自动化与电气工程学院,成都611730

出　　处：《养殖与饲料》2023年第3期57-61,共5页Animals Breeding and Feed

基　　金：四川省大学生创新创业训练计划(202111116003)。

摘　　要：为了解决人工水产养殖业中水产病害防治不科学的问题,适应传统水产养殖业养殖技术的转型升级,精准识别水产养殖中的鱼类病害。本文利用YOLOv5算法模型设计了一种鱼类病害检测系统,通过摄像头进行鱼类图像采集,再使用该鱼类病害检测系统对所采集的图像进行水产病害特征检测。对训练好的算法模型进行试验,准确率可达94.23%。由试验结果可得,基于YOLOv5的鱼类病害检测系统在水产养殖中检测准确率高,能够有效检测常见鱼类病害,为后期处理鱼类病害提供了有力依据。

关 键 词：鱼类病害 水下机器人 YOLOv5 病害检测 

分 类 号：S943[农业科学—水产养殖] S951.2[农业科学—水产科学]