魚類過魚計數(shù)系統(tǒng)通過技術(shù)創(chuàng)新與設(shè)計優(yōu)化，在效率、精度及適應(yīng)性上形成優(yōu)勢，為水產(chǎn)養(yǎng)殖、生態(tài)監(jiān)測及漁業(yè)管理提供關(guān)鍵技術(shù)支撐；采用多技術(shù)融合方案，適應(yīng)復雜水下環(huán)境。例如，聲學計數(shù)器在能見度低的水域中仍能穩(wěn)定工作，光學計數(shù)器通過優(yōu)化光照條件與圖像采集參數(shù)，確保在渾濁水體中的識別精度。針對密集魚群計數(shù)難題，機械-光學協(xié)同設(shè)計(如V形通道)可實現(xiàn)99%以上的準確率。此外，還支持多物種識別，覆蓋對蝦、羅非魚、鯰魚等不同生長階段，甚至擴展至黑水虻幼蟲等非水產(chǎn)動物計數(shù)，滿足多樣化應(yīng)用需求。
 

　　魚類過魚計數(shù)系統(tǒng)通過集成聲學、光學、電磁波及機器視覺等前沿技術(shù)，構(gòu)建“感知-識別-計數(shù)”的完整技術(shù)鏈條，實現(xiàn)對魚類動態(tài)行為的準確監(jiān)測與數(shù)量統(tǒng)計。
 

　　1.聲學感知技術(shù)
 

　　聲學計數(shù)器利用聲波在水中傳播時與魚類相互作用產(chǎn)生的回波信號進行計數(shù)。當聲波遇到游動的魚群時，反射回波的頻率、強度等特征會因魚體大小、游動速度等因素產(chǎn)生差異。系統(tǒng)通過分析這些回波信號的時域與頻域特性，可區(qū)分單條魚與魚群，并計算通過監(jiān)測區(qū)域的魚類數(shù)量。該技術(shù)適用于渾濁水域或夜間環(huán)境，但對小型魚類(如體長小于5厘米)的識別精度可能受限。
 

　　2.光學成像技術(shù)
 

　　光學計數(shù)器通過高清攝像頭或激光掃描設(shè)備捕捉魚類圖像，結(jié)合深度學習算法實現(xiàn)目標識別與計數(shù)。系統(tǒng)采用固定光源與統(tǒng)一背景設(shè)計，優(yōu)化光照條件以減少環(huán)境干擾；部分設(shè)備配備滑道式結(jié)構(gòu)，利用水流動力學特性使魚群自動分離，避免粘連問題。
 

　　3.電磁感應(yīng)技術(shù)
 

　　電磁計數(shù)器通過檢測魚類游動時產(chǎn)生的電磁信號變化進行統(tǒng)計。當魚類通過特定電磁場區(qū)域時，其身體導電性會引發(fā)場強波動，系統(tǒng)通過分析波動特征判斷魚類數(shù)量與位置。該技術(shù)具有非接觸式檢測優(yōu)勢，避免對魚體造成物理損傷，但需根據(jù)水域電導率進行參數(shù)校準，以確保適應(yīng)性。
 

　　4.機器視覺與人工智能融合
 

　　新一代系統(tǒng)普遍集成機器視覺算法與深度學習模型，通過數(shù)百萬張樣本訓練提升識別魯棒性。例如，針對羅非魚卵的計數(shù)模型準確率可達98%，對1-9厘米規(guī)格魚苗的計數(shù)速度達20萬尾/小時。系統(tǒng)可自動識別魚類種類、大小及健康狀態(tài)，為養(yǎng)殖戶提供更豐富的決策依據(jù)。