巴西里约热内卢将建南美最大水族馆

<正>据悉,正在巴西里约海港区建设的里约水族馆预计将在20 1 5年年底向公众开放。该水族馆包括28个水箱,有两层楼高,共有8000种海洋生物,这将是南美洲最大的水族馆。其中最吸引人的一项就是与鲨鱼水下共舞。游客可以潜入水箱中,与各种鱼类进行亲密接触。水族馆还将开放夜间游,游客可以给鱼类喂食,在水族馆中享用晚餐,并在水箱管道中过夜。     

基于显著性增强和迁移学习的鱼类识别研究

针对水下鱼类无法快速准确识别的难点,提出一种具有图像主体自动增强功能的鱼类迁移学习方法。该方法将鱼类RGB图像转换至Lab颜色空间后,利用中央周边算子计算得到整个输入图像的显著性值,进而提供鱼类目标的潜在区域,并结合GrabCut算法获取鱼类分割图像,最终将融合分割图的原始图像送入优化后的残差网络中进行训练。通过对23种鱼类进行识别试验,结果显示,固定ImageNet数据集上ResNet-50预训练模型的conv1层和conv2层参数,微调高层参数的方法能够取得最好的识别效果,且在公开的Fish4Knowledge数据集上,该模型取得了最高的识别准确率,平均识别精度达到99.63%。与其他卷积神经网络方法的对比结果显示,本方法在Fish4Knowledge和Fish30Image数据集上的识别精度和时间性能均具有较大优势,其中识别准确率至少提升4.98%。多个数据集上的试验验证了模型的有效性。     

水族馆展示设计的两个创意

正从1992年5月,著名的辽宁省大连市老虎滩乐园水下世界开业开始,到2014年3月,广东省珠海市长隆海洋王国建成,中国水族馆产业持续高速发展。2019年10月,第三届中国水族馆发展论坛发布数据显示,全球已建成开放的水族馆达到500余家,年接待游客近5亿人次,其中,中国水族馆数量超过200家,参观人次近2亿,约占全球总数的40%。     

海产鱼类的饲养管理

我国海产鱼类有二千余种,其中可供水族馆饲养的种类多为沿海性鱼类,约200种。青岛水族馆虽有较大的展出饲养池(水槽),有大量循环式的海水,几乎和自然海水差别不大;但是,用海水养鱼类与淡水不同:在淡水中由于水草的作用,可使鱼类的呼吸生理作用得到平衡;在水族馆中用海水养鱼目前还做不到这一点。因此,就必须选择沿岸性或对外界条件适应能力较强的鱼类来进行饲养。青岛水族馆长年可饲养的鱼类除软骨鱼类中的皱唇鲨(图1)、     

基于图像特征的模板匹配成鱼多目标识别算法研究与程序设计

为解决渔业养殖及转运自动计数要求，提出一种基于机器视觉的鱼类识别算法设计与程序编制，以证明使用数字图像识别分类技术的尺度不变特征变换SIFT及加速稳健特征SURF算法等可有效地检测与标注鱼类图像特征点。采用快速近邻匹配FLANN匹配算法测试了基于图像特征的鱼类旋转和泛化目标检测，得出SURF特征对个体检测效果好、SIFT特征对泛化目标检测效果优的结果。考察FLANN图像匹配碎片化特性、结合图像信息区域聚集实际、借鉴模板检测方法，设计了图像分割扫描及特征匹配的模板检测算法，并使用最大稳定极值区域MSER方法对识别结果进行冗余排除，达到能正确识别多目标鱼类的算法预设目标。研究发现，该算法及软件能成功识别图片中的多个鱼类目标，测试效果好，有较强的实用意义。     

基于深度学习的鱼类识别相关技术研究现状及展望

为促进渔业生产智能化、现代化发展,综述了基于深度学习的鱼类识别相关技术。首先,从数据集构建、数据预处理、神经网络模型设计以及模型训练等4个方面阐述了基于深度学习的鱼类识别工作流程。然后,从图像分类、目标检测、图像分割3个角度总结了近几年鱼类识别相关技术的研究进展及应用成果。其中,图像分类主要用于识别个体鱼的色泽与种类,目标检测侧重于估计鱼群的数量和体型,而图像分割则在推断鱼类的状态和行为方面发挥着重要作用。同时,分析了不同方法所具备的优势,比较了各方法在数据集中的性能指标。最后,对深度学习在鱼类识别领域的下一步发展方向和研究重点进行了展望。综上,深度学习方法效率普遍较高、泛化能力普遍较强,深度学习技术在鱼类识别中的广泛应用能够为渔业科研人员提供有效的技术支撑。     

改进YOLO v4模型在鱼类目标检测上的应用研究

鱼类目标检测对渔业精准养殖、生产自动化、资源调查及鱼行为的研究等具有重要的意义.为了能快速准确地得到鱼类目标的位置和所属类别,提出了一种改进YOLO v4模型的鱼类目标检测方法,在CIoU(Complete Intersection over Union)损失函数基础上构建了新的损失项,改进的损失函数使真实框与相交框呈...     

中国水族馆的现状与发展

1　水族馆的发展1.1　世界水族馆的发展水族馆是以科普教育、科学研究、自然保护、娱乐和休闲为目的,饲养和展示水生生物的人造水生态系统。1789年,法国出现了世界上第一家水族馆[1],随后的140年间,全世界共有45个公共或商业性的水族馆[2]。据1993年不完全统计,当时全球共...     

基于深度学习的鱼类智能识别系统的设计与实现

中国拥有种类繁多的鱼类,外形是其分类的重要依据。但目前主要采用人工识别方法进行分类,为解决鱼类人工识别存在的问题,提出一种基于深度学习的鱼类智能识别系统的设计,以实现对中国1 400种鱼类的智能识别。系统首先采用卷积神经网络的Efficient模型,将含有1 400种鱼类,50万张鱼类图片的数据集进行训练,最终得到的模型识别精度达到了95%,单张图片识别时间仅为0.2 s,模型大小为74.5 MB。系统前端使用微信小程序,后端采用Spring+SpringMVC+Mybatis的SSM架构,调用训练好的模型文件进行识别,实现了鱼类识别、页面呈现、统计分析和相邻种类推荐等功能。该系统所提出的设计和实现方法对鱼类智能识别技术在移动端的应用提供了一种可行的思路,对海洋科研人员和开发人员有一定的借鉴作用。     

1种快速鉴定金钱鱼遗传性别的方法

金钱鱼(Scatophagus argus)是我国东南沿海名优养殖鱼类, 具有 XY 性别决定系统, Dmrt1 是其性别决定候选基因。金钱鱼生长具有性别二态性, 雌鱼生长快于雄鱼。目前缺乏快速鉴定金钱鱼遗传性别的分子标记, 阻碍了其性别控制育种技术的建立。本研究以公布的金钱鱼基因组数据, 在 Dmrt1 附近设计多对标记引物, 并通过 PCR 扩增验证标记的性别特异性。其中, 标记引物 Dmrt1-Marker-4-F/R 在雌鱼中仅扩增出一条 593 bp X 染色体条带, 而在雄鱼中能扩增出 593 bp 和 693 bp 两条条带, 分别来自 X 和 Y 染色体, 表明该标记为共显性标记。利用该标记检测我国南海沿岸 3 个不同地理群体 213 尾金钱鱼的遗传性别与表型性别完全一致。此外, 快速 DNA 提取试剂盒提取的片段较短 DNA 样品也可用于该对标记引物准确鉴定遗传性别。本研究建立了一种快速、准确、经济可靠的金钱鱼遗传性别鉴定方法, 将旨为促进金钱鱼性别控制育种技术的建立, 并为金钱鱼性别决定与分化机制研究提供依据。     

家用型水族箱养殖海水观赏鱼技术

海水观赏鱼以其怪异的体型、鲜艳的色彩,深受观赏鱼爱好者的青昧。家庭及办公场所海水观赏鱼饲养者常因养殖技术缺乏、经验不足而导致饲养失败。笔者结合自身养殖经验对水族箱的设置、观赏鱼品种的选择、水质指标的控制、饵料投喂及病害防治方面进行了分析与探讨,为家用型水族箱饲养海水观赏鱼提供技术支持。     

基于卷积神经网络的养殖鱼类品种识别模型

随着人工智能、大数据、机器学习、计算机视觉等技术的发展,卷积神经网络（CNN）越来越多地应用于图像识别领域,图像数据集的丰富性以及多样性对CNN模型的性能和表达能力至关重要,但现有的鱼类图像公共数据集资源较匮乏,严重缺少训练集以及测试集样本,难以满足深度CNN模型优化及性能提升的需要。实验以大黄鱼、鲤、鲢、秋刀鱼和鳙为对象,采用网络爬虫以及实验室人工拍照采集相结合的方式,构建了供鱼种分类的基础图片数据集,针对网络爬虫手段获取到的鱼类图像存在尺度不一、格式不定等问题,采用图像批处理的方式对所有获取到的图像进行了统一的数据预处理,并通过内容变换以及尺度变换对基础数据集做了数据增强处理,完成了7 993个样本的图像采集与归纳;在权值共享和局部连接的基础上,构建了一个用于鱼类识别的CNN模型,采用ReLU函数作为激活函数,通过dropout和正则化等方法避免过度拟合。结果显示,所构建的CNN鱼种识别模型具有良好的识别精度和泛化能力。随着迭代次数的增加,CNN模型的性能也逐步提高,迭代1 000次达到最佳,模型的准确率为96.56％。该模型采用监督学习的机器学习方式,基于CNN模型,实现了5种常见鱼类的鱼种分类,具有较高的识别精度和良好的稳定性,并且模型本身具有一定程度的鱼种推广可能性,为养殖鱼类的品种识别提供了一种新的理论计算模型。     

Risk screening of non‐native,translocated and traded aquarium freshwater fishes in Greece using Fish Invasiveness Screening Kit

The invasion of non‐indigenous freshwater fish species is one of the most important threats to aquatic biodiversity. Similar to other Mediterranean countries, Greece is considered a hot spot for freshwater biodiversity, with many range‐restricted endemics of high conservation concern. The aim of this study was to undertake a risk screening assessment to evaluate the invasive potential of non‐native, translocated and traded aquarium fishes in Greece by applying the Fish Invasiveness Screening Kit (FISK). In total, 73 freshwater fish species were evaluated by two assessors. FISK was able to discriminate reliably between invasive and non‐invasive species with a threshold of 15.25. Based on mean scores, 30 species were classified as ‘high risk’, of which 17 as ‘moderately high risk’, six as ‘high risk’ and seven as ‘very high risk’. There was a high coincidence rate for the species categorisation between the two assessors, but significant differences in certainty. The results suggest that FISK is a useful tool for assessing risks posed by non‐native, translocated and traded aquarium fish species in Greece.     

轻量化神经网络在远洋鱿钓检测技术中的应用

中国远洋鱿鱼捕捞技术比较单一,智能化的鱿鱼捕捞技术对远洋渔业资源统计至关重要。在智能化鱿鱼捕捞作业过程中,以YOLOV3算法检测时,其特征提取网络Darknet53模型参数量较大,模型输出权重存储量较高,降低了检测速度。为此,建立轻量化MobileNetV3网络作为特征提取网络,进行初步有效特征提取,再设计CSP瓶颈层作为逆瓶颈结构,提高特征提取能力;最后通过CIoU模型建立网络模型的损失函数。在实验室环境下,使用Squid数据集验证轻量化网络模型的有效性,并对其主干网络与损失函数的性能进行分析。通过训练目标数据集,将轻量型网络模型与YOLOV3网络模型结构做消融试验,验证轻量化网络应用在远洋捕捞技术上的准确性以及实用性。结果显示,轻量化网络结构的性能明显优于YOLOV3网络模型结构,可以大幅度降低参数量,提高检测速度,缩短检测时间,提高检测率,提高了鱿鱼实时检测的工作效率。本研究成果为远洋渔业资源调查提供重要依据。     

轻量化神经网络在远洋鱿钓检测技术中的应用

中国远洋鱿鱼捕捞技术比较单一,智能化的鱿鱼捕捞技术对远洋渔业资源统计至关重要。在智能化鱿鱼捕捞作业过程中,以YOLOV3算法检测时,其特征提取网络Darknet53模型参数量较大,模型输出权重存储量较高,降低了检测速度。为此,建立轻量化MobileNetV3网络作为特征提取网络,进行初步有效特征提取,再设计CSP瓶颈层作为逆瓶颈结构,提高特征提取能力;最后通过CIoU模型建立网络模型的损失函数。在实验室环境下,使用Squid数据集验证轻量化网络模型的有效性,并对其主干网络与损失函数的性能进行分析。通过训练目标数据集,将轻量型网络模型与YOLOV3网络模型结构做消融试验,验证轻量化网络应用在远洋捕捞技术上的准确性以及实用性。结果显示,轻量化网络结构的性能明显优于YOLOV3网络模型结构,可以大幅度降低参数量,提高检测速度,缩短检测时间,提高检测率,提高了鱿鱼实时检测的工作效率。本研究成果为远洋渔业资源调查提供重要依据。     

运用多视图几何原理重建鱼类游泳三维轨迹

鱼类行为学数据是水质污染监测的主要依据,也是鱼类自身健康状况的反应,提取鱼类行为学数据对水质监测研究至关重要。为了获取鱼类行为学数据,实验提出了一种运用多视图几何原理研究鱼类轨迹跟踪重建的方法,实验中用3个摄像头分别从正面、侧面、俯视面3个方向监控水箱中鱼的游动,通过前景跟踪法在3个摄像头中分别得到一条二维轨迹,再利用多视图几何融合,计算出鱼类在水箱中游动的三维轨迹,从而可以重建鱼类的游动轨迹。实验重建了单条鱼在水箱中游动的三维轨迹,计算出了鱼类的位置信息和实时速度。研究表明,重建轨迹与鱼的真实轨迹虽然存在0.88~2.88 s的延迟,但结果吻合度较高。     

Distribution of mycobacteria in clinically healthy ornamental fish and their aquarium environment

Some mycobacterial species (particularly Mycobacterium marinum) found in aquarium environments may cause chronic diseases in fish and cutaneous infections in humans, the so-called 'fish tank granuloma'. The presence and distribution of mycobacterial species in clinically healthy aquarium fish and their environment has not been adequately explored. The present study analysed the occurrence of mycobacteria in a decorative aquarium (Brno, South Moravia) and in five aquaria of a professional fish breeder (Bohumin, North Moravia). After Ziehl-Neelsen staining, acid-fast rods (AFR) were observed in six (14.3%) and mycobacteria were detected by culture in 18 (42.9%) of 42 tissue samples from 19 fish. Sixty-five samples of the aqueous environment from all six aquaria were examined; AFR were found in 16 (24.6%) and mycobacteria were detected by culture in 49 (75.4%) samples. Forty-one (70.7%) of 58 selected mycobacterial isolates were identified biochemically as follows: M. fortuitum, M. flavescens, M. chelonae, M. gordonae, M. terrae, M. triviale, M. diernhoferi, M. celatum, M. kansasii and M. intracellulare. The clinically important species for humans and fish, M. marinum, was not detected. Mycobacterium kansasii was isolated from one sample of the aquarium environment from North Moravia, which is a region of the Czech Republic with endemic incidence of M. kansasii in water. The incidence of other conditionally pathogenic mycobacterial species in healthy fish and in all investigated constituents of the aquarium environment including snails and crustaceans used for fish feeding, was quite high. Accordingly, mycobacterial species from aquarium environments may serve as a possible source of infection for both aquarium fish and immunodeficient fish handlers.     

Effect of unmanaged harvests for the aquarium trade on the population status and dynamics of redline torpedo barb: A threatened aquatic flagship

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深刻理解“一号文件”精神 加快黑龙江省现代化大农业建设

2012年中央一号文件全面部署了今年和今后一个时期的＂三农＂工作,其主要目标是持续增强农产品供给保障能力;实现目标的根本出路在于加快推进农业科技创新,关键措施是突破体制机制障碍,大幅度增加农业科技投入;基本途径是提升农业技术推广能力,大力发展农业社会化服务;重要基础在于加强教育科技培训,全面造就新型农业农村人才队伍。