基于YOLOv8的鱼类养殖计数系统设计与实现

1. 引言

1.1 研究背景与意义

水产养殖业是我国农业经济的重要组成部分，随着养殖规模的不断扩大，传统的鱼类计数方法如人工抽样计数、称重法等已无法满足现代养殖业的需求。这些传统方法不仅效率低下、误差大，而且会对鱼类造成应激反应，影响其生长。因此，开发一种高效、准确、非接触式的鱼类自动计数系统具有重要的现实意义。

计算机视觉技术的快速发展为鱼类计数提供了新的解决方案。特别是深度学习目标检测算法如YOLO系列，因其高精度和实时性，非常适合应用于鱼类计数场景。本文将详细介绍如何基于YOLOv8构建一个完整的鱼类养殖计数系统，包括数据集准备、模型训练、性能优化以及用户界面开发。

1.2 相关工作综述

在鱼类计数领域，已有多种方法被提出。早期的方法主要基于传统图像处理技术，如背景减除、光流法等。这些方法在简单场景下效果尚可，但在复杂的水下环境中鲁棒性较差。

近年来，基于深度学习的方法逐渐成为主流。Faster R-CNN、SSD等两阶段和一阶段目标检测算法都被尝试应用于鱼类检测。而YOLO系列算法因其出色的速度和精度平衡，特别适合实时计数应用。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，在精度和速度上都有进一步提升。

2. 系统设计与技术路线

2.1 总体架构设计

本系统采用模块化设计，主要包括以下组件：

1. 数据采集模块：负责获取鱼类图像或视频流