农业机械学报

作者：肖茂华，吉姝颖，朱虹，李东方，汪冰清

单位：南京农业大学,南京农业大学,江苏省农机具开发应用中心,南京农业大学,江苏省农机信息中心,

关键词：鮰鱼;机器视觉;无接触称量系统;YOLO 11;可变形卷积;空间增强注意力模块

基金：江苏省重点研发计划项目（BE2022385）和江苏省现代农机装备与技术推广项目（NJ2024-11）

我国水产养殖业规模持续扩大，但传统鮰鱼称量方法存在效率低、误差大、鱼体应激损伤严重等问题。提出了一种基于机器视觉与多传感器协同的鮰鱼无人称量系统，融合目标检测算法与多源信息测量技术。通过改进的YOLO 11模型（HY-YOLO 11），引入可变形卷积（DCNv3）与空间增强注意力模块（SEAM），有效解决动态场景下鱼群粘连、笼体形变及光照波动干扰问题。系统集成浮式监测平台、工业相机与拉力传感器，结合自适应吊装机构与浮力补偿机制，实现鱼群总质量与数量的同步精准测量。实验结果表明，HY-YOLO 11模型在密集遮挡场景下的平均检测精度（mAP50）达94.8%，较基线模型提升3.7个百分点，鱼群计数平均绝对误差（MAE）为0.56条，均质量计算相对误差低于4%，单次称量平均耗时58s。

来源：2025年第10期

《农业机械学报》期刊编辑部

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