一种基于YOLOv8和单目深度估计的水下大口黑鲈体长质量测量方法

本发明公开了一种水下大口黑鲈体长质量测量方法，涉及水产养殖技术领域。包括以下步骤：1）目标检测和关键点检测：利用YOLOv8模型对水下大口黑鲈进行目标检测和关键点检测，获取鱼头和鱼尾的关键点坐标信息。2）深度信息获取：通过单目深度估计算法获取水下图像的深度信息，结合关键点检测结果，计算大口黑鲈的体长。3）质量估计：基于体长信息，通过幂函数回归模型估计大口黑鲈的质量。4）模型部署：将模型部署到循环水养殖监控系统中，实时显示和记录大口黑鲈的体长和质量信息。该方法能够实时、非接触地获取大口黑鲈的体长和体重，适用于工厂化循环水养殖模式，能够为养殖管理提供数据支持，具有较高的实用价值和推广前景。