一种基于深度学习的鱼苗养殖动态监测与投食优化方法

本发明公开了一种基于深度学习的鱼苗养殖动态监测与投食优化方法，S1、安装水质传感器和摄像头采集水质数据和鱼苗的图像数据；S2、利用改进的卷积神经网络对鱼苗图像数据进行特征提取；S3、利用长短期记忆网络分析鱼苗的生长趋势与活动模式，获取综合评分；S4、基于多目标自适应PPO算法来获取投食策略，形成个性化的投食计划；S5、通过异常检测算法对异常数据进行检测和预警，调整养殖环境；S6、对鱼苗养殖动态监测模型进行持续优化。本发明能够在鱼苗养殖动态监测与投食中提供高效、科学的优化方案，为实际应用带来显著的技术价值和经济效益。