一种鱼类洄游轨迹跟踪方法

本发明提出一种鱼类洄游轨迹跟踪方法，涉及鱼类轨迹跟踪技术领域，包括：S1、构建深度学习模型，包括多分支特征提取网络和轨迹片段编码器；S2、利用鱼类视频数据集训练深度学习模型，采用对比学习策略和正则化约束优化模型参数，得到鱼类多目标跟踪模型；S3、利用鱼类多目标跟踪模型对待分析的鱼类视频进行处理，通过多层匹配策略进行鱼类个体的轨迹跟踪，得到完整的鱼类运动轨迹；S4、通过主成分分析计算鱼类运动轨迹的主方向角，根据主方向角与河流方向角的夹角判定洄游方向，以对鱼类进行洄游跟踪。本发明能解决现有鱼类轨迹跟踪方法在复杂水下环境中特征表征不够精准、时序关联策略不完善以及长时间跟踪中轨迹连续性和一致性不足的技术问题。