海洋 cage 中的行为监控导向的精准喂养

预计到2030年，养殖业将占全球鱼类消费量的三分之二，凸显了可持续和高效实践的需求。喂养是养殖成功的关键，受鱼体大小、环境和健康等因素影响。本研究针对海洋 cage 的喂养控制开发了一项实时监测系统，使用AI模型和计算机视觉技术分析喂养行为，以欧洲 sea bass 作为试验物种。关键指标包括鱼的速度和新的喂养行为指数（FBI），用于评估不同喂养情景下的反应。结果揭示了基于喂养数量的不同行为模式，鱼在过度喂养或不足喂养时活动水平出现失衡。这些结果可用于预测鱼的饱腹水平并控制喂养时长。