基于回归人工智能的可持续对虾养殖体长体重估算模型研究

为解决传统对虾养殖中人工测量效率低、误差大的问题，研究人员开发了基于YOLOv8-Segmentation图像识别和多项式回归的RAIBE系统，通过非侵入式图像分析实现体长-体重精准预测（R2=0.96，MAE=1.77g），为可持续水产养殖提供智能化决策工具。

　　

在全球海鲜需求激增的背景下，传统对虾养殖面临巨大挑战：人工测量体重需将虾捞出称重，不仅效率低下（每天仅能测量少量样本），还会对虾造成应激反应。更棘手的是，养殖户依赖经验公式W=aL^b估算重量，但该线性模型难以捕捉对虾生长的复杂非线性规律，导致投喂量和产量预测偏差高达20%。这些痛点严重制约着水产养殖的精准化管理与可持续发展。

针对这一产业难题，来自ODE Aquaculture and Agriculture Company Sdn Bhd等机构的研究团队在《Smart Agricultural Technology》发表创新成果。他们开发了RAIBE（回归人工智能生物量估算）系统，首次将YOLOv8-Segmentation深度学习与改进多项式回归结合，仅需手机拍摄图像即可实现毫米级体长测量和克级重量预测。这项技术使对虾称重效率提升50倍，同时将预测误差控制在3%以内，为智能水产养殖提供了革命性工具。

研究团队采用多阶段技术路线：首先通过8370张养殖场实拍图像训练YOLOv8-Segmentation模型，利用ArUco标记实现像素-厘米转换；其次采集1201组真实养殖的罗氏沼虾（Macrobrachium rosenbergii）体长-体重数据，对比线性、幂函数、指数和多项式回归模型；最终引入校正因子（CF）优化预测偏差。所有数据均来自文莱实际养殖场，确保模型实用性。

研究结果揭示多项突破性发现：

1. 图像检测优化：YOLOv8-Segmentation相比传统检测模型，将体长测量误差从7.2%降至5.8%，其生成的旋转边界框能精准捕捉任意角度虾体形态。
2. 模型性能对比：多项式回归展现最优预测能力（R²=0.96），较传统生长模型降低32%的RMSE（2.04g vs 2.47g），经CF校正后预测均值与实际均值完全吻合（21.5g）。
3. 生物学意义：b值分析显示罗氏沼虾呈等速生长（b=2.98），但雌雄个体存在显著异速生长差异，暗示后续研究需考虑性别因素。

讨论部分强调了三大创新价值：技术层面，首次实现移动端AI+边缘计算的养殖场实时监测方案；方法论层面，证明多项式回归比传统生长方程更适配甲壳类非线性生长模式；产业层面，该系统可减少90%的捕捞称重操作，显著降低对虾应激死亡率。研究也指出当前模型尚未整合水质、性别等变量，未来将通过多模态学习进一步提升预测精度。

这项研究为水产养殖数字化转型提供了标杆案例，其技术框架可扩展至鱼类、贝类等经济物种。特别是提出的CF校正机制，为生物量预测模型优化提供了普适性方案。随着5G和物联网技术的普及，该成果有望推动"无人化养殖"时代的加速到来。