综述：基于计算机视觉的鱼类多目标跟踪技术进展：综述

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：Advancements in Computer Vision–Based Fish Multi-Object Tracking: A Comprehensive Review

鱼群多目标跟踪技术在水产养殖、生态监测等领域应用广泛，但传统方法易干扰鱼类行为。计算机视觉提供非侵入式解决方案，分析2D/3D跟踪方法的设计、数据集及评估指标，比较精度、实时性与部署效果，指出水下成像挑战。应用涵盖行为识别、水质评估及智能养殖。主要挑战包括数据不足、模型复杂度高、实时性差等，未来方向涉及多模态融合、边缘部署、跨摄像头协作等。促进计算机视觉与水生科学融合，为研究者与实践者提供全面技术认知。

　　

摘要

鱼类多目标跟踪技术在水产养殖、生态监测和行为研究中具有广泛的应用价值。它支持智能养殖、物种多样性评估以及行为机制的研究。然而，传统的鱼类多目标跟踪方法往往会干扰鱼类的自然行为或对其造成生理压力，从而限制了其适用性。计算机视觉领域的最新进展为水生环境中的多目标跟踪提供了一种高效、非侵入性和客观的替代方案，实现了对鱼类的自动化监测和智能管理。本文从计算机视觉的角度全面回顾了鱼类多目标跟踪技术的进展。首先概述了水生物体和场景的特征，然后分析了二维和三维跟踪方法的设计原理、研究进展、可用数据集以及评估指标。在准确性、实时性能和实际应用方面进行了对比分析，重点强调了水下成像条件所带来的独特挑战。此外，本文还探讨了这些方法在行为识别、活动量化、水质评估、生态评估和智能水产养殖系统中的多种应用。最后，指出了关键技术挑战，如数据获取受限、数据集多样性不足、相机协调和校准的复杂性、模型复杂性高、实时性能和泛化能力不足以及身份一致性问题。同时，本文提出了未来的发展方向，包括多模态数据融合、移动和边缘部署、跨相机协作、大规模模型的集成以及应用扩展。通过结合计算机视觉和水产科学，本文旨在为研究人员和实践者提供对鱼类多目标跟踪技术的全面理解，并凸显其在推动智能监测和生态研究方面的巨大潜力。