为深入贯彻广东省委关于“百千万工程”的战略部署，推动高校科研成果与乡村产业需求精准对接，近期，广州华商学院云析水韵“百千万工程”突击队走进增城区石滩镇桥头村，开展以“数据筑基强监测，技耕水产赋智能——技术深耕为水产养殖赋智赋能”为主题的专项实践活动，为当地水产养殖智能化转型注入强劲技术动能。
桥头村当地鱼塘养殖区域
在桥头村的鱼塘边，一场精准的数据采集工作有序展开。突击队聚焦当地特色养殖的草鱼、鲫鱼等品种，架设水下高清拍摄设备，在不同时段、不同水质条件下同步记录鱼群游动的动态视频与不同生长阶段的静态图像。为确保数据全面性，队员们针对阴天、午后强光等特殊光照场景进行专项补充采样，并详细标注鱼类特征。经过数日持续作业，累计获取有效样本百余组，构建起覆盖鱼群全生长周期的多维度数据集，为后续模型训练筑牢原始数据基石。
实践队在桥头村鱼塘旁开展设备布控及数据采集活动
该系统的运行截图
系统能区分鱼种（fish）、螃蟹（crab）等类别，两张图分别精准识别出对应水产目标类别，说明在类别区分逻辑上有一定精确度基础。通过xmin、ymin等坐标框定目标位置，框选区域基本贴合水产目标轮廓，从视觉上看位置标注相对准确，是精确度的体现。第一张图鱼的置信度达0.94，说明系统对该识别结果“自信度”高，判定为鱼的可靠性强；第二张图鱼置信度0.80、海星0.82，数值也较高，代表系统对识别结果有较高把握，但相比0.94，确定性稍弱。整体看，置信度数值反映系统对自身识别结果的评估，高置信度（如0.94 ）时结果参考性强，低些的（如0.80 ）也有一定可信度。
基于前期搭建的 YOLOv8算法框架，云析水韵“百千万工程”突击队对采集到的鱼群数据展开系统处理。队员们先对图像进行标注与预处理，剔除模糊、冗余样本，再通过调整算法参数强化鱼群特征提取能力。考虑到水下环境复杂，鱼群易受水流、杂质干扰，团队专项优化算法以提升鱼群轮廓识别精度，减少误判情况。同时，结合桥头村鱼塘实际养殖环境，将本地鱼群数据与已有预训练模型深度融合，加速算法对本地鱼群特征的适配。经过多轮调试，鱼群识别准确率显著提升，为智能化监测奠定关键技术基础。
检测系统模型的经训练后呈现的结果
模型训练工作按计划有序推进。实践队队员将处理好的数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集，通过多次迭代训练，动态调整模型参数。训练过程中，密切关注模型识别效果，针对识别不准确的样本深入分析成因并靶向改进。为增强模型与桥头村养殖实际的适配性，专项测试其在复杂环境下的识别稳定性。经过不断优化，模型逐步具备较强环境适应能力，即便在水质不佳的情况下仍能保持较高识别精度，为后续鱼塘实时监测提供了可靠技术保障。
突击队队员们与当地负责人开会探讨具体情况
技术的最终落脚点是服务群众。突击队走进养殖户家中深入交流，细致掌握日常养殖中对鱼群监测的实际需求。针对养殖户提出的“及时掌握鱼群生长与健康状况，以便调整投喂量和养殖策略”等诉求，在模型训练中重点强化鱼群生长状态识别能力，通过体型、游动活跃度等特征判断生长阶段与健康状况。同时，考虑到养殖户设备条件，对模型进行轻量化处理，确保在普通设备上流畅运行。通过技术与实际需求的深度融合，让智能化监测技术更接地气，切实解决养殖难题。
此次实践是云析水韵“百千万工程”突击队以技术服务乡村的生动体现，更是青年学子践行“把论文写在祖国大地上”的具体行动。云析水韵“百千万工程”突击队以数据采集为基础，以算法优化为核心，在桥头村的鱼塘边搭建起技术与产业融合的桥梁，不仅为当地水产养殖智能化升级提供有力支撑，更探索出高校助力乡村振兴的实践路径。未来，云析水韵“百千万工程”突击队将持续深化技术研发，推动智能监测系统在更多乡村落地生根，以科技赋能水产养殖，为“百千万工程”深入推进贡献青春力量，让技术之花在乡村振兴的沃土上绚丽绽放。（云析水韵“百千万工程”突击队）
突击队与村干部在党群服务中心门前合影留念
050b0da7-1806-43b5-a7a3-c7961f54d58d.jpg)