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YOLO26渔业应用案例：鱼群计数系统搭建实战

1. 引言

随着人工智能技术在农业与渔业领域的不断渗透，基于计算机视觉的自动化监测系统正逐步成为提升生产效率的重要工具。在水产养殖过程中，传统的人工鱼群数量统计方式不仅耗时费力，且容易因主观判断产生误差。为此，利用深度学习目标检测模型实现精准、高效的鱼群自动计数，已成为智慧渔业发展的关键方向之一。

YOLO（You Only Look Once）系列作为当前主流的实时目标检测框架，以其高精度与高速度著称。最新发布的YOLO26在架构设计和性能表现上进一步优化，尤其适合部署于边缘设备或服务器端进行视频流级别的连续分析。本文将围绕“鱼群计数”这一典型应用场景，结合预配置的YOLO26 官方版训练与推理镜像，详细介绍从环境准备、数据处理到模型训练与部署的完整实践流程，帮助开发者快速构建可落地的智能渔业解决方案。

本案例所使用的镜像基于YOLO26 官方代码库构建，预装了完整的深度学习开发环境，集成了训练、推理及评估所需的所有依赖，真正做到开箱即用，极大降低了技术门槛。

2. 镜像环境说明

该镜像为 YOLO26 的标准化运行环境，专为高效开发与部署而设计，确保用户无需花费大量时间在环境配置上。

• 核心框架:pytorch == 1.10.0
• CUDA版本:12.1
• Python版本:3.9.5
• 主要依赖包:
  • torchvision==0.11.0
  • torchaudio==0.10.0
  • cudatoolkit=11.3
  • numpy,opencv-python,pandas,matplotlib,tqdm,seaborn等常用科学计算与可视化库

所有组件均已预先安装并完成兼容性测试，避免了常见的版本冲突问题。此外，镜像中已激活 Conda 虚拟环境yolo，用户只需简单操作即可进入开发状态。

3. 快速上手指南

3.1 激活环境与切换工作目录

在开始任何操作前，请先激活 YOLO 专用的 Conda 环境：

conda activate yolo

由于系统盘空间有限，建议将默认代码复制到数据盘以方便修改和持久化保存：

cp -r /root/ultralytics-8.4.2 /root/workspace/

随后进入项目主目录：

cd /root/workspace/ultralytics-8.4.2

此步骤完成后，您便拥有了一个独立可编辑的工作路径，便于后续自定义训练与推理任务。

3.2 模型推理实践

为了验证模型是否正常运行，我们首先执行一次图像推理测试。通过修改detect.py文件实现基本调用逻辑。

核心代码示例：

# -*- coding: utf-8 -*- from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 加载预训练模型 model = YOLO(model=r'yolo26n-pose.pt') # 执行推理 model.predict( source=r'./ultralytics/assets/zidane.jpg', # 输入源：图片/视频路径或摄像头ID save=True, # 是否保存结果图像 show=False # 是否显示窗口（服务器环境下建议关闭） )

参数详解：

• model: 支持传入.pt权重文件路径或模型配置名称（如'yolo26s'），用于加载指定模型。
• source: 可接受本地图片、视频文件路径，或直接设为0调用摄像头实时推断。
• save: 设置为True将自动保存带标注框的结果图至runs/detect/predict/目录。
• show: 若需可视化输出，在本地调试时启用；服务器端建议关闭以提升效率。

运行命令启动推理：

python detect.py

终端将输出检测结果概览（如类别、置信度、坐标信息），同时生成带有边界框标记的图像文件，可用于初步效果评估。

3.3 自定义模型训练流程

要实现对特定鱼类的目标识别与计数，必须使用真实场景下的标注数据进行微调训练。以下是完整的训练配置流程。

（1）准备 YOLO 格式数据集

确保您的数据集遵循 YOLO 标注规范：

• 图像文件存放于images/train/和images/val/子目录；
• 对应标签文件（.txt）位于labels/train/和labels/val/；
• 每个标签文件按行记录目标类别索引及归一化的 bounding box 坐标（x_center, y_center, width, height）。

（2）配置 data.yaml 文件

创建或修改data.yaml，内容如下：

train: ./images/train val: ./images/val nc: 1 names: ['fish']

其中：

• train和val指定训练与验证集路径；
• nc表示类别数量（此处仅识别“鱼”一类）；
• names定义类别名称列表。

（3）编写训练脚本 train.py

# -*- coding: utf-8 -*- import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 初始化模型结构 model = YOLO(model='/root/workspace/ultralytics-8.4.2/ultralytics/cfg/models/26/yolo26.yaml') # 加载官方预训练权重（可选） model.load('yolo26n.pt') # 注意：若从零训练可省略此步 # 开始训练 model.train( data='data.yaml', # 数据集配置文件 imgsz=640, # 输入图像尺寸 epochs=200, # 训练轮数 batch=128, # 批次大小（根据显存调整） workers=8, # 数据加载线程数 device='0', # 使用 GPU 0 optimizer='SGD', # 优化器类型 close_mosaic=10, # 最后10轮关闭 Mosaic 增强 resume=False, # 不从中断处恢复 project='runs/train', # 输出项目路径 name='exp', # 实验名称 single_cls=False, # 多类训练模式 cache=False # 不缓存数据集到内存（节省显存） )

（4）启动训练任务

执行以下命令开始训练：

python train.py

训练过程中，系统会实时输出损失值、mAP 等指标，并在runs/train/exp/weights/下保存最佳模型（best.pt）和最后一轮权重（last.pt）。建议定期监控日志以判断收敛情况。

3.4 模型结果下载与本地部署

训练结束后，可通过 SFTP 工具（如 Xftp）将模型权重文件下载至本地设备用于实际部署。

操作方法如下：

1. 打开 Xftp 并连接至服务器；
2. 在右侧远程目录导航至runs/train/exp/weights/；
3. 双击best.pt或拖拽整个文件夹至左侧本地路径；
4. 查看传输队列确认进度。

提示：对于大体积数据集或模型文件，建议先在服务器端打包压缩（tar -czf model.tar.gz best.pt），再进行下载以提高传输效率。

4. 渔业场景适配优化策略

尽管 YOLO26 具备强大的通用检测能力，但在复杂水下环境中仍面临挑战，例如光照不均、气泡干扰、鱼体重叠等。为此，提出以下工程优化建议：

4.1 数据增强策略调整

针对水下图像特点，在训练阶段引入更具针对性的数据增强手段：

• 启用mosaic和mixup提升小目标泛化能力；
• 添加颜色扰动（color jittering）模拟不同水质条件；
• 使用随机仿射变换增强视角多样性；
• 开启copy_paste增强密集鱼群样本。

可在model.train()中添加如下参数：

augment=True, mosaic=1.0, mixup=0.1, copy_paste=0.3

4.2 后处理逻辑改进：实现准确计数

单纯依靠检测框无法完全满足“计数”需求，需结合跟踪算法防止重复统计。推荐采用轻量级追踪器ByteTrack或BoT-SORT进行跨帧 ID 匹配。

示例推理调用：

results = model.track(source="video.mp4", tracker="bytetrack.yaml", save=True)

通过解析每帧中唯一track_id的数量变化趋势，可绘制出随时间演化的鱼群密度曲线，辅助养殖决策。

4.3 边缘部署建议

若需在岸基设备或浮标终端部署模型，建议：

• 使用export()方法导出 ONNX 或 TensorRT 格式以加速推理；
• 选择更小的模型变体（如yolo26n）平衡速度与精度；
• 结合 DeepStream 或 OpenVINO 实现多路视频并发处理。

5. 总结

本文以“鱼群计数”为核心目标，系统展示了如何利用YOLO26 官方训练与推理镜像快速搭建一套面向渔业场景的智能视觉分析系统。从环境配置、数据准备、模型训练到结果导出，全过程实现了高度自动化与低门槛接入。

通过本次实践，我们可以得出以下结论：

1. YOLO26 凭借其先进的网络结构和丰富的功能接口，非常适合应用于动态目标检测任务；
2. 预集成镜像显著提升了开发效率，使开发者能够专注于业务逻辑而非底层配置；
3. 在实际渔业应用中，结合数据增强与目标跟踪技术，可有效提升复杂环境下计数准确性；
4. 模型具备良好的可扩展性，未来可拓展至鱼种分类、行为分析、健康监测等多个维度。

下一步建议尝试融合红外成像或多光谱传感器数据，进一步提升系统在浑浊水域中的鲁棒性。

6. 参考资料

• 官方仓库: ultralytics/ultralytics
• 文档说明: 详细用法请参考官方库中的README.md
• YOLO26 论文与技术白皮书: 官方发布渠道获取最新研究成果

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