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作者：古小威;张胜茂;杨胜龙;吴祖立;
单位：上海海洋大学信息学院;中国水产科学研究院东海水产研究所农业农村部渔业遥感重点实验室;
摘要：目前，水产养殖向智能化加速转型，高质量数据集成为了推动渔业数智化发展的核心基石。本研究系统梳理了养殖鱼类数据集的构建流程、数据类型、关键技术及其质量控制方法。首先，对图像、视频、音频、三维点云与文本等多元数据类型在智能养殖中的应用特点与面临的挑战进行了归纳分析;其次，阐述了数据采集、标注、增强与多模态融合等关键环节的技术体系;再次，从采集质量、标注一致性、结构标准化等维度构建了全生命周期的数据质量控制与标准化机制;最后，总结了典型开源数据集的特征与局限，并基于自监督学习、机器与数字孪生等前沿技术，展望了养殖鱼类数据集的未来发展方向。本研究可为水产养殖的智能化研究与实践提供系统性的数据支撑与方法参考。
关键词：养殖鱼类;;数据集;;生命周期;;质量控制
基金资助：中国水产科学研究院东海水产研究所中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(2024TD04)
