随着人类对海洋生物捕食规模的增大,近海岸生态遭到严重破坏。为了减轻环境压力,工厂化的循环水养殖逐渐得到关注。在以往各类方式的养殖过程中,主要采用定时定量的饵料投喂方法,完全依靠经验,未考虑生物摄食需求,导致残饵过多污染水体。随着集约化养殖的迅速发展,许多先进技术逐渐被应用于水产养殖中,特别是应用于监控生物的生长过程和摄食需求方面。本文研究了一种基于图像与声音信息融合技术的养殖鱼群摄食规律及投饵策略,以期在满足鱼群摄食需求的条件下,实现精准投饵,降低污染和养殖成本。鱼群摄食过程具有一定的规律,可以通过监控鱼群摄食状态来控制投饵。运用计算机图像采集和处理系统,按一定时间间隔摄取鱼群摄食过程中的多幅图片,通过图像分析可提取鱼群面积、鱼群密集度、鱼群数目等特征参数及其在摄食过程中的变化规律。采用改进Kmeans算法建立鱼群密集度模型,基于鱼群图像面积建立鱼群数目的计算模型。研究结果表明鱼群在摄食过程中的密集度变化曲线呈抛物线型,视觉监控区域内的鱼群数目可基于图像处理技术较精确地获得,从而为精准投饵提供了依据。鱼群摄食过程中会产生较大的声音,声音的强弱会随着鱼群的饥饿程度而变化。采用水声传感器可获得养殖鱼群在摄食过程中的声音信号,经过去噪和时频分析获得鱼群摄食过程中的时频特征,从而可用于对鱼群的摄食过程和饥饿程度进行监控。研究表明,鱼群所发出的声音信号有较明显的变化规律,摄食过程中发出的声音信号频率高于摄食前与摄食后的声音频率,且摄食过程中的声音信号功率显著高于平时的信号功率,因而从另一个角度为精准投饵提供了依据。将基于计算机视觉与图像处理技术的鱼群图像特征参数和基于时频分析技术的鱼群声学特征参数进行信息融合,可进一步提高鱼群摄食过程监控的准确性和可靠度。本文采用模糊集理论与方法进行决策层信息融合处理。以鱼群的两类特征参数作为输入量,通过模糊处理和模糊逻辑推理,获得以投饵量和投饵速度作为输出量的投饵策略,从而为实现精准投饵奠定了基础。在上述研究工作的基础上,本文进行了循环水养殖系统的整体设计,初步搭建了智能养殖投饵系统,设计了相应的控制,为绿色养殖的实现探索出了一条可行的途径。