Video-based Locomotion Analysis for Fish Health Monitoring
作者: Timon Palm, Clemens Seibold, Anna Hilsmann, Peter Eisert
分类: cs.CV
发布日期: 2026-03-05
备注: Accepted at VISAPP 2026
💡 一句话要点
提出基于YOLOv11的多目标跟踪系统，用于鱼类健康监测的运动分析。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 鱼类健康监测 运动分析 多目标跟踪 YOLOv11 水产养殖
📋 核心要点
- 现有鱼类健康监测方法依赖人工观察，效率低且主观性强，缺乏自动化和客观的运动分析手段。
- 论文提出基于YOLOv11的多目标跟踪框架，通过检测和跟踪鱼类，自动提取运动特征，用于健康评估。
- 实验在苏拉威西稻田鱼数据集上验证了系统性能，能够可靠测量鱼类的游泳方向和速度等运动指标。
📝 摘要（中文）
鱼类健康监测至关重要，它能够早期发现疾病，保障动物福利，并促进可持续水产养殖。通过分析鱼类的运动活动，可以推断出养殖鱼类的生理和病理状况。本文提出了一个系统，该系统使用多目标跟踪从视频中估计鱼类的运动活动。该方法的核心是嵌入在tracking-by-detection框架中的YOLOv11检测器。我们研究了YOLOv11架构的各种配置，以及结合多帧以提高检测精度的扩展。我们的系统在一个手动标注的苏拉威西稻田鱼数据集上进行了评估，该数据集是在类似家庭水族箱的设置中记录的，证明了该系统能够可靠地测量鱼类的游泳方向和速度，从而进行鱼类健康监测。该数据集将在发表后公开。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决鱼类健康监测中，缺乏自动化、客观的运动分析方法的问题。现有方法依赖人工观察，效率低下且易受主观因素影响，难以大规模应用。因此，需要一种能够自动、准确地从视频中提取鱼类运动特征的系统，用于鱼类健康评估。
核心思路：论文的核心思路是利用计算机视觉中的目标检测和跟踪技术，自动提取视频中鱼类的运动轨迹和速度等信息。通过分析这些运动特征，可以推断鱼类的健康状况，从而实现自动化、客观的鱼类健康监测。
技术框架：该系统采用tracking-by-detection框架，主要包含两个模块：目标检测和目标跟踪。首先，使用YOLOv11检测器检测视频中的鱼类目标。然后，利用跟踪算法将连续帧中的同一鱼类目标关联起来，形成运动轨迹。最后，根据运动轨迹计算鱼类的游泳方向和速度等运动特征。
关键创新：该方法的主要创新在于将YOLOv11检测器嵌入到多目标跟踪框架中，用于鱼类运动分析。YOLOv11具有较高的检测精度和速度，能够有效地检测视频中的鱼类目标。此外，论文还研究了YOLOv11架构的各种配置，以及结合多帧以提高检测精度的扩展。
关键设计：论文研究了YOLOv11的不同配置，并探索了结合多帧信息以提升检测精度的方法。具体的技术细节，例如YOLOv11的具体配置参数、损失函数、跟踪算法的选择等，在论文中可能有所描述，但摘要中未明确提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该系统在手动标注的苏拉威西稻田鱼数据集上进行了评估，结果表明该系统能够可靠地测量鱼类的游泳方向和速度。虽然摘要中没有给出具体的性能指标和对比基线，但强调了该系统在鱼类健康监测方面的有效性。数据集将在发表后公开，为后续研究提供便利。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于水产养殖业，实现鱼类健康状况的实时监测和预警，降低疾病爆发风险，提高养殖效率和经济效益。此外，该技术还可用于水生生物行为学研究，为生态保护和资源管理提供数据支持。未来，结合其他传感器数据，可构建更全面的鱼类健康监测系统。
📄 摘要（原文）
Monitoring the health conditions of fish is essential, as it enables the early detection of disease, safeguards animal welfare, and contributes to sustainable aquaculture practices. Physiological and pathological conditions of cultivated fish can be inferred by analyzing locomotion activities. In this paper, we present a system that estimates the locomotion activities from videos using multi object tracking. The core of our approach is a YOLOv11 detector embedded in a tracking-by-detection framework. We investigate various configurations of the YOLOv11-architecture as well as extensions that incorporate multiple frames to improve detection accuracy. Our system is evaluated on a manually annotated dataset of Sulawesi ricefish recorded in a home-aquarium-like setup, demonstrating its ability to reliably measure swimming direction and speed for fish health monitoring. The dataset will be made publicly available upon publication.