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期刊信息/Journal information
海洋渔业
海洋渔业

庄平

季刊

1004-2490

haiyangyuye@tom.com

021-65680116、65684690-8048

200090

上海市军工路300号

海洋渔业/Journal Marine FisheriesCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国科学技术协会主管、中国水产学会和中国水产科学研究院东海水产研究所主办的科技期刊。
正式出版
收录年代

    泥螺繁殖行为及早期发育的观察

    隋延鸣蒋慧敏孙可陈馨雅...
    237-245页
    查看更多>>摘要：为探讨泥螺(Bullacta exarata)的繁殖特性和胚胎发育过程,于2021年夏季在江苏盐城地区沿海滩涂观察泥螺的交配、繁殖行为,并采集一批泥螺及其卵群,带回实验室,解剖观察泥螺亲体性器官发育状况;然后在20℃条件下培养泥螺受精卵,采用显微镜观察泥螺的胚胎发育状况,并记录其各个发育时期的形态特征.结果表明,卵群大小与怀卵量呈幂函数关系,即卵群体积越大,其所含卵子数量越多.泥螺胚胎平均直径为210 μm,根据泥螺胚胎发育各个时期的特征,并结合前人研究成果,将泥螺从受精卵发育成稚贝这一过程划分为卵裂、囊胚、原肠胚、膜内幼虫发育、浮游面盘幼虫阶段和附着变态阶段6个阶段16个时期.受精卵排出后50 min开始卵裂,约23 h达到囊胚期;排出后31 h胚胎发育进入原肠期,排出后38 h25 min开始形成器官,受精卵排出后115 h 30 min最终变态为稚贝.通过观察发现,在泥螺受精卵孵化过程中如何使泥螺胚胎快速摆脱胶质膜以及适合的孵化温度设置是影响泥螺孵化成功率和孵化速度至关重要的因素.研究结果可以为泥螺人工育苗技术提供理论参考.

    泥螺卵群胚胎发育繁殖

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于深度学习的鱼类识别相关技术研究现状及展望

    汤永华张志鹏林森刘兴通...
    246-256页
    查看更多>>摘要：为促进渔业生产智能化、现代化发展,综述了基于深度学习的鱼类识别相关技术.首先,从数据集构建、数据预处理、神经网络模型设计以及模型训练等4个方面阐述了基于深度学习的鱼类识别工作流程.然后,从图像分类、目标检测、图像分割3个角度总结了近几年鱼类识别相关技术的研究进展及应用成果.其中,图像分类主要用于识别个体鱼的色泽与种类,目标检测侧重于估计鱼群的数量和体型,而图像分割则在推断鱼类的状态和行为方面发挥着重要作用.同时,分析了不同方法所具备的优势,比较了各方法在数据集中的性能指标.最后,对深度学习在鱼类识别领域的下一步发展方向和研究重点进行了展望.综上,深度学习方法效率普遍较高、泛化能力普遍较强,深度学习技术在鱼类识别中的广泛应用能够为渔业科研人员提供有效的技术支撑.

    鱼类识别深度学习卷积神经网络目标检测图像分割研究进展

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