摘要: 为了检测观赏鱼类的行为及其健康状况，设计了一种具有双层路由注意力机制的血鹦鹉(Vieja synspila♀×Amphilophus citrinellus♂)目标检测模型YOLOv8n-BiFormer,该方法在YOLOv8n模型基础上添加了双层路由注意力以减少计算量和内存，添加了新的视觉通用变换器BiFormer以提升计算效率，并采用ByteTrack算法追踪血鹦鹉的运动轨迹。结果表明：使用YOLOv8n-BiFormer模型对血鹦鹉的检测准确率达到99.2%,召回率为93.7%,平均精度均值(mAP@0.5)为99.1%,相较于YOLOv8n模型分别提升了0.8%、1.4%、1.0%;使用该模型对水族箱中的慈鲷(Chindongo demasoni)进行检测追踪同样取得了较好的效果，慈鲷的检测准确率达到97.0%,召回率为93.4%,平均精度均值为96.5%,相较于YOLOv8n模型召回率和平均精度分别提升了1.8%和1.9%。研究表明，本文中设计的YOLOv8n-BiFormer模型具有通用性，在检测和追踪血鹦鹉和慈鲷目标方面均表现优异，消耗的计算资源较少，可部署在水族箱监控系统中，为观赏鱼信息记录自动化和智能化提供了可行的解决方案。