随着全球海洋环境的变化,鱼类和鱼类栖息地面临越来越大的压力,而在鱼类的养殖方面,还有可能面临外来物种的威胁而导致鱼类养殖产量下降的问题,因此为了更好地进行物种分类,水下鱼类的检测与识别就变得至关重要。仅仅依靠人工进行水下鱼类的分类方法往往具有破坏性和耗时性,因此,可以通过自动鱼类识别来监测和评估鱼类种群,分析海洋环境的变化以及获得某些特定鱼类的分布。在鱼类识别研究中用到的图像样本数据常存在如下问题:在复杂的水下环境中很多鱼类的图像不清晰、特征不明显以及水下获取到的有效图像数量较少或数据量不均衡等问题。另外,由于光照、拍摄角度和姿势的不同还会造成同一种鱼类内的差异大,不同鱼类间差异小的问题,这也是细粒度图像在识别的过程中存在的问题。因此对于鱼类细粒度图像的检测和识别的研究具有重要的理论意义和实用价值。本文基于深度学习技术开展了水下鱼类细粒度图像的检测与识别算法研究,主要研究内容如下:（1）为了方便对水下鱼类细粒度图像进行更有效的检测与识别,采用基于暗通道先验去雾算法对水下鱼类的数据集进行了图像预处理。水下拍摄的图像由于水中杂质对光的散射的原因容易出现模糊现象,而这种现象的产生与陆地环境上雾霾的产生原理相同,因此选择基于暗通道先验去雾算法来处理水下图像模糊的问题。本文采用基于暗通道先验去雾算法进行预处理后的数据集进行水下鱼类细粒度图像的检测与识别的研究。（2）为了将水下拍摄到的鱼类进行快速的定位与识别,设计了融合特征金字塔的Faster R-CNN算法进行水下鱼类的检测。该算法首先利用Resnet101作为特征提取网络,然后将特征金字塔网络与Faster R-CNN进行融合,通过融合低层特征图中分辨率较高的信息和高层特征图中语义较丰富的信息进行预测。其次将Faster R-CNN算法中的NMS算法改进为Soft-NMS算法,通过线性加权的方式来降低候选框的置信度从而保证在水下重叠情况比较严重的鱼类不会被漏检。本文通过实验验证了该鱼类检测算法的平均准确率达到了91.6%。（3）为了解决水下鱼类细粒度特征不明显,鱼类的样本数据不均衡的问题,设计了基于特征融合的FL-BCNN鱼类细粒度识别模型。该模型采用VGG16进行特征提取,改进了双线性卷积神经网络的结构,从而更好地获取水下鱼类的细粒度特征。最后使用焦点损失函数替代原有的标准的交叉熵损失函数,解决由于样本数据不均衡造成的模型容易过拟合的问题。本文通过实验验证了该算法模型对于鱼类细粒度图像的识别准确率达到97.68%。（4）利用改进的Faster R-CNN鱼类检测模型和FL-BCNN鱼类细粒度图像识别模型,利用Python开发了一个鱼类细粒度图像的检测与识别软件,该软件实现了水下鱼类细粒度图像检测和识别的可视化及识别结果的保存,为后续鱼类物种的统计和分析奠定了基础。