1.一种基于边缘计算的鱼群轨迹监测系统，其特征在于：所述基于边缘计算的鱼群轨迹监测系统包括用户终端设备和至少一个边缘设备，其中：所述边缘设备包括摄像机和边缘计算主板，所述摄像机用于采集鱼群运动视频，所述边缘计算主板包括依次连接的数据接收单元、检测单元和数据分析单元，其中：所述数据接收单元，用于接收所述鱼群运动视频并进行图像提取；

所述检测单元，用于部署预训练好的YOLOv5网络模型，并通过所述YOLOv5网络模型对图像进行检测，获得每条鱼的检测框及对应的位置信息[x,y,w,h]，其中，(x,y)为检测框的中心坐标，即鱼的质心坐标，w为检测框的宽度，h为检测框的高度；

所述数据分析单元，用于获得每帧图像的鱼群质心坐标，并执行如下操作：计算第K个周期内的鱼群位移总和 ，满足如下公式：

，其中，( 为第K个周期内第i帧图像的

鱼群质心坐标，n为第K个周期内的图像总数，K=1,2,3,…；

判断相邻两个周期的鱼群位移总和之差是否大于预设阈值，若是，认为鱼群运动轨迹异常，并向所述用户终端设备下发预警信息，否则，认为鱼群运动轨迹正常，不向所述用户终端设备下发预警信息；

所述鱼群质心坐标根据每帧图像中每条鱼的位置信息采用加权平均法获得；

用户终端设备，用于接收各所述边缘计算主板的数据分析单元发出的预警信息。

2.如权利要求1所述的基于边缘计算的鱼群轨迹监测系统，其特征在于：所述用户终端设备为服务器。

3.如权利要求1所述的基于边缘计算的鱼群轨迹监测系统，其特征在于：所述数据接收单元还用于对提取的图像进行预处理，所述预处理为依次对图像进行压缩处理和基于混合高斯模型去除背景。

4.如权利要求1所述的基于边缘计算的鱼群轨迹监测系统，其特征在于：所述预设阈值为25%。

5.如权利要求1所述的基于边缘计算的鱼群轨迹监测系统，其特征在于：所述边缘计算主板为jetson nano主板。