1.一种基于视觉和触觉的鱼苗分类计数装置，其特征在于，包括育苗池（1）、分类计数池（2）、投喂池（3）、防鱼苗停滞加速装置（4）和控制器（5），育苗池（1）内从上层到下层分别分布Ⅰ类鱼苗（10）、Ⅱ类鱼苗（11）和Ⅲ类鱼苗（12），育苗池（1）内还设置有图像采集摄像机（13）；分类计数池（2）分别通过一级隔板（21）和二级隔板（22）与育苗池（1）和投喂池（3）隔开，分类计数池（2）内一级隔板（21）和二级隔板（22）之间设置有三个单向通道管（23、24、

25），三个单向通道管（23、24、25）对应每一层鱼苗的习性分布，且育苗池（1）和投喂池（3）通过三个单向通道管连通，单向通道管内由育苗池（1）向投喂池（3）方向依次设置有一级自适应网口装置（26）和二级自适应网口装置（27），二级自适应网口装置（27）上方的单向通道管上设置有触觉计数装置（28）；防鱼苗停滞加速装置（4）包括蓄水池（41）、三个软管（42、43、

44）和三个控制阀（45、46、47），蓄水池（41）设置于一级隔板（21）顶端，并分别通过三个软管（42、43、44）与三个单向通道管（23、24、25）连通，软管与单向通道管连通位置位于二级自适应网口装置（27）出口处上方，控制阀设置于软管上；分类计数池（2）内还设置有实时检测摄像机（29），用于实时采集三个单向通道管内视频数据；

控制器（5）包括数据处理模块、模型训练模块、分类计数模块和控制模块，图像采集摄像机（13）采集育苗池（1）内三类鱼苗的图像及视频数据上传至数据处理模块，数据处理模块将视频数据逐帧截取成图像数据，并将所有图像数据中的三类鱼苗分别进行标注形成数据集，模型训练模块采用数据集训练得到YOLOv5网络模型；三类鱼苗分别经三个单向通道管进入投喂池的过程中触发相应的触觉计数装置（28），触觉计数装置（28）将信号上传至分类计数模块进行初始分类计数；实时检测摄像机（29）将实时采集的三个单向通道管内三类鱼苗的视频数据传输至控制器，经YOLOv5网络模型分类识别，得到每类鱼苗误入其它两个单向通道管的数量，分类计数模块根据初始分类计数的结果和误入数量结果计算得到鱼苗的最终分类计数结果；触觉计数装置（28）触发时，控制模块控制相应的控制阀打开，触觉计数装置（28）未触发时控制阀闭合，控制模块还用于控制各触觉计数装置（28）、图像采集摄像机（13）和实时检测摄像机（29）。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉和触觉的鱼苗分类计数装置，其特征在于，育苗池（1）上部还设置有排水口（14）。

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉和触觉的鱼苗分类计数装置，其特征在于，触觉计数装置（28）包括触觉传感器（281）、可伸缩接触装置（282）和固定套（283），固定套（283）与单向通道管固定连通，位于二级自适应网口装置（27）上方，可伸缩接触装置（282）嵌入固定套（283），其下端伸入单向通道管内，鱼苗经过二级自适应网口装置（27）时触碰可伸缩接触装置（282）上升接触到触觉传感器（281），分类计数模块接收到触觉传感器被触碰的信息并且记录触碰次数。

4.根据权利要求1所述的一种基于视觉和触觉的鱼苗分类计数装置，其特征在于，一级自适应网口装置（26）和二级自适应网口装置（27）的进网口处较大，而出网口处较小，靠近育苗池处为进网口，靠近投喂池处为出网口。

5.根据权利要求1所述的一种基于视觉和触觉的鱼苗分类计数装置，其特征在于，投喂池（3）的上方还设置有饲料投喂装置（6），饲料投喂装置（6）包括三组抽板（61）、料仓（62）、料道（63）和出料口（64），抽板将料仓（62）和料道（63）隔离开，出料口与料道（63）连通，抽开抽板料仓内的饲料经料道由出料口进入投喂池。

6.根据权利要求1所述的一种基于视觉和触觉的鱼苗分类计数装置，其特征在于，蓄水池（41）底部还设置有支撑板，进一步将蓄水池与一级隔板固定。

7.一种基于视觉和触觉的鱼苗分类计数方法，其特征在于，采用权利要求3所述的基于视觉和触觉的鱼苗分类计数装置，方法包括以下步骤：

S1、育苗池中的图像采集摄像机采集育苗池中三类鱼苗的图像及视频数据，并将数据上传至控制器，控制器对视频数据进行逐帧截取获得图像数据，将采集的图像数据和截取的图像数据进行预处理和标注，将标注好的图像数据划分为训练集和验证集，将训练集及其对应的标签按设定格式和顺序制作训练数据集，将验证集及其对应的标签按设定的格式和顺序制作验证数据集；

S2、将训练数据集输入YOLOv5网络模型中进行训练，获得训练好的YOLOv5网络模型，并将验证数据集输入训练好的YOLOv5网络模型进行验证，若验证合格，则保存训练好的YOLOv5网络模型，若验证不合格，则在前次训练基础上修改模型训练参数继续进行训练，直到网络模型满足实时检测的精度和速度，保存训练好的YOLOv5网络模型；

S3、触觉计数装置（28）将采集的触碰信息传输给控制器，控制器根据触觉计数装置（28）的触碰信息记录经过相应单向通道管的鱼苗初始数量，即触觉分类计数值；同时，实时检测摄像机将实时采集的单向通道管内鱼苗视频数据传输给控制器，利用步骤S2中保存的训练好的YOLOv5网络模型进行分类识别，获得每个单向通道管内误入的其他两类鱼苗的数量，即视觉辅助分类计数值；每个单向通道管对应的触觉分类计数值减去误入该单向通道管的其他两类鱼苗的数量再加上此类鱼苗误入另外两个单向通道管的数量，最终得到每类鱼苗的总数量。

8.根据权利要求7所述的一种基于视觉和触觉的鱼苗分类计数方法，其特征在于，步骤S1中对图像数据进行预处理和标注的方法为：

对所有的图像数据逐一筛选，选择特征明显图像数据，剔除无用图像数据，并对图像数据进行暗通道去雾处理，得到高质量图像后，在labelimg标注软件上对每一张图像数据上的三类鱼苗目标进行标注，并将标注好的图像数据保存导出为标准的VOC格式的标签，进一步利用python脚本程序将VOC格式的标签转化为YOLO格式标签；最后将所有标注好的图像数据及其对应的标签文件按比例划分为训练数据集和验证数据集。

9.根据权利要求7所述的一种基于视觉和触觉的鱼苗分类计数方法，其特征在于，步骤S2中YOLOv5网络模型能够在图像数据中实时框出鱼类所在位置并在生成框的左上角显示该鱼类类别标签；检测到Ⅰ类鱼苗，则在该Ⅰ类鱼苗目标上实时生成一个目标框，目标框的左上角显示标签“Ⅰ”；检测到Ⅱ类鱼苗，则在该Ⅱ类鱼苗目标上实时生成一个目标框，目标框的左上角显示标签“Ⅱ”；检测到Ⅲ类鱼苗，则在该Ⅲ类鱼苗目标上实时生成一个目标框，目标框的左上角显示标签“Ⅲ”；并且检测到每个类别的鱼苗生成目标框颜色各不相同，生成框的个数即是鱼苗的条数。

10.根据权利要求7所述的一种基于视觉和触觉的鱼苗分类计数方法，其特征在于，步骤S3具体为：

S31、三个单向通道管分别为第一单向通道管、第二单向通道管、第三单向通道管，Ⅰ类鱼苗（10）、Ⅱ类鱼苗（11）和Ⅲ类鱼苗（12）分别进入对应的第一单向通道管、第二单向通道管、第三单向通道管，然后进入一级自适应网口装置将大量聚集的鱼苗分离，接着进入二级自适应网口装置，触发各自的触觉传感器，控制器分别记录三个单向通道管内触觉传感器触发次数A、B、C，即第一单向通道管内Ⅰ类鱼苗的触觉分类计数值为A，第二单向通道管内Ⅱ类鱼苗的触觉分类计数值为B，第三单向通道管内Ⅲ类鱼苗的触觉分类计数值为C；

S32、同时，实时检测摄像机将实时检测的三个单向通道管内的鱼苗视频数据上传给控制器，控制器对各视频数据处理后，得到各类鱼苗的视觉辅助分类计数值；具体的，分别得到第一单向通道管内误入的Ⅱ类鱼苗和Ⅲ类鱼苗的数量为X和Y，第二单向通道管内误入的Ⅰ类鱼苗和Ⅲ类鱼苗的数量为M和N，第三单向通道管内误入的Ⅰ类鱼苗和Ⅱ类鱼苗的数量为P和Q；

S33、控制器根据触觉分类计数值和视觉辅助分类计数值计算得到各类鱼苗的总数量，具体为：Ⅰ类鱼苗的总数量α=(A‑X‑Y)+M+P，Ⅱ类鱼苗的总数量β=(B‑M‑N)+X+Q，Ⅲ类鱼苗的总数量γ=(C‑P‑Q)+Y+N。