目前,海洋底栖生物的捕捞主要依靠人工,效率低下,并且长时间的水下作业对潜水员的身体健康极为有害。而利用水下机器人进行海底资源捕捞可以提高工作效率和安全性,同时降低了人员劳动强度。水下机器人代替人工进行捕捞作业已经成为一种趋势。通常情况下,当水下机器人进行针对性的捕捞时,首先要找到目标生物,然后选择生长成熟的海产品进行捕捞。这就要求机器人不仅要能准确识别目标海洋生物,还要能够判断其形态特征。因此,对海洋底栖生物进行精准识别有着重要的研究价值与现实意义。然而受水下环境不可控因素的影响,海洋底栖生物识别工作的质量难以得到保障。本文针对以上问题及水下环境的特点,提出了基于深度学习的海洋底栖生物检测算法,最终实现了实时检测待捕捞海洋底栖生物及其形态特征的自动化分析。本文具体研究内容如下:针对水下图像出现对比度较低、模糊多噪声及颜色失真等现象而导致底栖生物检测精度低的问题,本文在检测任务前加入图像预处理模块。通过UWGAN增强算法最小化失真图像与真实清晰图像之间的分布距离,实现对水下图像的增强处理。随后,本文通过实验证明在加入预处理模块后网络检测的平均准确率提升了3.62%。在底栖生物检测任务中,本文针对传统底栖生物目标检测算法在实时性和准确性方面无法满足实际任务需求的问题,提出了一种改进的YOLOv5检测网络。首先,改进网络采用轻量化网络GhostNet代替原始YOLOv5网络的主干特征提取网络,通过减少模型参数量来提高检测速度。其次,在置信度损失函数中加入Focal loss损失函数,有效提升了难检测目标的检测效果。最后,在YOLOv5的颈头部网络中引入具有自适应感受野的SK卷积,使网络在保持轻量化的同时,进一步提升算法的检测准确性。为了验证改进算法的有效性,对本文提出的海洋底栖生物检测算法与传统目标检测算法做了对比实验与分析。实验结果验证了改进的底栖生物检测算法兼顾了目标检测的速度与精度特性。在底栖生物形态特征分析任务中,本文以海参作为主要研究对象。针对海参目标在分割过程中出现的边缘像素信息丢失现象,本文提出了一种改进的DeepLabv3+算法。在编码部分的ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）模块中,使用较小空洞率的空洞卷积提取特征信息;在解码部分,通过特征金字塔结构融合主干提取网络中不同阶段生成的特征图,提高了网络的预测精度。然后对于分割到的常规形态海参目标,本文提出利用最佳尺寸测量点间的欧氏距离与参照物的像素长度进行尺度变换后的结果作为最终的测量结果,而对于非常规形态的海参,本文将分割后的图像通过高斯模糊及二值化处理得到其像素面积作为不规则形态海参的形态特征评价指标,最终实现底栖生物形态特征的自动化分析任务。