控制鱼类进食机是具有挑战性的问题，因为经验丰富的渔民可以根据假设充分控制。为了构建合理应用的强大方法，我们分别使用回归和纹理特征分别使用计数营养和估算涟漪行为来根据计算机视觉进行自动控制鱼类进料机。为了计算营养数量，我们应用对象检测和跟踪方法来确认移动到海面的营养。最近，对象跟踪是计算机视觉中的积极研究和具有挑战性的问题。不幸的是，在具有更多外观生物的水产养殖场中，具有密度和复杂关系的多个小物体的强大跟踪方法是未解决的问题。根据营养和​​涟漪行为的数量，我们可以控制在实际环境中始终如一地表现良好的鱼类喂食机。提出的方法提出了通过激活图和连锁行为的质地特征自动控制鱼类进食的一致性。与其他方法相比，我们的跟踪方法可以精确跟踪下一帧的营养。基于计算时间，提出的方法达到3.86 fps，而其他方法的支出低于1.93 fps。定量评估可以承诺，提议的方法对于广泛适用于真实环境的水产养殖养鱼场很有价值。