基于计算机视觉的鱼类行为自动监测系统设计与实现

针对传统的鱼类行为观察方法的缺点,提出了一种基于计算机视觉的鱼类行为自动监测系统的设计与实现方法.系统利用摄像设备对鱼的行为进行24小时监控,通过监测鱼类体色与游动速度(加速度)的变化,自动发现由于应激或疾病等引起的行为异常.该文设计的方法对水产养殖业实施水产生物的自动化监测具有一定的借鉴意义.     

基于计算机视觉的大菱鲆对背景色选择习性研究

为了探讨大菱鲆幼鱼对于不同背景色的选择习性,该文首先通过9格颜色试验发现大菱鲆幼鱼偏好淡紫色,而出现在黑色和红色背景累积频率较低;同时通过计算机视觉分析发现,幼鱼在黑色和红色背景下体表明度变化速率远比在紫色和粉色背景下剧烈,证明了黑色和红色背景对幼鱼胁迫更大,其需要调动更多激素来调整生理响应,以改变体色适应新的背景环境。因此建议养殖池的颜色尽量采用浅色,不要使用黑色等深色作为养殖背景颜色,研究结果可为养殖系统设计和生产管理提供参考依据。     

基于光流法与特征统计的鱼群异常行为检测

鱼类群体行为的异常检测能够为鱼类健康监控与预警提供重要的方法和手段,对研究鱼类行为的机理,提升水产养殖过程中的信息化水平具有非常重要的意义。该文通过计算机视觉和图像处理技术,基于鱼群运动特征统计方法,对鱼群异常行为检测进行研究。利用Lucas-Kanade光流法得到目标鱼群的运动矢量,并对目标运动的行为特征进行统计,得到速度与转角这2个行为特征的联合直方图与联合概率分布。最后,在联合概率分布的基础上,基于标准互信息(normalized mutual information-NMI)和局部距离异常因子(local distance-based outlier factor-LDOF)2种方法对鱼群行为进行异常检测。试验结果表明,2种异常检测方法均达到99.5%以上的准确率。     

基于计算机视觉的大菱鲆鱼苗计数方法研究

对单帧大菱鲆鱼苗计数时,由于鱼苗的重叠,导致图像中的鱼苗粘连。为此采用计算机视觉的方法,提出了一种基于曲线演化的图像处理方法来解决鱼苗图像粘连问题,并完成对鱼苗的准确计数。将图像预处理后的二值化鱼苗粘连图像的轮廓曲线作为初始演化曲线,通过水平集方法对曲线进行常值演化,统计演化过程中最大轮廓曲线数作为鱼苗数量。对选取的10帧粘连比较严重的二值化鱼苗图像分别采用面积法、连通域法、曲线演化法进行分离计数研究。结果表明:曲线演化法在鱼体数目增多时仍有很好的分离计数效果,有利于使用数鱼机对鱼苗进行准确计数。     

基于STM32的溶氧监测仪设计

为解决海上浮标溶氧传感器存在功耗大、标定复杂等问题,研究设计了一种基于STM32的低功耗、高性能溶氧监测仪,并针对海上浮标提出红外标定设计,实现溶氧传感器的自动标定。利用单电源数据采集电路结合STM32多通道ADC,精确计算出溶氧值;利用STM32的输入捕获功能解码红外遥控信号,实现电压-溶氧曲线的斜率标定,最大程度避免因溶氧标定而频繁拆卸,造成浮标体内部密封性变差的风险;省电模式满足低功耗的要求,可以提高蓄电池的供电时长;集成MODBUS协议的RS485端口可实现远程通信,为远程监测打下基础。结果表明,溶氧监测仪采集精度较高,能在无光照情况下连续运行5~6 d。该设计可以提高海上浮标的稳定性和密封性,为工作人员提供了极大的便利,具有成本低、体积小、便于安装等优点。     

基于计算机视觉技术的运动鱼检测算法

为了提高水中鱼的运动检测精度,该文在分析比较图像和视觉领域常用的运动目标检测算法的基础上,提出了3种适合于运动鱼检测的改进算法。试验结果表明,该文提出的算法在检测鱼的快速运动方面要优于传统算法,特别是帧间差分和运动平均背景建模结合方法较其他算法在平均检测时间和检测精度方面更具优势,在鱼类运动检测方面有较大的应用潜力。