本技術(shù)涉及水質(zhì)污染預(yù)警，特別是涉及一種基于魚(yú)類行為的水質(zhì)污染預(yù)警方法、裝置和介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、污染物進(jìn)入水體環(huán)境后，水生生物為了適應(yīng)環(huán)境變化，會(huì)對(duì)外界刺激作出反應(yīng)，水生生物的行為是直接反映環(huán)境壓力變化的重要生理特征，是識(shí)別化學(xué)污染的敏感指標(biāo)。水生生物行為變化既可以反應(yīng)外部環(huán)境，也可以作為生物體內(nèi)部細(xì)胞、組織和器官損傷的反應(yīng)。行為反應(yīng)可作為描述外界脅迫的一種綜合生物指示物，進(jìn)而推斷水環(huán)境污染程度。

2、目前，我國(guó)突發(fā)性水污染事件時(shí)有發(fā)生，對(duì)人類的生命健康及財(cái)產(chǎn)安全造成了嚴(yán)重威脅。現(xiàn)有的水質(zhì)監(jiān)測(cè)多采用理化法，這種方法雖能準(zhǔn)確的定量分析各項(xiàng)污染物的含量，但對(duì)低于一定濃度及稀有的污染物無(wú)法測(cè)定，且不能反映水體中各種污染物的長(zhǎng)期混合效應(yīng)。而生物監(jiān)測(cè)可以反映出污染物拮抗、協(xié)同等作用的綜合效應(yīng)，指示生物對(duì)于痕量污染物和低濃度的污染物也較為敏感。魚(yú)是一種脊椎動(dòng)物，其生理生化特點(diǎn)與人類最為相近。因此可通過(guò)對(duì)魚(yú)的行為分析達(dá)到對(duì)突發(fā)性水污染事故進(jìn)行預(yù)警的目的。

3、現(xiàn)有的基于魚(yú)類行為的突發(fā)性水質(zhì)污染預(yù)警技術(shù)通過(guò)圖像解析法或傳感器法獲取魚(yú)的特征行為參數(shù)?，將其與魚(yú)在正常情況下的行為參數(shù)基準(zhǔn)值進(jìn)行比較，從而判斷出水質(zhì)異常，存在以下問(wèn)題：靈敏度低，對(duì)低濃度污染物無(wú)響應(yīng)或響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)；由于環(huán)境因素或魚(yú)自身行為的變化干擾判定，造成預(yù)警誤報(bào)；只能定性預(yù)警，不能對(duì)污染物濃度進(jìn)行定量預(yù)警。

4、因此，如何提高靈敏度，降低誤報(bào)率和實(shí)現(xiàn)定量預(yù)警是本領(lǐng)域技術(shù)人員所需要解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)的目的是提供一種基于魚(yú)類行為的水質(zhì)污染預(yù)警方法、裝置和介質(zhì)，用于提高靈敏度，降低誤報(bào)率和實(shí)現(xiàn)定量預(yù)警。

2、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本技術(shù)提供一種基于魚(yú)類行為的水質(zhì)污染預(yù)警方法，包括：

3、將預(yù)設(shè)數(shù)量的魚(yú)放入裝有標(biāo)準(zhǔn)養(yǎng)殖水的魚(yú)缸中后，確定預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)魚(yú)的各行為數(shù)據(jù)的參考平均值和參考標(biāo)準(zhǔn)差；其中，所述行為數(shù)據(jù)包括平均高度、平均速度、平均距離、平均加速度、分散度、速度方差及平均轉(zhuǎn)向次數(shù)；

4、在所述預(yù)設(shè)時(shí)間段后，向魚(yú)缸通入待測(cè)水樣，確定魚(yú)數(shù)量在設(shè)定時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的第一平均值和各行為數(shù)據(jù)在所述設(shè)定時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的第二平均值；

5、根據(jù)所述第一平均值確定第一異常差值，根據(jù)所述第二平均值、所述參考平均值和所述參考標(biāo)準(zhǔn)差確定各行為數(shù)據(jù)的第二異常差值，并將所述第一異常差值和各所述第二異常差值相加之和作為所述設(shè)定時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的異常指數(shù)；

6、將多個(gè)所述設(shè)定時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的異常指數(shù)相加之和作為毒性評(píng)價(jià)指數(shù)，根據(jù)所述毒性評(píng)價(jià)指數(shù)進(jìn)行水質(zhì)污染預(yù)警。

7、可選的，確定魚(yú)的各行為數(shù)據(jù)和魚(yú)數(shù)量包括：

8、利用視頻采集設(shè)備獲取魚(yú)在水中的行為圖像；

9、對(duì)所述行為圖像采用目標(biāo)跟蹤算法得到魚(yú)的運(yùn)動(dòng)軌跡，并結(jié)合數(shù)學(xué)模型確定魚(yú)數(shù)量和各行為數(shù)據(jù)。

10、可選的，根據(jù)所述第一平均值確定第一異常差值，根據(jù)所述第二平均值、所述參考平均值和所述參考標(biāo)準(zhǔn)差確定各行為數(shù)據(jù)的第二異常差值，包括：

11、確定魚(yú)數(shù)量的第一目標(biāo)范圍，根據(jù)所述第一平均值和所述第一目標(biāo)范圍確定所述第一異常差值；

12、根據(jù)所述參考平均值和所述參考標(biāo)準(zhǔn)差確定第二目標(biāo)范圍，根據(jù)所述第二平均值和所述第二目標(biāo)范圍確定各行為數(shù)據(jù)的第二異常差值；

13、其中，所述第一目標(biāo)范圍為大于或等于4.5，所述平均高度、所述平均速度、所述平均距離、所述平均加速度、所述分散度及所述平均轉(zhuǎn)向次數(shù)的第二目標(biāo)范圍為各自的參考平均值±參考標(biāo)準(zhǔn)差，所述速度方差的第二目標(biāo)范圍為速度方差的參考平均值±二分之一的參考標(biāo)準(zhǔn)差。

14、可選的，根據(jù)所述第一平均值和所述第一目標(biāo)范圍確定所述第一異常差值，包括：

15、若x(t)?＜4.5，根據(jù)第一預(yù)設(shè)公式確定所述第一異常差值；

16、所述第一預(yù)設(shè)公式為：δ1=[4.5-x(t)]/4.5；

17、若x(t)?≥4.5，所述第一異常差值為0；

18、其中，δ1為所述第一異常差值，x(t)為所述第一平均值。

19、可選的，若所述行為數(shù)據(jù)為所述平均高度、所述平均速度、所述平均距離、所述平均加速度、所述分散度或所述平均轉(zhuǎn)向次數(shù)，根據(jù)所述第二平均值和所述第二目標(biāo)范圍確定各行為數(shù)據(jù)的第二異常差值，包括：

20、若y?(t)＞(μ+δ)時(shí)，根據(jù)第二預(yù)設(shè)值公式確定各行為數(shù)據(jù)的第二異常差值；

21、所述第二預(yù)設(shè)值公式為：δ2=[y(t)-(μ+δ)]/(μ+δ)；

22、若y?(t)＜(μ-δ)時(shí)，根據(jù)第三預(yù)設(shè)值公式確定各行為數(shù)據(jù)的第二異常差值；

23、所述第三預(yù)設(shè)值公式為：δ2=[(μ?-δ)-y(t)]/(μ-δ)；

24、若(μ?-δ)≤y?(t)≤(μ+δ)時(shí)，各行為數(shù)據(jù)的第二異常差值為0；

25、其中，δ2為所述平均高度、所述平均速度、所述平均距離、所述平均加速度、所述分散度或所述平均轉(zhuǎn)向次數(shù)的第二異常差值，y(t)為所述平均高度、所述平均速度、所述平均距離、所述平均加速度、所述分散度或所述平均轉(zhuǎn)向次數(shù)的第二平均值，μ為所述平均高度、所述平均速度、所述平均距離、所述平均加速度、所述分散度或所述平均轉(zhuǎn)向次數(shù)的參考平均值，δ為所述平均高度、所述平均速度、所述平均距離、所述平均加速度、所述分散度或所述平均轉(zhuǎn)向次數(shù)的參考標(biāo)準(zhǔn)差。

26、可選的，若所述行為數(shù)據(jù)為速度方差，根據(jù)所述第二平均值和所述第二目標(biāo)范圍確定各行為數(shù)據(jù)的第二異常差值，包括：

27、若z(t)>(μ+δ/2)時(shí)，根據(jù)第四預(yù)設(shè)值公式確定第二異常差值；

28、所述第四預(yù)設(shè)值公式為：δ3=[z(t)-(μ+δ/2)]/(μ+δ/2)；

29、若z?(t)<(μ-δ/2)時(shí)，根據(jù)第五預(yù)設(shè)值公式確定所述的第二異常差值；

30、所述第五預(yù)設(shè)值公式為：δ3=[(μ-δ/2)-z(t)]/(μ-δ/2)；

31、若(μ-δ/2)≤z?(t)≤(μ+δ/2)時(shí)，所述第二異常差值為0；

32、其中，δ3為所述速度方差的第二異常差值，z(t)為所述速度方差的第二平均值，μ為所述速度方差的參考平均值，δ為所述速度方差的參考標(biāo)準(zhǔn)差。

33、可選的，所述根據(jù)所述毒性評(píng)價(jià)指數(shù)進(jìn)行水質(zhì)污染預(yù)警，包括：

34、若g(t)≤1，說(shuō)明水質(zhì)未發(fā)生污染；

35、若1<g(t)≤5，觸發(fā)黃色預(yù)警，所述黃色預(yù)警表示水質(zhì)有輕度污染；

36、若5<g(t)≤10，觸發(fā)橙色預(yù)警，所述橙色預(yù)警表示水質(zhì)有中度污染；

37、若g(t)>10，觸發(fā)紅色預(yù)警，所述紅色預(yù)警表示水質(zhì)有重度污染；

38、其中，g(t)為所述毒性評(píng)價(jià)指數(shù)。

39、本技術(shù)還提供一種基于魚(yú)類行為的水質(zhì)污染預(yù)警裝置，包括：

40、第一確定模塊，用于將預(yù)設(shè)數(shù)量的魚(yú)放入裝有標(biāo)準(zhǔn)養(yǎng)殖水的魚(yú)缸中后，確定預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)魚(yú)的各行為數(shù)據(jù)的參考平均值和參考標(biāo)準(zhǔn)差；其中，所述行為數(shù)據(jù)包括平均高度、平均速度、平均距離、平均加速度、分散度、速度方差及平均轉(zhuǎn)向次數(shù)；

41、第二確定模塊，用于在所述預(yù)設(shè)時(shí)間段后，向魚(yú)缸通入待測(cè)水樣，確定魚(yú)數(shù)量在設(shè)定時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的第一平均值和各行為數(shù)據(jù)在所述設(shè)定時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的第二平均值；

42、第三確定模塊，用于根據(jù)所述第一平均值確定第一異常差值，根據(jù)所述第二平均值、所述參考平均值和所述參考標(biāo)準(zhǔn)差確定各行為數(shù)據(jù)的第二異常差值，并將所述第一異常差值和各所述第二異常差值相加之和作為所述設(shè)定時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的異常指數(shù)；

43、預(yù)警模塊，用于將多個(gè)所述設(shè)定時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的異常指數(shù)相加之和作為毒性評(píng)價(jià)指數(shù)，根據(jù)所述毒性評(píng)價(jià)指數(shù)進(jìn)行水質(zhì)污染預(yù)警。

44、本技術(shù)還提供一種基于魚(yú)類行為的水質(zhì)污染預(yù)警裝置，包括存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序；

45、處理器，用于執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的基于魚(yú)類行為的水質(zhì)污染預(yù)警方法的步驟。

46、本技術(shù)還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的基于魚(yú)類行為的水質(zhì)污染預(yù)警方法的步驟。

47、本技術(shù)所提供的一種基于魚(yú)類行為的水質(zhì)污染預(yù)警方法，包括：將預(yù)設(shè)數(shù)量的魚(yú)放入裝有標(biāo)準(zhǔn)養(yǎng)殖水的魚(yú)缸中后，確定預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)魚(yú)的各行為數(shù)據(jù)的參考平均值和參考標(biāo)準(zhǔn)差；其中，行為數(shù)據(jù)包括平均高度、平均速度、平均距離、平均加速度、分散度、速度方差及平均轉(zhuǎn)向次數(shù)；在預(yù)設(shè)時(shí)間段后，向魚(yú)缸通入待測(cè)水樣，確定魚(yú)數(shù)量在設(shè)定時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的第一平均值和各行為數(shù)據(jù)在設(shè)定時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的第二平均值；根據(jù)第一平均值確定第一異常差值，根據(jù)第二平均值、參考平均值和參考標(biāo)準(zhǔn)差確定各行為數(shù)據(jù)的第二異常差值，并將第一異常差值和各第二異常差值相加之和作為設(shè)定時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的異常指數(shù)；將多個(gè)設(shè)定時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的異常指數(shù)相加之和作為毒性評(píng)價(jià)指數(shù)，根據(jù)毒性評(píng)價(jià)指數(shù)進(jìn)行水質(zhì)污染預(yù)警。采用魚(yú)數(shù)量、平均高度、平均速度、平均距離、平均加速度、分散度、速度方差及平均轉(zhuǎn)向次數(shù)這八個(gè)參數(shù)進(jìn)行水質(zhì)污染預(yù)警，便于捕捉魚(yú)類行為的變化，提高靈敏度；將多個(gè)設(shè)定時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的異常指數(shù)相加之和作為毒性評(píng)價(jià)指數(shù)，消除了短期的環(huán)境因素或魚(yú)自身行為變化造成的干擾，降低了誤報(bào)率；通過(guò)八個(gè)參數(shù)的異常差值體現(xiàn)出污染物濃度與毒性評(píng)價(jià)指數(shù)之間的計(jì)量效應(yīng)關(guān)系，能夠?qū)崿F(xiàn)定量預(yù)警。

48、此外，設(shè)定魚(yú)數(shù)量的正常范圍為≥4.5，能夠降低誤報(bào)率；通過(guò)測(cè)試其前2h內(nèi)的行為數(shù)據(jù)的參考平均值和參考標(biāo)準(zhǔn)差作為基準(zhǔn)值（μ為參考平均值、δ為參考標(biāo)準(zhǔn)差），設(shè)定平均高度、平均速度、平均距離、平均加速度、分散度及平均轉(zhuǎn)向次數(shù)的正常范圍為μ±δ，速度方差的正常范圍為μ±δ/2，縮小了正常參數(shù)范圍，進(jìn)一步提高了靈敏度。

49、本技術(shù)所提供的一種基于魚(yú)類行為的水質(zhì)污染預(yù)警裝置和介質(zhì)的有益效果與方法對(duì)應(yīng)，效果如上。