本發(fā)明涉及圖像處理，尤其涉及一種海洋牧場(chǎng)的目標(biāo)生物動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、海洋牧場(chǎng)是一種基于海洋生態(tài)系統(tǒng)原理，在特定海域通過(guò)人工魚(yú)礁投放、增殖放流、生態(tài)養(yǎng)殖等措施，構(gòu)建或修復(fù)海洋生物繁殖、生長(zhǎng)、索餌或避敵所需的場(chǎng)所，增殖養(yǎng)護(hù)漁業(yè)資源，實(shí)現(xiàn)漁業(yè)可持續(xù)發(fā)展的生態(tài)養(yǎng)殖模式。隨著科技的不斷進(jìn)步，海洋牧場(chǎng)的建設(shè)和管理通過(guò)利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)海洋牧場(chǎng)環(huán)境和生物資源的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和智能管理。

2、目前，在海洋牧場(chǎng)智能管理中，通過(guò)聲納技術(shù)，利用聲波在水中的傳播和反射特性，對(duì)海洋牧場(chǎng)中的生物進(jìn)行探測(cè)和監(jiān)測(cè)時(shí)，傳統(tǒng)的rd等成像算法存在數(shù)據(jù)量大、采樣率高及omp、sl0和bcs等算法存在成像精度低及抗噪性能差等問(wèn)題。在面對(duì)水下環(huán)境復(fù)雜多變，平臺(tái)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)不穩(wěn)定的情況下，且海洋牧場(chǎng)海域生物群落有較大比例的巖礁性生物，受限于礁體遮擋，使得得到的圖像信噪比較低，成像質(zhì)量低，虛警較高，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)生物的準(zhǔn)確識(shí)別和監(jiān)測(cè)，從而導(dǎo)致難以對(duì)其異常狀況進(jìn)行判斷。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種海洋牧場(chǎng)的目標(biāo)生物動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)海洋生物中的目標(biāo)生物進(jìn)行高精度識(shí)別，從而提高了監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性。

2、本發(fā)明實(shí)施例的第一方面提供了一種海洋牧場(chǎng)的目標(biāo)生物動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法，所述方法包括：

3、實(shí)時(shí)接收不同聲吶陣元發(fā)射的回波信號(hào)，對(duì)各個(gè)回波信號(hào)進(jìn)行距離向傅里葉變換和方位向傅里葉變換，得到各個(gè)回波信號(hào)的頻譜；

4、對(duì)各個(gè)頻譜進(jìn)行相移操作，得到各個(gè)相移后的頻譜，對(duì)各個(gè)相移后的頻譜進(jìn)行逆傅里葉變換，得到多個(gè)變換后的信號(hào)；

5、基于各個(gè)變換后的信號(hào)進(jìn)行相位估計(jì)，得到相位誤差，基于相位誤差得到相位補(bǔ)償函數(shù)，根據(jù)相位補(bǔ)償函數(shù)對(duì)各個(gè)回波信號(hào)進(jìn)行補(bǔ)償，得到各個(gè)回波信號(hào)對(duì)應(yīng)的補(bǔ)償后的回波信號(hào)，根據(jù)各個(gè)補(bǔ)償后的回波信號(hào)進(jìn)行成像處理，得到多個(gè)子圖像，將各個(gè)子圖像進(jìn)行相干疊加，得到待識(shí)別圖像；

6、將待識(shí)別圖像輸入構(gòu)建的目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，以使目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)利用特征提取模塊對(duì)待識(shí)別圖像進(jìn)行多尺度特征提取，得到多個(gè)特征圖，通過(guò)引入的注意力模塊對(duì)各個(gè)特征圖進(jìn)行特征融合，得到目標(biāo)生物特征圖，以使人員根據(jù)目標(biāo)生物特征圖判斷出目標(biāo)生物的類別和狀態(tài)。

7、在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，對(duì)各個(gè)回波信號(hào)進(jìn)行距離向傅里葉變換和方位向傅里葉變換，得到各個(gè)回波信號(hào)的頻譜，包括：

8、對(duì)各個(gè)回波信號(hào)中的距離向信息和方位向信息進(jìn)行提取，得到距離向數(shù)據(jù)和方位向數(shù)據(jù)；

9、利用傅里葉變換算法對(duì)各個(gè)回波信號(hào)的距離向數(shù)據(jù)進(jìn)行距離向傅里葉變換，得到距離向傅里葉變換結(jié)果，其中，距離向傅里葉變換結(jié)果的表達(dá)式為：

10、

11、式中，為距離向數(shù)據(jù)，為距離向的采樣點(diǎn)序號(hào)，為距離向采樣長(zhǎng)度，為距離向傅里葉變換結(jié)果，為距離向的頻率索引；

12、利用傅里葉變換算法對(duì)各個(gè)回波信號(hào)的方位向數(shù)據(jù)進(jìn)行距離向傅里葉變換，得到方位向傅里葉變換結(jié)果，其中，方位向傅里葉變換結(jié)果的表達(dá)式為：

13、

14、式中，為方位向數(shù)據(jù)，為方位向的采樣點(diǎn)序號(hào)，為方位向采樣長(zhǎng)度，為方位向傅里葉變換結(jié)果，為方位向的頻率索引；

15、根據(jù)各個(gè)回波信號(hào)的距離向傅里葉變換結(jié)果和方位向傅里葉變換結(jié)果，得到各個(gè)回波信號(hào)的距離向頻譜和方位向頻譜。

16、在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，對(duì)各個(gè)頻譜進(jìn)行相移操作，得到各個(gè)相移后的頻譜，包括：

17、對(duì)各個(gè)回波信號(hào)的距離向頻譜和方位向頻譜進(jìn)行提取，得到各個(gè)回波信號(hào)的距離向相位和方位向相位；

18、根據(jù)預(yù)設(shè)的第一相移量，對(duì)各個(gè)回波信號(hào)的距離向相位進(jìn)行調(diào)整，得到各個(gè)回波信號(hào)相移后的距離向頻譜，其中，調(diào)整后的距離向相位為：

19、

20、式中，為調(diào)整后的距離向相位，為第一相移量；

21、根據(jù)預(yù)設(shè)的第二相移量，對(duì)各個(gè)回波信號(hào)的方位向相位進(jìn)行調(diào)整，得到各個(gè)回波信號(hào)相移后的方位向頻譜，其中，調(diào)整后的方位向相位為：

22、

23、式中，為調(diào)整后的方位向相位，為第二相移量。

24、在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，對(duì)各個(gè)相移后的頻譜進(jìn)行逆傅里葉變換，得到多個(gè)變換后的信號(hào)，包括：

25、對(duì)各個(gè)回波信號(hào)相移后的距離向頻譜進(jìn)行逆傅里葉變換，得到多個(gè)距離向變換后的信號(hào)，其中，距離向變換后的信號(hào)為：

26、

27、式中，為距離向數(shù)據(jù)，為距離向的采樣點(diǎn)序號(hào)，為距離向采樣長(zhǎng)度，為距離向傅里葉變換結(jié)果，為距離向的頻率索引；

28、對(duì)各個(gè)回波信號(hào)相移后的方位向頻譜進(jìn)行逆傅里葉變換，得到多個(gè)方位向變換后的信號(hào)，其中，方位向變換后的信號(hào)為：

29、

30、式中，為方位向數(shù)據(jù)，為方位向的采樣點(diǎn)序號(hào)，為方位向采樣長(zhǎng)度，為方位向傅里葉變換結(jié)果，為方位向的頻率索引；

31、將各個(gè)回波信號(hào)的距離向變換后的信號(hào)和方位向變換后的信號(hào)進(jìn)行組合，得到各個(gè)回波信號(hào)變換后的信號(hào)。

32、在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，基于各個(gè)變換后的信號(hào)進(jìn)行相位估計(jì)，得到相位誤差，包括：

33、利用自相關(guān)函數(shù)定義計(jì)算出各個(gè)變換后的信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)，其中，自相關(guān)函數(shù)為：

34、

35、式中，為各個(gè)變換后的信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)，為各個(gè)變換后的信號(hào)的幅度，為各個(gè)變換后的信號(hào)的相位隨時(shí)間變化的函數(shù)，為時(shí)間變化參數(shù)；

36、對(duì)不同時(shí)間變化參數(shù)下的自相關(guān)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到多個(gè)自相關(guān)函數(shù)的相位值，利用最小二乘法對(duì)各個(gè)自相關(guān)函數(shù)的相位值進(jìn)行擬合，得到實(shí)際相位變化率，根據(jù)目標(biāo)相位變化率和實(shí)際相位變化率得到相位誤差。

37、在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，通過(guò)引入的注意力模塊對(duì)各個(gè)不同特征圖進(jìn)行特征融合，得到目標(biāo)生物特征圖，包括：

38、將各個(gè)特征圖進(jìn)行拼接和相加，得到融合后的特征圖；

39、采用注意力模塊對(duì)融合后的圖像進(jìn)行平均池化，得到壓縮后的特征圖，采用多個(gè)全連接層對(duì)壓縮后的特征圖進(jìn)行線性變換后，得多個(gè)變換結(jié)果，利用softmax函數(shù)對(duì)多個(gè)變換結(jié)果轉(zhuǎn)化為各個(gè)類別的概率估計(jì)，根據(jù)各個(gè)概率估計(jì)與對(duì)應(yīng)的特征圖進(jìn)行加權(quán)計(jì)算后，得到目標(biāo)生物特征圖。

40、在第一方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)是基于resnet網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到的，其中，訓(xùn)練過(guò)程為：

41、獲取合成孔徑聲吶圖像數(shù)據(jù)集，對(duì)合成孔徑聲吶圖像進(jìn)行能量歸一化處理，得到處理后的圖像；

42、將處理后的圖像輸入構(gòu)建的目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中利用特征提取模塊對(duì)待識(shí)別圖像進(jìn)行多尺度特征提取，得到多個(gè)特征圖，將各個(gè)特征圖進(jìn)行拼接和相加，得到融合后的特征圖；

43、采用注意力模塊對(duì)融合后的圖像進(jìn)行平均池化，得到壓縮后的特征圖，采用多個(gè)全連接層對(duì)壓縮后的特征圖進(jìn)行線性變換后，得多個(gè)變換結(jié)果；

44、利用softmax函數(shù)對(duì)多個(gè)變換結(jié)果轉(zhuǎn)化為各個(gè)類別的概率估計(jì)，根據(jù)各個(gè)概率估計(jì)與對(duì)應(yīng)的特征圖進(jìn)行加權(quán)計(jì)算后，得到輸出結(jié)果；

45、根據(jù)輸出結(jié)果，采用預(yù)設(shè)損失函數(shù)進(jìn)行反向傳播，直到根據(jù)損失函數(shù)得到的損失值小于預(yù)設(shè)值，停止反向傳播得到最終網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，根據(jù)最終網(wǎng)絡(luò)參數(shù)得到訓(xùn)練好的目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，其中，損失函數(shù)為：

46、

47、式中，為輸出結(jié)果，為目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)向量的范數(shù)，為衰減系數(shù)，為損失值。

48、本發(fā)明實(shí)施例的第二方面提供了一種海洋牧場(chǎng)的目標(biāo)生物動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括接收模塊、變換模塊、處理模塊和識(shí)別模塊，

49、其中，接收模塊用于實(shí)時(shí)接收不同聲吶陣元發(fā)射的回波信號(hào)，對(duì)各個(gè)回波信號(hào)進(jìn)行距離向傅里葉變換和方位向傅里葉變換，得到各個(gè)回波信號(hào)的頻譜；

50、變換模塊用于對(duì)各個(gè)頻譜進(jìn)行相移操作，得到各個(gè)相移后的頻譜，對(duì)各個(gè)相移后的頻譜進(jìn)行逆傅里葉變換，得到多個(gè)變換后的信號(hào)；

51、處理模塊用于基于各個(gè)變換后的信號(hào)進(jìn)行相位估計(jì)，得到相位誤差，基于相位誤差得到相位補(bǔ)償函數(shù)，根據(jù)相位補(bǔ)償函數(shù)對(duì)各個(gè)回波信號(hào)進(jìn)行補(bǔ)償，得到各個(gè)回波信號(hào)對(duì)應(yīng)的補(bǔ)償后的回波信號(hào)，根據(jù)各個(gè)補(bǔ)償后的回波信號(hào)進(jìn)行成像處理，得到多個(gè)子圖像，將各個(gè)子圖像進(jìn)行相干疊加，得到待識(shí)別圖像；

52、識(shí)別模塊用于將待識(shí)別圖像輸入構(gòu)建的目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，以使目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)利用特征提取模塊對(duì)待識(shí)別圖像進(jìn)行多尺度特征提取，得到多個(gè)特征圖，通過(guò)引入的注意力模塊對(duì)各個(gè)特征圖進(jìn)行特征融合，得到目標(biāo)生物特征圖，以使人員根據(jù)目標(biāo)生物特征圖判斷出目標(biāo)生物的類別和狀態(tài)。

53、在第二方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，接收模塊包括提取單元、第一變換單元、第二變換單元和頻譜處理單元，

54、其中，提取單元用于對(duì)各個(gè)回波信號(hào)中的距離向信息和方位向信息進(jìn)行提取，得到距離向數(shù)據(jù)和方位向數(shù)據(jù)；

55、第一變換單元用于利用傅里葉變換算法對(duì)各個(gè)回波信號(hào)的距離向數(shù)據(jù)進(jìn)行距離向傅里葉變換，得到距離向傅里葉變換結(jié)果，其中，距離向傅里葉變換結(jié)果的表達(dá)式為：

56、

57、式中，為距離向數(shù)據(jù)，為距離向的采樣點(diǎn)序號(hào)，為距離向采樣長(zhǎng)度，為距離向傅里葉變換結(jié)果，為距離向的頻率索引；

58、第二變換單元用于利用傅里葉變換算法對(duì)各個(gè)回波信號(hào)的方位向數(shù)據(jù)進(jìn)行距離向傅里葉變換，得到方位向傅里葉變換結(jié)果，其中，方位向傅里葉變換結(jié)果的表達(dá)式為：

59、

60、式中，為方位向數(shù)據(jù)，為方位向的采樣點(diǎn)序號(hào)，為方位向采樣長(zhǎng)度，為方位向傅里葉變換結(jié)果，為方位向的頻率索引；

61、頻譜處理單元用于根據(jù)各個(gè)回波信號(hào)的距離向傅里葉變換結(jié)果和方位向傅里葉變換結(jié)果，得到各個(gè)回波信號(hào)的距離向頻譜和方位向頻譜。

62、在第二方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，變換模塊包括相位提取單元、第一調(diào)整單元和第二調(diào)整單元，

63、其中，相位提取單元用于對(duì)各個(gè)回波信號(hào)的距離向頻譜和方位向頻譜進(jìn)行提取，得到各個(gè)回波信號(hào)的距離向相位和方位向相位；

64、第一調(diào)整單元用于根據(jù)預(yù)設(shè)的第一相移量，對(duì)各個(gè)回波信號(hào)的距離向相位進(jìn)行調(diào)整，得到各個(gè)回波信號(hào)相移后的距離向頻譜，其中，調(diào)整后的距離向相位為：

65、

66、式中，為調(diào)整后的距離向相位，為第一相移量；

67、第二調(diào)整單元用于根據(jù)預(yù)設(shè)的第二相移量，對(duì)各個(gè)回波信號(hào)的方位向相位進(jìn)行調(diào)整，得到各個(gè)回波信號(hào)相移后的方位向頻譜，其中，調(diào)整后的方位向相位為：

68、

69、式中，為調(diào)整后的方位向相位，為第二相移量。