基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置及方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置及方法，特點包括帶動視頻采集裝置在育苗池中全方位、不同水層采樣的雙向卷揚機與電機、用于承載電機的浮子，用于采集幼苗視頻的視頻采集裝置，步驟如下：將視頻采集裝置放置在水中，分別由雙向卷揚機與電機帶動在育苗池中采集幼苗視頻，將采集到的不同水層不同方位的幼苗圖像，運用圖像處理技術估計整個育苗池中幼苗的數(shù)目和密度；打開光誘光源，將拍攝到的視頻運用圖像處理技術計算出目標的游泳速度和群心坐標來反應幼苗的運動能力和光誘能力，優(yōu)點是具有結構簡單、監(jiān)測范圍廣、使用便利、準確度高的特點，適合于自動化水產(chǎn)養(yǎng)殖苗期生物數(shù)量估計和行為監(jiān)測。
【專利說明】基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置及方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種水下魚蝦蟹苗計量裝置，尤其是涉及一種基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置及方法。
【背景技術】
[0002]在水產(chǎn)養(yǎng)殖人工育苗過程中，幼苗的數(shù)量統(tǒng)計和密度估計對養(yǎng)殖密度控制、幼苗存活率評估、科學投餌和幼苗銷售等有很好的指導作用，是實現(xiàn)自動化水產(chǎn)養(yǎng)殖和管理的重要環(huán)節(jié)。在育苗過程中通過監(jiān)測生物行為，識別生物的發(fā)育狀況，采取相應的控制措施，可以提高產(chǎn)品的成活率，降低養(yǎng)殖風險。傳統(tǒng)的水產(chǎn)苗種數(shù)量估計和行為監(jiān)測普遍采用人工統(tǒng)計和觀察的方法，這種方法不僅費時費力，而且可能誘發(fā)幼苗的應激反應或者造成幼苗物理上的傷害，其測量結果也容易受到人的主觀因素和經(jīng)驗值的影響。因此，在育苗過程中需要一種水下數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置，在保證幼苗不受人為因素干擾與損傷的前提下，能夠自動、準確、快速地估計幼苗數(shù)量和監(jiān)測幼苗行為。
[0003]現(xiàn)有的中國專利名稱為便攜式深水網(wǎng)箱水下監(jiān)視器(申請?zhí)枮?00710113317.6)，該發(fā)明是將攝像機置于一密封箱體內(nèi)，通過調(diào)整手持伸縮拉桿長度和攝像機探頭角度，可以觀察到網(wǎng)箱的任何部位。該方法解決了深水網(wǎng)箱養(yǎng)殖的水下監(jiān)控問題，針對性強，但不適用于育苗池中幼苗的行為監(jiān)測和數(shù)量估計。
[0004]現(xiàn)有的中國專利名稱為一種水下攝像機(申請?zhí)枮?0101025050526.7)，該發(fā)明采用簡單的機構可使攝像機在水下沿水平和垂直方向分別進行360度，±90度旋轉，因此能夠全方位觀察水下情況。但是該裝置只適用于小水體觀察，不適用于大水體高密度的生物監(jiān)測。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種可以自動均勻獲取育苗池內(nèi)幼苗圖像然后進行數(shù)量估計，準確性高并且不會對幼苗產(chǎn)生傷害，同時大大節(jié)省了人力成本的，結構簡單的基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置及方法。
[0006]本發(fā)明解決上述技術問題所采用的技術方案為:
1、一種基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置，包括若干個定滑輪、主不銹鋼絲繩、用于控制所述的主不銹鋼絲繩沿定滑輪移動的雙向卷揚機、用于計數(shù)與監(jiān)測魚蝦蟹苗行為的視頻采集裝置、卷有繩索的電機和用于固定所述的電機的浮子，所述的定滑輪均布在育苗池的側壁上，所述的主不銹鋼絲繩通過各個所述的定滑輪架設在育苗池上且其兩端系在所述的雙向卷揚機上，所述的視頻采集裝置的下方設置有沉砣，所述的電機通過所述的繩索與所述的視頻采集裝置連接且通過控制所述的繩索的收放來控制所述的視頻采集裝置在水中的深度，所述的浮子通過副不銹鋼絲繩與所述的主不銹鋼絲繩固定連接，所述的視頻采集裝置在育苗池中沿所述的主不銹鋼絲繩的運動軌跡移動。[0007]所述的視頻采集裝置包括用于視頻圖像采集的攝像機、用于使所述的攝像機隔離水的密封箱體、用于觀察幼苗行為的幼苗觀察層、紅外背光源燈箱、光誘光源和計算機，所述的攝像機通過可水平和豎直方向移動的可調(diào)支架懸掛于所述的密封箱體內(nèi)上方，所述的紅外背光源燈箱位于所述的密封箱體外正下方，所述的幼苗觀察層為所述的密封箱體的透明底板和所述的紅外背光源燈箱的上表面之間圍成的空腔，所述的光誘光源位于所述的幼苗觀察層的一側，所述的攝像機通過網(wǎng)線與所述的計算機的數(shù)據(jù)接口連接。
[0008]所述的密封箱體的側壁與所述的紅外背光源燈箱的側壁分別設置有若干個固定塊，且所述的密封箱體上的固定塊與所述的紅外背光源燈箱上的固定塊上下對稱設置，上下相對應的兩個所述的固定塊貫穿有不銹鋼長螺栓且通過所述的不銹鋼長螺栓一體連接，所述的不銹鋼長螺栓的兩端分別穿出所述的固定塊且其兩端分別設置有用于調(diào)節(jié)上下相對應的兩個固定塊之間間距的螺母?？赏ㄟ^調(diào)整螺栓的旋轉距離來調(diào)節(jié)幼苗觀察層的高度。
[0009]所述的密封箱體的透明底板的中央?yún)^(qū)域為平面且其邊緣區(qū)域為向上傾斜的斜面，所述的紅外背光源燈箱的上表面的中央?yún)^(qū)域為平面且其邊緣區(qū)域為向下傾斜的斜面。有利于幼苗 能順利流入幼苗觀察層。
[0010]所述的紅外背光源燈箱包括透明矩形密封盒、位于所述的矩形密封盒內(nèi)的紅外LED燈板和電源線，所述的紅外LED燈板由紅外LED燈管和限流電阻焊接而成，所述的矩形密封盒內(nèi)部設置有用于使光線均勻的漫反射透光片，所述的電源線的出線口采用防腐蝕膠水密封。
[0011]所述的網(wǎng)線通過圓孔與所述的計算機連接，所述的圓孔與所述的網(wǎng)線的空隙之間填充有密封材料，所述的密封箱體采用防腐蝕材料制成，所述的幼苗觀察層的高度為l-3cm，所述的光誘光源由透明殼體和位于所述的透明殼體內(nèi)的白色LED燈組成，所述的攝像機以每秒鐘5-25幀的速度米集圖像。
[0012]2、一種基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計方法，具體步驟如下:
(1)將上述基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置放入育苗池，由雙向卷揚機和電機帶動，控制視頻采集裝置拍攝不同方位、不同水層的幼苗，獲得視頻圖像，通過網(wǎng)線傳輸?shù)接嬎銠C中；
(2)通過計算機圖像處理技術對步驟(1)采集的視頻圖像進行預處理，即增加對比度，去掉模糊和噪聲；
(3)將步驟(2)預處理后的圖像采用局部閾值法進行分割得到二值圖像；
(4)將步驟(3)得到的二值圖像進行形態(tài)學處理，即先通過開運算平滑對象的輪廓，斷開目標之間的連接，再通過閉運算填充比結構元素小的孔洞；
(5)將步驟(4)形態(tài)學處理后的圖像進行濾波操作，然后根據(jù)幼苗的形狀參數(shù)進行目標識別；所述的幼苗的形狀參數(shù)包括幼苗投影面積(Projected area)、幼苗等效橢圓長短軸比(Ratio of Equivalent Ellipse Axes)和幼苗圓形度(Heywood CircularityFactor)；
(6)計算每幀圖像中步驟(5)識別出的目標總數(shù)，并計算幼苗觀察層中圖像采集視野范圍內(nèi)的水體體積，將目標總數(shù)除以水體體積，得到幼苗在水中的估算密度值，然后將估算密度值乘以修正系數(shù)&得到幼苗在水中的修正密度值；其中修正系數(shù)^為一定水體積內(nèi)的幼苗實際數(shù)量與相同水體積圖像采集視野范圍內(nèi)的幼苗估計數(shù)量的比值；
(7)計算獲得不同方位、不同水層的幼苗在水中的修正密度值，將各個修正密度值累加取平均得到水體內(nèi)幼苗平均密度值，將幼苗平均密度值與育苗池水體體積相乘，得到育苗池水體內(nèi)幼苗的總數(shù)量，完成對整個育苗池中幼苗數(shù)量的估計。取樣量越大，在不同方位、不同水層取得的樣本越豐富，得到的結果越接近真實值。
[0013]3、一種基于計算機視覺的水下幼苗行為監(jiān)測方法，具體步驟如下:
(1)將上述基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置放入育苗池，打開光誘光源5-20s，同時由雙向卷揚機和電機帶動控制視頻采集裝置拍攝不同方位、不同水層的幼苗，獲得打開光誘光源這段時間內(nèi)生物聚集的視頻圖像，通過網(wǎng)線將視頻圖像傳輸?shù)接嬎銠C中處理；
(2)通過計算機圖像處理技術對步驟(I)得到的視頻圖像進行預處理，即增加對比度，去掉模糊和噪聲；
(3)將步驟(2)預處理后的圖像采用局部閾值法進行分割，得到二值圖像；
(4)將步驟(3)得到的二值圖像進行形態(tài)學處理，即先通過開運算平滑對象的輪廓，斷開目標之間的連接，再通過閉運算填充比結構元素小的孔洞；
(5)將步驟(4)形態(tài)學處理后的圖像進行濾波操作，然后根據(jù)幼苗的形狀參數(shù)進行目標識別；所述的幼苗的形狀參數(shù)包括幼苗投影面積(Projected area)、幼苗等效橢圓長短軸比(Ratio of Equivalent Ellipse Axes)和幼苗圓形度(Heywood CircularityFactor)；
(6)將步驟(5)識別出的目標進行標記，對各個目標分別進行形心位置和面積計算，根據(jù)幀差圖像求出幼苗的群體平均游速SK，即得到目標的運動能力參數(shù)；根據(jù)群心坐標和群心分布坐標的方差求出幼苗群體的位置和密集程度，根據(jù)群體密集程度隨光誘光源打開時間的變化，以及在光誘光源打開后群體的群心坐標趨向于光誘光源位置的變化速度，得到趨光性參數(shù)；
(7)將步驟(6)得到的幼苗群體的趨光性參數(shù)和運動能力參數(shù)分別與預先設定的閾值進行比較，若趨光性參數(shù)低于預先設定的閾值時，則可判斷幼苗的健康狀態(tài)出現(xiàn)問題，若運動能力參數(shù)和趨光性參數(shù)都低于各自預先設定的閾值時，則可判斷幼苗的健康狀態(tài)出現(xiàn)較嚴重的問題。健康的幼苗的趨光性很強，當幼苗的健康狀態(tài)不佳時，苗體的趨光性降低。
[0014]步驟(6)中具體參數(shù)的量化如下:
群體平均游速SK:采用幀差法，以游動的體長倍數(shù)為單位來衡量幼苗的群體活躍度。
[0015]幼苗的運動會引起相鄰兩幀圖像中幼苗位置分布的差異，通過對間隔一定時間連續(xù)采集的數(shù)字圖像序列進行閾值分割后前后兩幀圖像相減，產(chǎn)生的負數(shù)用零代替得到幀差圖像，求出幼苗在前后兩幀采集過程中產(chǎn)生的運動區(qū)域的投影面積，并與后一幀圖像中幼苗的投影面積相除，得到幼苗相當于體長倍數(shù)的游動速度。圖像采集和處理的速度必須滿足在相鄰兩幀之間幼苗游過的距離不超過一倍體長，計算方法如下:
將幼苗在前后兩幀圖像在采樣間隔時間內(nèi)產(chǎn)生的運動區(qū)域的投影面積，與后一幀圖像中幼苗的投影面積相除，得到每個幼苗相當于體長倍數(shù)的游動距離，再除以間隔時間便得到每個幼苗的體長倍數(shù)游速，將這些結果取平均值，得到幼苗群體總的平均游速，可以表示目標運動能力參數(shù)。[0016]群心坐標:
計算出了圖像中各個目標的面積和形心位置后，采用Israeli和Kimmel (1996)的方法計算幼苗群的重心坐標Cf，CT，表示幼苗群在水平Z和垂直7軸方向的平均位置；各條魚在Z和7坐標軸方向上的空間標準差5ZZT，切7，一定程度上能表示幼苗群體的密集程度:
【權利要求】
1.一種基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置，其特征在于:包括若干個定滑輪、主不銹鋼絲繩、用于控制所述的主不銹鋼絲繩沿定滑輪移動的雙向卷揚機、用于計數(shù)與監(jiān)測魚蝦蟹苗行為的視頻采集裝置、卷有繩索的電機和用于固定所述的電機的浮子，所述的定滑輪均布在育苗池的側壁上，所述的主不銹鋼絲繩通過各個所述的定滑輪架設在育苗池上且其兩端系在所述的雙向卷揚機上，所述的視頻采集裝置的下方設置有沉砣，所述的電機通過所述的繩索與所述的視頻采集裝置連接且通過控制所述的繩索的收放來控制所述的視頻采集裝置在水中的深度，所述的浮子通過副不銹鋼絲繩與所述的主不銹鋼絲繩固定連接，所述的視頻采集裝置在育苗池中沿所述的主不銹鋼絲繩的運動軌跡移動。
2.根據(jù)權利要求1所述的基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置，其特征在于:所述的視頻采集裝置包括用于視頻圖像采集的攝像機、用于使所述的攝像機隔離水的密封箱體、用于觀察幼苗行為的幼苗觀察層、紅外背光源燈箱、光誘光源和計算機，所述的攝像機通過可水平和豎直方向移動的可調(diào)支架懸掛于所述的密封箱體內(nèi)上方，所述的紅外背光源燈箱位于所述的密封箱體外正下方，所述的幼苗觀察層為所述的密封箱體的透明底板和所述的紅外背光源燈箱的上表面之間圍成的空腔，所述的光誘光源位于所述的幼苗觀察層的一側，所述的攝像機通過網(wǎng)線與所述的計算機的數(shù)據(jù)接口連接。
3.根據(jù)權利要求2所述的基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置，其特征在于:所述的密封箱體的側壁與所述的紅外背光源燈箱的側壁分別設置有若干個固定塊，且所述的密封箱體上的固定塊與所述的紅外背光源燈箱上的固定塊上下對稱設置，上下相對應的兩個所述的固定塊貫穿有不銹鋼長螺栓且通過所述的不銹鋼長螺栓一體連接，所述的不銹鋼長螺栓的兩端分別穿出所述的固定塊且其兩端分別設置有用于調(diào)節(jié)上下相對應的兩個固定塊之間間距的螺母。
4.根據(jù)權利要求2所 述的基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置，其特征在于:所述的密封箱體的透明底板的中央?yún)^(qū)域為平面且其邊緣區(qū)域為向上傾斜的斜面，所述的紅外背光源燈箱的上表面的中央?yún)^(qū)域為平面且其邊緣區(qū)域為向下傾斜的斜面。
5.根據(jù)權利要求2所述的基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置，其特征在于:所述的紅外背光源燈箱包括透明矩形密封盒、位于所述的矩形密封盒內(nèi)的紅外LED燈板和電源線，所述的紅外LED燈板由紅外LED燈管和限流電阻焊接而成，所述的矩形密封盒內(nèi)部設置有用于使光線均勻的漫反射透光片，所述的電源線的出線口采用防腐蝕膠水密封。
6.根據(jù)權利要求2-5中任一項所述的基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置，其特征在于:所述的網(wǎng)線通過圓孔與所述的計算機連接，所述的圓孔與所述的網(wǎng)線的空隙之間填充有密封材料，所述的密封箱體采用防腐蝕材料制成，所述的幼苗觀察層的高度為l-3cm，所述的光誘光源由透明殼體和位于所述的透明殼體內(nèi)的白色LED燈組成，所述的攝像機以每秒鐘5-25幀的速度采集圖像。
7.一種基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計方法，其特征在于具體步驟如下: (I)將權利要求1-6中任一項所述的基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置放入育苗池，由雙向卷揚機和電機帶動，控制視頻采集裝置拍攝不同方位、不同水層的幼苗，獲得視頻圖像，通過網(wǎng)線傳輸?shù)接嬎銠C中；(2)通過計算機圖像處理技術對步驟(1)采集的視頻圖像進行預處理，即增加對比度，去掉模糊和噪聲； (3)將步驟(2)預處理后的圖像采用局部閾值法進行分割得到二值圖像； (4)將步驟(3)得到的二值圖像進行形態(tài)學處理，即先通過開運算平滑對象的輪廓，斷開目標之間的連接，再通過閉運算填充比結構元素小的孔洞； (5)將步驟(4)形態(tài)學處理后的圖像進行濾波操作，然后根據(jù)幼苗的形狀參數(shù)進行目標識別；所述的幼苗的形狀參數(shù)包括幼苗投影面積(Projected area)、幼苗等效橢圓長短軸比(Ratio of Equivalent Ellipse Axes)和幼苗圓形度(Heywood CircularityFactor)； (6)計算每幀圖像中步驟(5)識別出的目標總數(shù)，并計算幼苗觀察層中圖像采集視野范圍內(nèi)的水體體積，將目標總數(shù)除以水體體積，得到幼苗在水中的估算密度值，然后將估算密度值乘以修正系數(shù)&得到幼苗在水中的修正密度值；其中修正系數(shù)^為一定水體積內(nèi)的幼苗實際數(shù)量與相同水體積圖像采集視野范圍內(nèi)的幼苗估計數(shù)量的比值； (7)計算獲得不同方位、不 同水層的幼苗在水中的修正密度值，將各個修正密度值累加取平均得到水體內(nèi)幼苗平均密度值，將幼苗平均密度值與育苗池水體體積相乘，得到育苗池水體內(nèi)幼苗的總數(shù)量，完成對整個育苗池中幼苗數(shù)量的估計。
8.一種基于計算機視覺的水下幼苗行為監(jiān)測方法，其特征在于具體步驟如下: (1)將權利要求1-6中任一項所述的基于計算機視覺的水下魚蝦蟹苗數(shù)量估計與行為監(jiān)測裝置放入育苗池，打開光誘光源5-20s，同時由雙向卷揚機和電機帶動控制視頻采集裝置拍攝不同方位、不同水層的幼苗，獲得打開光誘光源這段時間內(nèi)生物聚集的視頻圖像，通過網(wǎng)線將視頻圖像傳輸?shù)接嬎銠C中處理； (2)通過計算機圖像處理技術對步驟(1)得到的視頻圖像進行預處理，即增加對比度，去掉模糊和噪聲； (3)將步驟(2)預處理后的圖像采用局部閾值法進行分割，得到二值圖像； (4)將步驟(3)得到的二值圖像進行形態(tài)學處理，即先通過開運算平滑對象的輪廓，斷開目標之間的連接，再通過閉運算填充比結構元素小的孔洞； (5)將步驟(4)形態(tài)學處理后的圖像進行濾波操作，然后根據(jù)幼苗的形狀參數(shù)進行目標識別；所述的幼苗的形狀參數(shù)包括幼苗投影面積(Projected area)、幼苗等效橢圓長短軸比(Ratio of Equivalent Ellipse Axes)和幼苗圓形度(Heywood CircularityFactor)； (6)將步驟(5)識別出的目標進行標記，對各個目標分別進行形心位置和面積計算，根據(jù)幀差圖像求出幼苗的群體平均游速SK，即得到目標的運動能力參數(shù)；根據(jù)群心坐標和群心分布坐標的方差求出幼苗群體的位置和密集程度，根據(jù)群體密集程度隨光誘光源打開時間的變化，以及在光誘光源打開后群體的群心坐標趨向于光誘光源位置的變化速度，得到趨光性參數(shù)； (7)將步驟(6)得到的幼苗群體的趨光性參數(shù)和運動能力參數(shù)分別與預先設定的閾值進行比較，若趨光性參數(shù)低于預先設定的閾值時，則可判斷幼苗的健康狀態(tài)出現(xiàn)問題，若運動能力參數(shù)和趨光性參數(shù)都低于各自預先設定的閾值時，則可判斷幼苗的健康狀態(tài)出現(xiàn)較嚴重的問題。
9.根據(jù)權利要求8中所述的一種基于計算機視覺的水下幼苗行為監(jiān)測方法，其特征在于步驟(6)中所述的群體平均游速SK:采用幀差法，以游動的體長倍數(shù)為單位來衡量幼苗的群體活躍度，計算方法如下:將幼苗在前后兩幀圖像在采樣間隔時間內(nèi)產(chǎn)生的運動區(qū)域的投影面積，與后一幀圖像中幼苗的投影面積相除，得到每個幼苗相當于體長倍數(shù)的游動距離，再除以間隔時間便得到每個幼苗的體長倍數(shù)游速，將這些結果取平均值，得到幼苗群體總的平均游速，即表示目標運`動`能力參數(shù)。
【文檔編號】G06K9/00GK103761565SQ201410007771
【公開日】2014年4月30日 申請日期:2014年1月7日 優(yōu)先權日:2014年1月7日
【發(fā)明者】徐建瑜, 郝明珠, 王春琳, 蔣霞敏, 張超 申請人:寧波大學