0 引 言

隨著人們生活水平的提高，水產(chǎn)品需求量逐年遞增。在漁業(yè)發(fā)展過(guò)程中，傳統(tǒng)的水產(chǎn)養(yǎng)殖多為粗放型生產(chǎn)模式，以人工觀察為主，養(yǎng)殖戶憑經(jīng)驗(yàn)管理魚塘，耗費(fèi)了大量的時(shí)間、精力 [1]。人工觀察加經(jīng)驗(yàn)判斷不利于精確、穩(wěn)定、連續(xù)記錄，而且主觀性較強(qiáng)，存在誤判的可能，無(wú)法對(duì)水質(zhì)變化做出及時(shí)有效的響應(yīng)與決策，無(wú)法實(shí)時(shí)獲取水下魚群的健康狀況，容易導(dǎo)致由于調(diào)控不及時(shí)帶來(lái)的巨大財(cái)產(chǎn)損失。國(guó)家科技方面的中長(zhǎng)期規(guī)劃中已經(jīng)明確將“畜水產(chǎn)健康養(yǎng)殖”納入優(yōu)先發(fā)展方向，水產(chǎn)養(yǎng)殖的自動(dòng)化與智能化是其必然的發(fā)展趨勢(shì)。

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)被越來(lái)越多地應(yīng)用于水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域。目前基于無(wú)線傳感網(wǎng)的水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)控系統(tǒng)是研究與應(yīng)用的熱點(diǎn)，這些系統(tǒng)雖然在智能化水質(zhì)監(jiān)測(cè)與調(diào)控中都取得了一定的成果，但缺少對(duì)魚群實(shí)時(shí)生長(zhǎng)狀況監(jiān)控及魚群健康狀況、異常情況的智能化識(shí)別，無(wú)法完全實(shí)現(xiàn)水產(chǎn)養(yǎng)殖的實(shí)時(shí)化與自動(dòng)化 [2]。

本文提出一種基于機(jī)器視覺(jué)的智能魚群健康狀況監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，在利用無(wú)線傳感網(wǎng)對(duì)魚塘水質(zhì)情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上，增加了通過(guò)攝像頭自動(dòng)監(jiān)測(cè)養(yǎng)殖魚類，并采用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法跟蹤魚塘中的魚群，獲取魚群游動(dòng)的平均速度、加速度及深度。當(dāng)監(jiān)測(cè)到魚群運(yùn)動(dòng)的平均速度（加速度）或游動(dòng)深度超出正常范圍時(shí)，說(shuō)明魚群健康狀況出現(xiàn)了異常，自動(dòng)通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)向監(jiān)控中心與用戶終端發(fā)出報(bào)警信號(hào)。

1 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

機(jī)器視覺(jué)又稱計(jì)算機(jī)視覺(jué)，是人工智能快速發(fā)展的一個(gè)分支。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是利用機(jī)器（攝像機(jī)、計(jì)算機(jī)等）代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤及測(cè)量，從圖像中提取信息，并加以理解與處理，從而幫助人們進(jìn)行判斷決策與控制 [3]。

典型的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通常包括圖像捕獲、光源、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊及機(jī)械控制執(zhí)行模塊等。

本文系統(tǒng)主要由攝像機(jī)、無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)、圖像采集處理系統(tǒng)、服務(wù)器、用戶終端等構(gòu)成。系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)如圖 1所示。

1.1 攝像機(jī)

攝像機(jī)主要負(fù)責(zé)采集魚塘中魚群的運(yùn)動(dòng)圖像。由于水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)測(cè)對(duì)距離有一定的要求，因此采用無(wú)線網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)視頻的采集與無(wú)線傳輸。

1.2 無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)

無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)魚群運(yùn)動(dòng)視頻的傳輸。通過(guò)無(wú)線路由器連接至安裝有圖像采集卡的服務(wù)器，利用無(wú)線局域網(wǎng)（WLAN）進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

1.3 圖像采集處理系統(tǒng)

圖像采集處理系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)對(duì)魚群運(yùn)動(dòng)圖像進(jìn)行采集、加工、處理、特征提取、圖像識(shí)別與理解等。圖像經(jīng)過(guò)處理后，既改善了視覺(jué)效果，又便于后續(xù)計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析、判斷與決策。硬件部分 ：在計(jì)算機(jī)上安裝圖像采集卡 ；圖像加工處理則主要依靠軟件。

1.4 服務(wù)器

利用圖像識(shí)別等技術(shù)對(duì)魚群進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤、分割、識(shí)別，并對(duì)魚群的游動(dòng)速度（加速度）、活動(dòng)范圍等運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行分析，判別魚群健康狀態(tài)，在終端上顯示這些數(shù)據(jù)并存入數(shù)據(jù)庫(kù)，還可對(duì)異常狀況進(jìn)行告警。

1.5 用戶終端

通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)對(duì)服務(wù)器上存儲(chǔ)的魚群健康狀況數(shù)據(jù)進(jìn)行遠(yuǎn)程讀取，用戶可在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)查看魚群健康數(shù)據(jù)。

2 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

智能魚群健康狀況監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的軟件部分主要包括視頻控制、視頻處理與數(shù)據(jù)分析三部分。 

（1）視頻控制部分負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集魚塘視頻圖像，攝像頭旋轉(zhuǎn)、變焦，視頻文件播放控制，抓圖錄像等。 

（2）視頻處理部分負(fù)責(zé)對(duì)視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理，去除噪點(diǎn)，及魚群的檢測(cè)識(shí)別、運(yùn)動(dòng)跟蹤等。 

（3）數(shù)據(jù)分析部分負(fù)責(zé)對(duì)魚群的游動(dòng)速度、加速度、深度進(jìn)行分析，記錄相關(guān)參數(shù)，從而判斷魚群健康狀況并做出預(yù)警。

同時(shí)，還可將相關(guān)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)以便用戶使用各種終端進(jìn)行查詢。魚群健康狀況監(jiān)測(cè)分析流程如圖 2 所示。

2.1 魚群運(yùn)動(dòng)跟蹤

要獲取水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)中魚群運(yùn)動(dòng)的相關(guān)參數(shù)，必須首先對(duì)攝像機(jī)拍攝的魚群進(jìn)行自動(dòng)化檢測(cè)、識(shí)別，利用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法對(duì)魚群游動(dòng)的軌跡進(jìn)行連續(xù)跟蹤，通過(guò)對(duì)一系列連續(xù)圖像進(jìn)行分析研究，計(jì)算出魚群在連續(xù)多幀圖像中的位移，并根據(jù)魚塘大小、攝像機(jī)位置、焦距等信息進(jìn)一步獲取魚群游動(dòng)的速度、加速度、深度等運(yùn)動(dòng)參數(shù)。

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)是機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)，在人機(jī)交互、物體識(shí)別、視頻監(jiān)控等方面作用顯著。MeanShift 算法因其無(wú)需參數(shù)、計(jì)算量小，對(duì)目標(biāo)變形、旋轉(zhuǎn)變化適應(yīng)性強(qiáng)等特點(diǎn)得到廣泛研究與應(yīng)用 [4]，而 CAMShift算法則在其基礎(chǔ)上增加了自適應(yīng)大小功能 [5]。這些傳統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤算法在提取目標(biāo)顏色特征時(shí)容易受到背景的影響。例 如，當(dāng)目標(biāo)中包含背景顏色信息時(shí)，傳統(tǒng)方法會(huì)將屬于背景的像素誤判為目標(biāo)像素，從而引起跟蹤誤差，并且隨著誤差的積累加深，最終可能導(dǎo)致跟蹤失敗。

由于魚群在水中不停地游動(dòng)，它們與攝像頭之間的距離和角度也不斷發(fā)生著變化，從而有可能出現(xiàn)重疊與遮擋。使用傳統(tǒng)的 CAMShift 算法可能導(dǎo)致目標(biāo)誤判、跟蹤失效，因 此，本文系統(tǒng)采用文獻(xiàn) [6] 中提出的將非線性核密度估計(jì)和CAMShift 相結(jié)合的抗遮擋目標(biāo)跟蹤算法。首先選取非線性核密度估計(jì)方法對(duì)感興趣的魚群目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，然后采用CAMShift 算法對(duì)檢測(cè)到的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并結(jié)合非線性核密度估計(jì)的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)更新，從而實(shí)現(xiàn)魚群目標(biāo)的自動(dòng)跟蹤與自動(dòng)去除背景顏色。當(dāng)魚群目標(biāo)發(fā)生部分或全部遮擋時(shí)，通過(guò)發(fā)生遮擋前一幀跟蹤到的目標(biāo)大小和位置預(yù)測(cè)下一幀的跟蹤框，從而較好地解決光照變化、陰影及遮擋對(duì)魚群運(yùn)動(dòng)跟蹤造成的影響。

2.2 魚群健康狀況監(jiān)測(cè)分析

當(dāng)魚群受到應(yīng)激（如外來(lái)群種入侵、缺氧、饑餓、生病等） 時(shí)，其游動(dòng)速度與加速度都會(huì)發(fā)生較大突變。例如，缺氧情況下魚群游速會(huì)降低，游動(dòng)位置會(huì)上移，需要經(jīng)常浮頭來(lái)呼吸氧氣 ；外來(lái)群種入侵時(shí)魚群游速會(huì)加快，活躍程度顯著上升。因此，通過(guò)監(jiān)測(cè)魚群游動(dòng)速度（加速度）與深度的變化，就可分析判斷出魚類生長(zhǎng)環(huán)境的改變與健康狀況。

魚群游動(dòng)的速度（加速度）與深度等參數(shù)的變化可實(shí)時(shí)反映出魚群的健康狀況。本文系統(tǒng)周期性地獲取魚群游動(dòng)的速度、加速度與深度等參數(shù)數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)。在系統(tǒng)中設(shè)定速度、加速度與深度的閾值，當(dāng)魚群游動(dòng)的速度、加速度超過(guò)閾值時(shí)可判定為魚群受到外來(lái)刺激 ；當(dāng)魚群的游動(dòng)深度低于閾值時(shí)，則可判定為缺氧 ；一旦魚群的游動(dòng)參數(shù)出現(xiàn)異常，系統(tǒng)將通過(guò)聲、光等形式發(fā)出報(bào)警信號(hào)。用戶可通智能手機(jī)、平板、電腦等終端隨時(shí)隨地讀取參數(shù)并獲取報(bào)警信息，并且判定魚類健康狀況時(shí)還可通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)根據(jù)歷史特征數(shù)據(jù)對(duì)判定方法進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，從而保證判定結(jié)果的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。

3 結(jié) 語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)的基于機(jī)器視覺(jué)的智能魚群健康狀況監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可對(duì)魚群由于外部或內(nèi)部因素產(chǎn)生的異常行為進(jìn)行長(zhǎng)期、穩(wěn) 定、有效的監(jiān)控與報(bào)警，從而起到實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)魚類健康狀況的作用，有效避免人工觀察帶來(lái)的一系列弊端，為真正實(shí)現(xiàn)水產(chǎn)養(yǎng)殖全過(guò)程的實(shí)時(shí)化與智能化進(jìn)行了一些有益探索。

相關(guān)知識(shí)

智能心臟健監(jiān)測(cè)：基于人工智能的心率檢測(cè)系統(tǒng)
一種基于NBIOT技術(shù)的嬰兒健康狀況監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法
基于機(jī)器人的生豬健康養(yǎng)殖智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)
基于單片機(jī)的智能嬰兒床系統(tǒng)設(shè)計(jì)
Sproutling 智能嬰兒健康監(jiān)視器：預(yù)測(cè)嬰兒的健康狀況
基于藍(lán)牙和智能手機(jī)的人體多生理參數(shù)無(wú)線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
健康一體機(jī)的多參數(shù)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)有哪些功能？
面向健康智能家居的生理參數(shù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研制
一種老人健康智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的制作方法
基于嵌入式技術(shù)的居室健康環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

網(wǎng)址: 基于機(jī)器視覺(jué)的智能魚群健康狀況監(jiān)測(cè)系統(tǒng) http://www.u1s5d6.cn/newsview352938.html