一种基于计算机视觉的红鳍东方鲀攻击行为监控预警方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的红鳍东方飩攻击行为监控预警方法及系统。
【背景技术】
[0002]红鳍东方飩属于杂食性鱼类，品性凶猛且口中有锋利的牙齿，在工厂化养殖过程中，由于养殖密度高，红鳍东方飩的领地意识、争抢饵料等原因，红鳍东方飩相互之间会发生攻击行为，而导致红鳍东方飩受伤甚至死亡，进而导致红鳍东方飩减产而造成经济损失；养殖企业一般定期对红鳍东方飩的牙齿进行处理，一般在工厂化养殖过程中给，一年定期要对红鳍东方飩的牙齿进行两次处理，但是由于红鳍东方飩在处理牙齿后，又会不断生长出来，故攻击行为还是时有发生，需要定期对个别红鳍东方飩的牙齿进行处理；红鳍东方飩为高经济价值的食用鱼，肉质细致，在烟台莱州等地已经大量地人工养殖。
[0003]现有方法的一些攻击行为主要研宄对象为陆生哺乳动物，使用陆生动物行为特征和行为分类，不适用于红鳍东方飩行为的分析。
【发明内容】
[0004]针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种基于计算机视觉的红鳍东方飩攻击行为监控预警方法及系统，有效地对红鳍东方飩的攻击行为进行监控预警。
[0005]第一方面，本发明提供一种基于计算机视觉的红鳍东方飩攻击行为监控预警方法，包括:
[0006]采集红鳍东方飩的视频信息，对所述视频信息的多个帧的图像进行预处理；
[0007]获取预处理后的多个帧的图像中的红鳍东方飩的图像，确定多个帧的图像中的红鳍东方飩的图像中红鳍东方飩的几何中心坐标和身体轴线坐标，所述红鳍东方飩的图像包括第一红鳍东方飩的图像和第二红鳍东方飩的图像；
[0008]确定第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的身体中心坐标，在所述多个帧的图像中包括第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的身体中心坐标的距离小于所述第一红鳍东方飩或第二红鳍东方飩的体长的1/2、第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的身体轴线的夹角为75度角至90度角、且所述第一红鳍东方飩或第二红鳍东方飩的身体表面有对应的咬伤时，确定所述第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩有攻击行为；
[0009]确定所述第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩中有攻击行为的攻击方的红鳍东方飩，获取所述攻击方的红鳍东方飩在预设时间段内有攻击行为的次数，并在所述次数超出预设次数时，向养殖人员发出报警信息；
[0010]其中，所述红鳍东方飩的几何中心坐标为红鳍东方飩的身体的中点的坐标，所述红鳍东方飩的身体轴线坐标为红鳍东方飩的头部和身体重心的连线的坐标，所述第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的身体中心坐标为第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的头部和身体中心的连线坐标。
[0011]可选的，所述采集红鳍东方飩的视频信息，对所述视频信息的多个帧的图像进行预处理，包括:
[0012]采用小波阈值去噪法去除所述视频信息的图像的噪声。
[0013]可选的，所述获取预处理后的多个帧的图像中的红鳍东方飩的图像，确定多个帧的图像中的红鳍东方飩的图像中红鳍东方飩的几何中心坐标和身体轴线坐标，包括:
[0014]通过背景差分法检测所述预处理后的多个帧的图像中的红鳍东方飩的图像；
[0015]通过脉冲耦合神经网络算法对所述红鳍东方飩的图像进行分割；
[0016]利用例子滤波算法对所述红鳍东方飩的图像进行跟踪，并实时的计算所述红鳍东方飩的图像中第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的几何中心坐标和身体轴线坐标。
[0017]可选的，所述确定所述第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩中有攻击行为的攻击方的红鳍东方飩，包括:
[0018]将所述多个帧的图像中的第一红鳍东方飩的图像和第二红鳍东方飩的图像中红鳍东方飩的几何中心坐标和身体轴线坐标进行对比，在当前帧与前一帧的图像中第一红鳍东方飩的身体轴线坐标发生变化，且当前帧与下一帧的图像中第二红鳍东方飩的身体轴线坐标发生变化，则确定第一红鳍东方飩为攻击方的红鳍东方飩，第二红鳍东方飩为被攻击方的红鳍东方飩。
[0019]可选的，所述方法还包括:通过SIFT特征提取算法，提取所述被攻击方的红鳍东方飩的体表特征，并根据所述体表特征判断所述被攻击方的红鳍东方飩的体表是否有对应的咬伤，若有，则记录所述攻击方的红鳍东方飩的标号；
[0020]相应的，获取所述攻击方的红鳍东方飩在预设时间段内有攻击行为的次数，并在所述次数超出预设次数时，向养殖人员发出报警信息，包括:
[0021]在所述标号标记的次数超过预设次数时，向养殖人员发出报警信息。
[0022]可选的，所述第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的身体中心坐标的距离小于所述第一红鳍东方飩或第二红鳍东方飩的体长的1/2，包括:
[0023]根据所述第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的身体中心坐标确定所述第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的体长；
[0024]相应的，所述第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的身体中心坐标的距离小于所述第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的体长中体长最短的1/2。
[0025]第二方面，本发明还提供了一种基于计算机视觉的红鳍东方飩攻击行为监控预警系统，包括:
[0026]图像处理模块，用于对采集红鳍东方飩的视频信息的多个帧的图像进行预处理；
[0027]坐标确定模块，用于获取预处理后的多个帧的图像中的红鳍东方飩的图像，确定多个帧的图像中的红鳍东方飩的图像中红鳍东方飩的几何中心坐标和身体轴线坐标，所述红鳍东方飩的图像包括第一红鳍东方飩的图像和第二红鳍东方飩的图像；
[0028]攻击行为确定模块，用于确定第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的身体中心坐标，在所述多个帧的图像中包括第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的身体中心坐标的距离小于所述第一红鳍东方飩或第二红鳍东方飩的体长的1/2、第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的身体轴线的夹角为75度角至90度角、且所述第一红鳍东方飩或第二红鳍东方飩的身体表面有对应的咬伤时，确定所述第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩有攻击行为；
[0029]报警信息发送模块，用于在确定所述第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩中有攻击行为的攻击方的红鳍东方飩时，获取所述攻击方的红鳍东方飩在预设时间段内有攻击行为的次数，并在所述次数超出预设次数时，向养殖人员发出报警信息；
[0030]其中，所述红鳍东方飩的几何中心坐标为红鳍东方飩的身体的中点的坐标，所述红鳍东方飩的身体轴线坐标为红鳍东方飩的头部和身体重心的连线的坐标，所述第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的身体中心坐标为第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的头部和身体中心的连线坐标。
[0031]可选的，所述坐标确定模块，用于:
[0032]通过背景差分法检测所述预处理后的多个帧的图像中的红鳍东方飩的图像；
[0033]通过脉冲耦合神经网络算法对所述红鳍东方飩的图像进行分割；
[0034]利用例子滤波算法对所述红鳍东方飩的图像进行跟踪，并实时的计算所述红鳍东方飩的图像中第一红鳍东方飩和第二红鳍东方飩的几何中心坐标和身体轴线坐标。
[0035]可选的，所述攻击行为确定模块，用于:
[0036]将所述多个帧的图像中的第一红鳍东方飩的图像和第二红鳍东方飩的图像中红鳍东方飩的几何中心坐标和身体轴线坐标进行对比，在当前帧与前一帧的图像中第一红鳍东方飩的身体轴线坐标发生变化，且当前帧与下一帧的图像中第二红鳍东方飩的身体轴线坐标发生变化，则确定第一红鳍东方飩为攻击方的红鳍东方飩，第二红鳍东方飩为被攻击方的红鳍东方飩。
[0037]可选的，所述系统还包括:
[0038]攻击行为次数标记模块，用于通过SIFT特征提取算法，提取所述被攻击方的红鳍东方飩的体表特征，并根据所述体表特征判断所述被攻击方的红鳍东方飩的体表是否有对应的咬伤，在有新行程的咬伤时，记录所述攻击方的红鳍东方飩的标号；
[0039]相应的，所述报警信息发送模块，用于:
[0040]在所述标号标记的次数超过预设次数时，向养殖人员发出报警信息。
[0041]由上述技术方案可知，本发明提供的一种基于计算机视觉的红鳍东方飩攻击行为监控预警方法及系统，有效地对红鳍东方飩的攻击行为进行监控预警，提醒养殖企业及时对发生攻击行为的红鳍东方飩的牙齿进行处理，进而避免由于红鳍东方飩相互之间发生攻击行为而导致的减产。
【附图说明】
[0042]图1为本发明一实施例提供的一种基于计算机视觉的红鳍东方飩攻击行为监控预警方法的流程示意图；
[0043]图2为本发明一实施例提供的一种基于计算机视觉的红鳍东方飩攻击行为监控预警系统的结构示意图。
【具体实施方式】