本发明属于水下目标检测与计数领域，特别涉及该领域中的一种基于动态结构光测量的过鱼道过鱼量自动计数系统及计数方法。
背景技术
近年来我国兴建了大量各型水电站，这些电站的坝体给鱼类自由迁移造成了困难，尤其是季节性和生理性迁徙带来了问题，威胁到鱼类的生存和繁衍。为解决这一问题，目前新建的大坝上专门设计有供鱼类通过的鱼道，并利用光、声及生化诱鱼技术试图将鱼诱导到鱼道入口，引导并帮助其通过鱼道。但是不同的鱼类通过鱼道的能力不同，不同的鱼道类型也使得鱼的过坝效果不同，因而需要对鱼道内实际过鱼情况进行统计，以便结合实际情况对鱼道结构进行优化设计、为鱼类保护措施的制定等提供依据。但由于过鱼时段、数量等较为随机，不可能通过人工二十四小时对鱼道进行监控，需要开发自动化和智能化的监控、统计方法。研究表明一般的磁、电和接触类传感器都难以胜任鱼类计数工作，而视觉技术有非接触、可视化、信号易采集传输的优点，可以应用于对鱼道过鱼计数的开发，但依然存在诸多技术难点，主要表现在自然水环境下能见度低，光的散射、反射较强，使得视频对比度差，给鱼目标识别带来困难；鱼为柔性体，游动过程中姿态多变，同类鱼之间除尺寸外也缺乏明显的可区别特征，给鱼目标锁定、跟踪造成困难；鱼一般有趋光性或趋流性，在视场照明光源及鱼道水流下，鱼易在摄像机视场内悬停、抖鳍造成体态变化、翻滚、回游等，这些都给计数造成困难。
中国发明专利申请cn104966122a公开了一种基于计算机视觉的活鱼自动计数系统，提出了一种可用于鱼苗计数的视频计数方法，但因其实验设施、条件、方法等的限制，不适合在自然水环境尤其是真实的大坝鱼道过鱼量计数场合使用，主要因为硬件方面鱼道尺寸只有数十厘米，使得检测的鱼必须尺寸足够小，且活动范围小，游态单一，并需要附加滤水箱、吸鱼器、分鱼器等，这些限制条件在真实的大坝鱼道监测环境中是很难实现的。该发明中选取沿顺流方向有下降坡度的实验鱼道，认为检测到某条被跟踪的鱼在当前帧的质心坐标较上一帧下降时计数器加，而实际上鱼在鱼道中游动是极不规则的，常见鱼在一较小区域内沿水深方向上下快速窜游，或者悬在某处摆尾抖动导致质心位置变化而实际上并无明显移位，尤其在有光源的情况下鱼群因有趋光性易围绕光源呈“漩涡”状绕游，这些常见的情况都会使得该专利公开的计数规则失效。此外，该专利采用的“标准背景”，即首先拍摄并提取没有鱼出现的场景作为标准背景模板，此后监测时用当前帧图像与标准背景模板差分来求取前景鱼，这在真实大坝鱼道中也是难以使用的，因为大坝鱼道中的水质、流速、自然环境光照等会发生变化，导致能见度不同，即背景会发生变化，采用固定的背景模板并不适用。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题就是提供一种基于动态结构光测量的过鱼道过鱼量自动计数系统及计数方法。
本发明采用如下技术方案：
一种基于动态结构光测量的过鱼道过鱼量自动计数系统，其改进之处在于：所述的系统包括安装在过鱼道上方的侦测单元和结构光光源，所述的侦测单元包括与中央处理器电连接的水下ccd相机、声学收发器、方位传感器和通信接口，其中水下ccd相机和声学收发器布置在侦测单元表面并朝向过鱼道，通信接口则与安装在过鱼道外的数据处理工作站耦合，数据处理工作站内包括相互连接的数据采集单元和计数单元。
进一步的，结构光光源安装在侦测单元中水下ccd相机的拍摄场景上方。
进一步的，结构光光源发出的光为激光。
一种基于动态结构光测量的过鱼道过鱼量自动计数方法，其改进之处在于，包括如下步骤：
(1)利用水下ccd相机拍摄到鱼游过结构光面时轮廓线变化的视频；
(2)进行视频拆分，将同一条鱼分割成若干块长短不一的轮廓线；
(3)采用平均滤波法降低图像噪声，假设一幅大小为n*n的原始图像x(a,b)，m为选取模板所对应的所有像素的总数目，y(c,d)为经过平均滤波处理后的图像，
式中(a,b)取值范围从0,1,2至n-1，s表示以中心为(a,b)的像素区域集合；
(4)将拆分获得的图片每隔固定张数提取一张，进行匹配融合处理，设鱼道内水的流动方向是y轴，垂直于水流和侧壁的方向为x轴，则所提取的图片中有效计数区域内各运动目标的轮廓线的几何中心分别为：
q1(x1,y1)、q2(x2,y2)、q3(x3,y3)、、、qn(xn,yn)，
下标表示图片序号，由于图片中轮廓线中心位置始终不变，即x1＝x2＝x3＝…＝xn、y1＝y2＝y3＝…＝yn，
故而可以去掉x,y的下标，可将所有图片融合为：
q1(x,y)+q2(x,y)+q3(x,y)+…+qn(x,y)＝q1(x,y)+q2(λx,y)+q3(2λx,y)+…+qn((n-1)λx,y)其中λ为鱼的平均游动速度；
(5)根据鱼头部的朝向判断鱼的游动方向，与水流方向一致的为顺流方向，与水流方向相反的为逆流方向；
(6)统计在整个计数时段内出现的所有鱼的数量n1及逆流方向游动的鱼的数量n2，则顺流方向的鱼的数量为n1-n2。
本发明的有益效果是：
本发明所公开的基于动态结构光测量的过鱼道过鱼量自动计数系统，通过在拍摄场景上方安装结构光光源，并向鱼道内投影，能够使投影结构光面最大程度地充满鱼道的横截面，进而提高准确度。通过选取水下ccd相机拍摄场景范围内一部分区域作为有效计数区，仅当鱼开始游进该区域时启动对鱼进行监测，以减少计算量，提高实时性。
本发明所公开的基于动态结构光测量的过鱼道过鱼量自动计数方法，采用光学测量的方法自动统计过鱼道中的过鱼数量，避免了对鱼的干扰，达到了使鱼游动状态真实自由化的目的。通过图像预处理，可以自适应排除有效计数区域内光照变化、水体波动、静态背景、固定位置摆动的杂物如水下垃圾的干扰。通过对拆分图片隔若干张提取的方式，大大减少了计算量，更能及时的反馈鱼道内的过鱼信息。通过结构光照明拍摄鱼身体轮廓线的方式，能够适应真实过鱼道中泥沙较多，视野浑浊的环境。通过识别过鱼道内鱼的游动方向，能够对鱼道内的顺流和逆流的过鱼数量分别统计，可以适应不同研究角度的需要。
附图说明
图1是本发明实施例1所公开系统的安装示意图；
图2是本发明实施例1所公开系统中侦测单元的组成示意图；
图3是某条鱼在某一时刻被ccd相机拍摄到的轮廓线；
图4是使用本发明实施例1所公开方法在某条鱼前半部分进入计数区时的监测结果图；
图5是使用本发明实施例1所公开方法在某条鱼完全进入计数区时的监测结果图；
图6是图4和图5中使用的小鱼模型的真实图；
图7是使用本发明实施例1所公开方法在两条鱼同时经过结构光面时的监测结果图；
图8是图7中使用的两条小鱼模型的真实图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1，如图1所示，本实施例公开了一种基于动态结构光测量的过鱼道过鱼量自动计数系统，所述的系统包括安装在过鱼道1上方的侦测单元2和结构光光源4，如图2所示，所述的侦测单元2包括与中央处理器16电连接的水下ccd相机10、声学收发器12、方位传感器14和通信接口18，其中水下ccd相机和声学收发器布置在侦测单元表面并朝向过鱼道，通信接口则与安装在过鱼道外的数据处理工作站3耦合，数据处理工作站内包括相互连接的数据采集单元和计数单元。
在本实施例中，结构光光源安装在侦测单元中水下ccd相机的拍摄场景上方。结构光光源发出的光为激光。
本实施例所公开系统的工作过程为，打开结构光光源，当声学收发器检测到有鱼群经过过鱼道时，向中央处理器发出启动信号，中央处理器通过方位传感器获得水下ccd相机的镜头朝向后，将ccd相机的镜头调整至正对鱼群的位置并启动水下ccd相机，水下ccd相机将其获得的视频信息经中央处理器通过通信接口传输至过鱼道外数据处理工作站中的数据采集单元，数据采集单元通过解析视频信息获取鱼群内鱼的数量，并把结果传输至计数单元保存。
本实施例还公开了一种基于动态结构光测量的过鱼道过鱼量自动计数方法，包括如下步骤：
(1)利用水下ccd相机拍摄到鱼游过结构光面时轮廓线变化的视频；
(2)进行视频拆分，将同一条鱼分割成若干块长短不一的轮廓线；
(3)采用平均滤波法降低图像噪声，假设一幅大小为n*n的原始图像x(a,b)，m为选取模板所对应的所有像素的总数目，y(c,d)为经过平均滤波处理后的图像，
式中(a,b)取值范围从0,1,2至n-1，s表示以中心为(a,b)的像素区域集合；
(4)将拆分获得的图片每隔固定张数提取一张，进行匹配融合处理，设鱼道内水的流动方向是y轴，垂直于水流和侧壁的方向为x轴，则所提取的图片中有效计数区域内各运动目标的轮廓线的几何中心分别为：
q1(x1,y1)、q2(x2,y2)、q3(x3,y3)、、、qn(xn,yn)，
下标表示图片序号，由于图片中轮廓线中心位置始终不变，即x1＝x2＝x3＝…＝xn、y1＝y2＝y3＝…＝yn，
故而可以去掉x,y的下标，可将所有图片融合为：
q1(x,y)+q2(x,y)+q3(x,y)+…+qn(x,y)＝q1(x,y)+q2(λx,y)+q3(2λx,y)+…+qn((n-1)λx,y)其中λ为鱼的平均游动速度；
(5)根据鱼头部的朝向判断鱼的游动方向，与水流方向一致的为顺流方向，与水流方向相反的为逆流方向；
(6)统计在整个计数时段内出现的所有鱼的数量n1及逆流方向游动的鱼的数量n2，则顺流方向的鱼的数量为n1-n2。
图3是在数据处理工作站上，经matlab拆分视频后，某一条模型鱼经过结构光面时留下的轮廓线的变化情况，紧密围绕上述方法，当鱼的前半部经过结构光面后，数据处理工作站处理出来的鱼的轮廓为图4，当整条鱼经过结构光面后，经过数据处理工作站处理出来的鱼的轮廓为图5，与图6实际模型鱼的形状相比，大体一致。图7是两条模型鱼经过结构光面的情况，与图8实际模型鱼的形状相比，大体一致。可以同时被本实施例所公开的方法识别锁定，说明本实施例所公开的方法是可行的。