专利名称：基于图像中水生生物运动特征的水质监测方法
技术领域：
本发明涉及一种基于图像中水生生物锦鲫运动特征的水质监测方法，用于环境监 测，视频运动分析和农业生境等应用领域，在水质监测、大气监测、环境安全评价、生物信息 与传感、节能减排、毒性研究、生物学研究等方面都有实际应用价值。属于计算机视觉和环 境工程学领域。
背景技术：
目前，国内外针对水质监测已开展了一系列研究工作，在水质的评价过程中，常规 的水环境指标检测通常采用理化方法。采用生物检测可以对多种污染物的协同作用进行检 测，比理化检测的单一性检测有很大的优势。生物检测可以检测出较低浓度的慢性毒效应 的污染物，可以提高检测的时效性，便于人们及时对水环境进行处理，生物检测还克服了传 统理化检测的局限性和连续取样的繁琐性。德国产品“MFB (Multispecies Freshwater Biomonitor)多物种净水监测仪”通 过多物种净水监测仪对水生生物运动行为变化的监测与分析，实现对水体的生物在线监 测，综合评价出水质的变化，从而在第一时间内实现对水体综合毒性变化的监测，以应对在 饮用水生产过程中出现的各种预料之外的事件。也可以研究各种水生生物在不同水质中的 反映。多物种净水监测仪测量原理基于四极电阻转换技术，被测生物放置于一个有水流经 过的圆柱形有机玻璃管内。
发明内容
本发明的目的在于针对水质监测中理化检测的单一性等不足，提出一种基于图像 中水生生物锦鲫游动特征的水质监测方法，该方法只需要两个摄像头、一条锦鲫、一个鱼缸 就可以进行水质监测，降低水质监测成本，适用于各种废水的监测。为实现这样的目的，本发明的技术方案中，采用水生生物锦鲫作为指示生物，采用 两个摄像头拍摄锦鲫在鱼缸中游动的图像序列，根据图像求出单位时间内锦鲫的平均运动 速度、转向次数、平均转弯角度、平均身体倾角、滞留上层水域时间，根据该五项指标的异常 变化进行自动判断，对检测出的超标浓度废水进行报警。首先采用两个摄像头拍摄锦鲫在 鱼缸中游动的图像序列，在两个图像序列中采用图像阈值分割技术检测出在各个图像上锦 鲫的目标区域，根据目标区域信息求出锦鲫在各帧图像上的位置和角度，然后根据锦鲫在 各帧图像上的位置和角度信息求出单位时间内平均运动速度、转向次数、平均转弯角度、平 均身体倾角、滞留上层水域时间。最后根据该五项指标判断水质污染程度。本发明的水质监测方法具体包括以下几个步骤
1.采用两个摄像头拍摄锦鲫在鱼缸中游动的图像序列
采用两个摄像头对锦鲫在鱼缸中的游动进行拍摄，一个摄像头放在鱼缸的正上方，一 个摄像头放在鱼缸的侧方，得到两个图像序列。2.求出锦鲫的运动特征采用图像阈值分割技术检测并得到在各个图像上锦鲫的目标区域，根据目标区域信息 求出锦鲫在各个图像上的中心像素位置。根据上方摄像头拍摄的图像序列中锦鲫的中心像 素位置求出锦鲫的运动轨迹，根据上方摄像头拍摄的图像序列中锦鲫的中心像素位置和时 间求出锦鲫在各个时刻的运动速度，根据上方摄像头拍摄的图像序列中锦鲫的目标区域信 息求出锦鲫在各个时刻的身体角度。根据侧方摄像头拍摄的图像序列中锦鲫目标区域最高 点的像素位置求出锦鲫在各个时刻的距水面距离，根据侧方摄像头拍摄的图像序列中锦鲫 的目标区域信息求出锦鲫在各个时刻的身体倾角。3.求出锦鲫的五项指标
根据锦鲫在各个时刻的运动速度求出锦鲫在单位时间内(选取一分钟为单位时间)平 均运动速度，根据锦鲫的运动轨迹和各个时刻的身体角度求出锦鲫在单位时间内的转向次 数和平均转弯角度，根据锦鲫在各个时刻的距水面距离求出锦鲫在单位时间内的滞留上层 水域时间，根据锦鲫在各个时刻的身体倾角求出锦鲫在单位时间内的平均身体倾角。4.根据锦鲫的五项指标判断水质污染程度
若平均运动速度、转向次数、平均转弯角度、平均身体倾角、滞留上层水域时间五项指 标中有多项或全部大于给定的阈值，则可判断水质被污染。本发明方法简单，实现容易。建立的锦鲫在单位时间内平均运动速度、转向次数、 平均转弯角度、平均身体倾角、滞留上层水域时间五项指标能准确地反映水质污染程度。本 发明方法适合于各种废水污染的动态监测。实验采用便宜、容易安装的视频摄像头来采集 数据，不需要附加设备，计算锦鲫运动特征的方法简单，具有实时性、非接触等优点。
图1为两个摄像头拍摄鱼缸中锦鲫的示意图。图1中，一个摄像头放在鱼缸的正上方，一个摄像头放在鱼缸的侧方。图2为鱼缸上方摄像头拍摄的一帧图像。图2中，鱼缸的像素直径为518像素，鱼缸的实际直径为13. 8厘米。图3为鱼缸侧方摄像头拍摄的一帧图像。图3中，鱼缸的像素宽度为526像素，鱼缸的实际宽度为16. 3厘米。图4为本发明中基于图像序列计算锦鲫运动轨迹的实验结果。图4中，第一行是根据上方摄像头拍摄的图像序列，第二行是与第一行图像对应 的图像阈值分割的结果，第三行是对应于第一行、第二行的计算锦鲫的中心位置坐标，并以 此中心位置坐标为形心绘制方框来标记锦鲫的结果。
具体实施例方式为了更好地理解本发明的技术方案，以下结合附图和实施例作进一步的详细描 述。实施例具体针对附图2、3、4进行水质监测过程的描述。1.采用两个摄像头对锦鲫在鱼缸中的游动进行拍摄，如图1所示，一个摄像头放 在鱼缸的正上方，一个摄像头放在鱼缸的侧方，得到两个图像序列。图2为鱼缸上方摄像头 拍摄的一帧图像，图3为鱼缸侧方摄像头拍摄的一帧图像，图4第一行即为鱼缸上方摄像头 拍摄的锦鲫游动的图像序列。
2.采用图像阈值分割技术检测在各个图像上锦鲫的目标区域，得到与第一行图 像对应的图像阈值分割结果，如图4第2行所示。根据目标区域信息求出锦鲫在各个图像 上的中心位置坐标。根据上方摄像头拍摄的图像序列中锦鲫的中心像素位置求出锦鲫的运动轨迹。根据上方摄像头拍摄的图像序列中锦鲫的中心像素位置和时间求出锦鲫在各个 时刻的运动速度(以像素为长度单位)，运动速度计算公式为
如图4第3行所示，锦鲫第1帧的中心像素坐标为(X1J1)= (507，236)，第2帧的中心 像素坐标为(x2，y2)= (488，282)，第1帧和第2帧间隔t=0. 4秒，代入运动速度计算公式可 得 vpixel=49. 77 像素 / 秒。图4中鱼缸口的像素直径为518像素，实际直径为13. 8厘米，可求出实际运动速 度为 ν= (13. 8/518) Vpixel= (13. 8/518) X49. 77=1. 33 厘米 / 秒。根据上方摄像头拍摄的图像序列中锦鲫的目标区域信息求出锦鲫在各个时刻的 身体角度。图4第3行第1帧中锦鲫身体与χ轴的角度为-53°。根据侧方摄像头拍摄的图像序列中锦鲫目标区域最高点的像素坐标求出锦鲫在 各个时刻的距水面距离，图3中锦鲫的距水面距离为234像素，鱼缸的像素宽度为526像 素，鱼缸的实际宽度为16. 3厘米，可求出实际的距水面距离为(16. 3/526) X 234=7. 25厘 米。根据侧方摄像头拍摄的图像序列中锦鲫的目标区域信息求出锦鲫在各个时刻的 身体倾角。图3中锦鲫身体与水平面所成的倾角为0°。3.计算锦鲫在单位时间内(如选取一分钟为单位时间)各个时刻的运动速度的算 术平均值，该值为锦鲫的平均运动速度。将锦鲫在单位时间内各个时刻的当前帧和前一帧的身体角度相减求出各个时刻 的转弯角度，求出转弯角度大于90°的次数，该值为锦鲫单位时间内转向次数。计算锦鲫在单位时间内各个时刻的转弯角度的算术平均值，该值为锦鲫的平均转
弯角度。计算锦鲫在单位时间内各个时刻的距水面距离，求出距水面距离小于5个像素的 时间值，该值为锦鲫在单位时间内的滞留上层水域时间。计算锦鲫在单位时间内各个时刻的身体倾角的算术平均值，该值为锦鲫在单位时 间内的平均身体倾角。4.若平均运动速度、转向次数、平均转弯角度、平均身体倾角、滞留上层水域时间 五项指标中有多项或全部大于给定的阈值，则可判断水质被污染。
权利要求
一种基于图像中水生生物锦鲫运动特征的水质监测方法，其特征在于包括如下具体步骤1) 采用两个摄像头对水生生物锦鲫在鱼缸中的游动进行拍摄，一个摄像头放在鱼缸的正上方，一个摄像头放在鱼缸的侧方，得到两个图像序列；2) 采用图像阈值分割技术检测并得到在各个图像上锦鲫的目标区域，根据目标区域信息求出锦鲫在各个图像上的中心像素位置。根据上方摄像头拍摄的图像序列中锦鲫的中心像素位置求出锦鲫的运动轨迹，根据上方摄像头拍摄的图像序列中锦鲫的中心像素位置和时间求出锦鲫在各个时刻的运动速度，根据上方摄像头拍摄的图像序列中锦鲫的目标区域信息求出锦鲫在各个时刻的身体角度。根据侧方摄像头拍摄的图像序列中锦鲫目标区域最高点的像素位置求出锦鲫在各个时刻的距水面距离，根据侧方摄像头拍摄的图像序列中锦鲫的目标区域信息求出锦鲫在各个时刻的身体倾角； 3) 根据锦鲫在各个时刻的运动速度求出锦鲫在单位时间内(选取一分钟为单位时间)平均运动速度，根据锦鲫的运动轨迹和各个时刻的身体角度求出锦鲫在单位时间内的转向次数和平均转弯角度，根据锦鲫在各个时刻的距水面距离求出锦鲫在单位时间内的滞留上层水域时间，根据锦鲫在各个时刻的身体倾角求出锦鲫在单位时间内的平均身体倾角；4) 若平均运动速度、转向次数、平均转弯角度、平均身体倾角、滞留上层水域时间五项指标中有多项或全部大于给定的阈值，则可判断水质被污染。
全文摘要
一种基于图像中水生生物锦鲫运动特征的水质监测方法，采用锦鲫作为指示生物，采用两个摄像头拍摄锦鲫在鱼缸中游动的图像序列，根据图像求出锦鲫单位时间内的平均运动速度、转向次数、平均转弯角度、平均身体倾角、滞留上层水域时间，根据该五项指标的异常变化进行自动判断，对检测出的超标浓度废水进行报警。首先采用两个摄像头拍摄锦鲫在鱼缸中游动的图像序列，在两个图像序列中采用图像分割技术检测锦鲫在各个图像上的目标区域信息，根据目标区域信息求出锦鲫在各帧图像上的位置和角度，然后根据锦鲫在各帧图像上的位置和角度信息求出单位时间内平均运动速度、转向次数、平均转弯角度、平均身体倾角、滞留上层水域时间。最后根据该五项指标判断水质污染程度。本发明方法简单、实现容易，解决了水质监测中理化检测的单一性等问题。
文档编号G01N21/84GK101900688SQ201010256880
公开日2010年12月1日 申请日期2010年8月19日 优先权日2010年8月19日
发明者潘海朗 申请人:潘海朗