一种用于海湾区仔鱼的行为监测系统的制作方法

本发明属于水产培育技术领域，涉及一种鱼类早期发育行为的测定装置；并且进一步的，还涉及图像处理、模式识别、计算机视觉和计算方法技术领域。

背景技术：

动物在漫长的进化过程中，随着神经系统结构和功能的不断发展与完善，行为从简单的、瞬间的和定时的动作，变为复杂的一系列动作。鱼类作为低等的脊椎动物，在它们的行为中不存在推理行为方式，主要表现为本能行为，并清楚地显示出趋性行为和条件反射行为。鱼类行为是指鱼类进行的各种运动，是鱼类对外界环境和内部环境变化的外在反应，包括游泳、摄食、生殖、呼吸等运动。近年采鱼类行为学研究取得了较大进展，但是鱼类行为学大部分研究还是侧重于捕捞业方面，真正运用干培育生产上还不太普遍。

目前而言，鱼类行为学方面主要有4种研究方法。(1)现场观测法:具有形象化和实在化的优点，包括直接目测与仪器观测两类。(2)渔获试验法：应用不同渔具、渔法的渔获比较来间接地查明鱼类行为的方法，便干生产者应用。(3)水槽实验法:用鱼或模型网具在水槽中试验，能排除众多复杂的环境六素，强化某一个刺激源的作用，易干直接观测及定量比较，可作为现场试验的基础。(4)鱼群行为模拟法:以实验结果为依据，对实验数据进行修正鉴别，使鱼类行为规律进行数学模式化，分析鱼与其它因子的相互关系。

现有技术文献1公开了一种基干视觉感知鱼类行为的生物水质监测系统，包括用于盛放鱼类的透明鱼缸、用于监视鱼类行为的摄像机、视频采集卡和水质监测中心，所述鱼缸位于摄像机的视觉范围内，各个摄像机均通过视频采集卡与水质监测中心数据通信连接，水质监测中心包括图像采集模块、图像处理模块、目标跟踪模块和鱼类行为数据分析模块，鱼类行为数据分析模块包括数据建模部分和数据匹配部分，获取待分析水域的图像帧序列的数据，并代入到模型公式(6)、(7)中匹配。

现有技术文献2公开了一种虾虎鱼仔鱼藏匿性测定装置，包括水箱(3)，藏匿块(4)，圆洞(10)，还包括横杆(1)，挂钩(2)，摄像头(5)，数据传输线(6)，显示器(7)，显示数据线(8)，电脑主机(9)，藏匿块(4)置于水箱(3)底部，藏匿块(4)设置有圆洞(10)，水箱(3)顶部放置一根横杆(l)，摄像头(5)通过挂钩(2)挂在横杆(1)上，通过数据传输线(6)连接到电脑主机(9)，显示器(7)通过显示数据线(8)与电脑主机(9)连接。

现有技术文献1：cn102012419b；

现有技术文献2：cn201504488u。

技术实现要素：

本发明主要解决的技术问题是：现有技术中的仔鱼的行为监测系统均通过鱼缸装置以及视觉装备、并通过对视觉图像分析来监测鱼仔的行为；鱼缸中的鱼类并不能够真实的反应鱼类的行为。并且，鱼缸的测量在缸体外设置的相机等检测设备与水体中直接监测的环境不同，水体中直接测量过程中，环境中的噪音非常大。本发明则通过在河口区设置仔鱼的行为监测系统，通过本发明的装置，能够有效的降低环境噪音对仔鱼行为的影响，真实的反应仔鱼的行为。

用于解决问题的方案：本发明涉及一种用于三维监控和分析仔鱼的运动相关行为的监测系统。该监测系统包括：河口区的培育箱体，以及虚拟隔离板，虚拟隔离板将箱体分割成隔离箱体。具体的，在竖直方向上分成多个部分。所监测系统还包括主摄像机、至少一个位置辅助摄像机和计算机；其中位置辅助摄像机的数量与箱体的层数相同；计算机连接到实际摄像机和位置辅助摄像机；并且计算机中安装有软件包，软件包能够获取摄像机中的数据，从而计算得到测试对象(仔鱼)的三维运动相关行为相关联的立体图像，并且处理这些所获取的图像以获得所关心的测试对象的三维运动参数。

本申请的主摄像机包括硬件噪声去除部分，该硬件噪声去除部分还包括图像比较增强的能力。例如，基于硬件的噪声去除组件可以包括多个均匀的白光源，它们最好与主摄像机相对排列。因此，光照条件下的干扰小，能够降低拍照的噪声。

本发明的系统中的软件包还包括一个图像积累数据库，用于积累摄像机拍摄的鱼类图像数据。动作信息处理手段：利用视频存储数据库中存储的图像数据获取鱼的位置信息；根据位置信息计算仔鱼的动作信息；通过动作信息处理方式获取的仔鱼动作信息；显示显示存储在每个数据库中的信息的显示手段。

本发明的隔离箱体的顶部装有摄像机滑动导轨，摄像机滑动导轨上设置有主摄像机；摄像机滑动导轨固定在隔离箱体的上部四周侧面壁上；主摄像机可以在导轨上滑动。辅助摄像机包括用于向物体发射直光束的发光元件和用于检测从物体反射的光角的光接收元件。例如，红外发光二极管或激光二极管用于发光元件，光电二极管阵列或ccd阵列用于光接收元件。

本发明的软件包还包括消除系统噪声组件，其中系统噪声是，如由于环境照明条件的变化不一致或时间背景的原因，由获得的图像中的前景和背景之间的对比度不足，由水当移动的监测鱼扰动或由界面在不同的介质上对分割误差，导致动物的反射图像形成，或类似的东西，其中的系统噪声对图像的处理带来巨大的挑战，因为无关区域可能被误认为是目标的前景图像。因此，描述错误的结果可能导致不正确的图像对应、目标识别和标记以及跟踪目标重建的三维位置错误。因此，描述的首选公开系统还可以包括基于硬件和基于噪声的软件去除组件。所述硬件噪声去除装配体权限系统可避免由照明条件不一致引起的邻区噪声，以及导致介质接口上目标反射图像形式的监控噪声。软件噪声去除组件是自适应更新图像背景，由多个波滤波器消除照明噪声和滤波目标图像的分割错误，滤波器包括强度波滤波器、色空间波滤波器和像素大小波滤波器。

附图说明

图1为本发明的主要示意图；

图2为用于海湾区仔鱼的行为监测系统示意图；

图3为位置信息获取示意图；

图4为仔鱼位置获取示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面借助于附图描述本发明实施例；显而易见地，下述的附图仅仅是本发明的一些实施例，并非对本发明的限定。

图1示出了一种用于海湾区仔鱼的行为监测系统，具体的用于海湾区仔鱼培育箱中的仔鱼的行为监测系统，该监测系统包括：河口区的培育箱体1，箱体1呈方体；主摄像机2、至少一个位置辅助摄像机3和计算机4；其中主摄像机2设置在箱体的顶部。

本发明的监测系统还包括虚拟隔离板5，虚拟隔离板5由相邻的两个位置辅助摄像机3摄像画面相交的交线定义。虚拟隔离板5将箱体分割成隔离箱体，具体的，在竖直方向上分成多个分层的部分。其中位置辅助摄像机3的数量与箱体的层数相同，且一一对应；计算机4连接到主摄像机2和位置辅助摄像机3；

本发明的监测系统中的隔离箱体1的顶部装有摄像机滑动导轨，摄像机滑动导轨上设置有主摄像机；摄像机滑动导轨固定在隔离箱体的上部四周侧面壁上；主摄像机可以在导轨上滑动。上述导轨可以根据实际的追踪需要，对具体的，如标记的仔鱼做跟踪拍摄。

本发明的监测系统中，计算机4中安装有软件包，软件包能够获取主摄像机2中的数据，并且同时获取位置辅助摄像机3中的坐标信息，从而确定主摄像机2中的平面坐标的每个仔鱼位于箱体的哪一个分层。由此，通过每一个主摄像机2以及位置辅助摄像机3中的坐标信息，从而计算得到测试对象(仔鱼)的三维运动相关行为相关联的立体图像，并且处理这些所获取的图像以获得所关心的测试对象的三维运动参数。

本发明的监测系统中，为了降低环境噪声的影响，还设置硬件噪声去除组件，所述硬件噪声去除组件可避免由照明条件不一致引起的邻区噪声，以及导致介质接口上目标反射图像形式的监控噪声。具体的，在主摄像机2的邻近位置设置包括硬件噪声去除组件，该硬件噪声去除组件具有图像比较增强的能力。例如，硬件噪声去除组件6可以包括多个均匀的白光源，它们最好与主摄像机相对排列。因此，光照条件下的干扰小，能够降低拍照的噪声。硬件的噪声去除组件6还可以包括多个从属摄像头，通过多个从属摄像头的多个角度图像，来降低拍照的噪声。

本发明的监测系统中，位置辅助摄像机3包括用于向物体发射直光束的发光元件和用于检测从物体反射的光角的光接收元件。例如，红外发光二极管或激光二极管用于发光元件，光电二极管阵列或ccd阵列用于光接收元件。

本发明的监测系统中，软件包还包括一个通信模块10、视频存储数据库12、历史记录数据库13以及显示器输出模块14；视频存储数据库12用于存储主摄像机2和位置辅助摄像机3拍摄的鱼类图像数据；以及包括动作信息处理手段，利用视频存储数据库12中存储的视频数据获取鱼的位置信息。本发明动作信息处理手段通过行为信息处理模块11处理，根据从视频存储数据库12中获得的位置信息计算仔鱼的动作信息；历史记录数据库13用于存储位置信息和动作信息的历史记录数据库。显示器输出模块14用于将存储在每个数据库中的信息输出到计算机4的屏幕上。

本发明的监测系统中，首先，由主摄像机2和位置辅助摄像机3拍摄隔离水箱1内部，通信模块11从主摄像机2和位置辅助摄像机13中传输信息，并在视频存储数据库12中存储累积视频数据。然后，根据视频存储数据库12中的视频数据，行为信息处理模块11从视频存储数据库12中提取图像要素，以及提取位置信息，其中的位置信息通过主摄像机2和位置辅助摄像机13确定仔鱼的三维位置信息。视频存储数据库12中提取的图像要素的轮廓使用蛇模型的贪心算法获得轮廓。

行为信息处理模块11首先获得各仔鱼的位置信息，再通过位置信息获得具体的行为信息。如图3所示，位置信息at为时间t时，仔鱼a的位置(xat，yat，zat)，t秒后仔鱼的位置信息at+ta(xat+t，yat+t，zat+t)，仔鱼a在dat+t秒行驶距离通过下列公式获得：

如图4所示，仔鱼a和仔鱼b的位置为：仔鱼a时间t的位置ata(xat，yat，zat)，仔鱼b的位置bta(xbt，ybt，zbt)，仔鱼a和仔鱼b在dta-b秒的距离通过下列公式获得：

进一步的，为了保证监测系统的准确性，降低环境噪声的影响，在本发明的监测系统中，其中的软件包还包括消除系统噪声组件，其中系统噪声是环境照明条件的变化不一致或时间背景的原因，由获得的图像中的前景和背景之间的对比度不足，由水当移动的监测鱼扰动或由界面在不同的介质上对分割误差，导致动物的反射图像形成，或类似的东西，其中的系统噪声对图像的处理带来巨大的挑战，因为无关区域可能被误认为是目标的前景图像。因此，错误的结果可能导致不正确的图像对应、目标识别和标记以及跟踪目标重建的三维位置错误。由此，本发明的监测系统中，包括基于硬件和基于噪声的软件去除组件。

为了提高噪声去除能力，软件噪声去除组件是自适应更新图像背景，由多个波滤波器消除照明噪声和滤波目标图像的分割错误，滤波器包括强度波滤波器、色空间波滤波器和像素大小波滤波器。

本发明通过多个滤波器对图像进行处理，其中处理方法包括如下步骤，首先，对图像参数提取，确定图像的一个像素点f(x，y)，将上述的一个像素点f(x，y)其作为中心像素，提取与其邻域像素，总共提取了9个像素点，以任何一个点作为内核w(a,b)；

通过公式1：

对图像进行运算处理；然后将内核向下或向左平移一位继续计算每个像素的新值，直到遍历完整个图像；

其次，通过提取的图像参数信息，进行图像梯度的运算，分别对图像按照x方向和y方向进行求偏导，得到x梯度图和y梯度图。梯度是矢量，存在幅值和方向，通过二阶差分求梯度，具体的，通过公式2表示了图像的梯度：

对斜坡区域进行求导，斜坡区域是图像中最常见的区域，因为图片中的大部分边缘都不是突变的而是渐变的，对于斜坡区域，二阶导数将斜坡变成了两条中间存在平台区域的细线。

而后，在对图像边缘进行提取操作，前述的图像梯度用于边缘检测。边缘是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，在图像特征提取、目标检测等方面都有重要的作用。本发明通过二阶导数进行检测，不仅能够检测线，还能够检测所需的特殊点；对图像求两次导数，具体的通过两次导数公式3进行计算：

通过上述运算会放大孤立点和孤立线，亦即图片中的噪声，通过上述二阶导数公式2和公式3处理过后的图像，将会使噪声更大更多。由此，通过平滑去噪的方式对噪声进行处理。

即最后，通过中值滤波对噪声像素进行去除，高斯滤波和均值滤波对去除高斯噪声的效果比较好，但是图像偶尔会出现很大的噪声点的时候，用高斯滤波和均值滤波对图像进行平滑模糊的话，噪声像素是不会被去除的，它们只是转换为更为柔和但仍然可见的散粒。而中值滤波在一定的条件下可以克服常见线性滤波器带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声非常有效，也常用于保护边缘信息，使得边缘不会被模糊。

具体的，在图像像素f(x,y)的(2n+1)×(2n+1)窗口中像素为f(x-n,y-n)，……，f(x,y)，……，f(x+n,y+n)对这些像素进行排序，求其中值，中值滤波通过公式4计算的结果如下：

m(x,y)＝median{f(x-n,y-n)，……，f(x,y)，……，f(x+n,y+n)}

用中值滤波值m(x,y)替代噪声像素点的灰度值，否则判断为未污染的像数点，其值保持不变。

本发明应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。本说明书内容不应理解为对本发明的限制。