暗光环境下的鱼类活体资产盘点智能识别评估系统及方法与流程

本发明涉及智能渔业养殖，具体是涉及一种暗光环境下的鱼类活体资产盘点智能识别评估系统及方法。

背景技术：

1、随着养殖业的快速发展，带来了一个重要的挑战：如何准确、快速、有效地对鱼类活体资产进行盘点和评估。传统的评估方法通常依赖人工操作，例如使用网具捕捞并手动计数。这种方式不但效率低下，而且在大规模养殖场所中，结果可能存在较大的误差，无法满足现代养殖业的发展需求。

2、鱼类的生活环境与陆地生物的生活环境相比，观察和监测难度更大。鱼类通常生活在暗光环境或深水环境中，这些环境对于图像识别技术提出了更高的挑战。传统的图像识别技术在光照不足或者水深较大的环境下，效果并不理想，可能无法准确地识别出鱼类的种类、数量和大小。这种技术限制阻碍了养殖业的深度理解和精准管理。

3、此外，鱼类生存环境对水质的要求非常高，鱼类生活的水体必须保持一定的化学和生物学稳定性，任何微小的变化都可能影响鱼类的生存和繁殖。实时监测水质的重要性是显而易见的。然而，现有的水质监测设备通常体积较大、操作复杂，不适合在养殖水体中长期使用。该设备不仅增加了养殖的难度，也可能对鱼类的生存环境产生干扰。因此，寻找一种能在养殖水体中长期、稳定、准确监测水质的设备或技术，已经成为了水产养殖业面临的一个重要问题。因此，需要提供一种暗光环境下的鱼类活体资产盘点智能识别评估系统及方法，旨在解决上述问题。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种暗光环境下的鱼类活体资产盘点智能识别评估系统及方法，以解决上述背景技术中存在的问题。

2、本发明是这样实现的，一种暗光环境下的鱼类活体资产盘点智能识别评估系统，所述系统包括：

3、暗光环境图像采集装置，用于在暗光环境下捕捉鱼类活动图像；

4、图像处理与识别模块，用于通过暗光生物体识别算法对鱼类活动图像进行处理和识别，实现对鱼类种类、数量以及尺寸信息的准确识别；

5、水质监测装置，用于对水质进行实时监测，得到水质状况，评估鱼类生活环境的健康状况；

6、资产评估模块，用于根据鱼类种类、数量、尺寸信息以及水质状况进行鱼类活体资产的评估；

7、警报模块，用于对水质异常或者鱼类数量异常进行报警；

8、数据管理模块，用于对鱼类信息、水质状况和资产评估结果进行整合与管理，以便于用户查看和分析。

9、作为本发明进一步的方案：所述暗光环境图像采集装置包括光学镜头和图像传感器，光学镜头用于聚焦鱼类并将鱼类的影像传递到图像传感器；图像传感器用于将接收到的影像转换为电信号，得到鱼类活动图像。

10、作为本发明进一步的方案：图像处理与识别模块包括图像预处理单元、特征提取单元和识别单元，图像预处理单元用于对鱼类活动图像进行清晰化处理；特征提取单元用于从处理后的鱼类活动图像中提取出关键特征；识别单元用于应用暗光生物体识别算法对所述关键特征进行识别。

11、作为本发明进一步的方案：所述暗光生物体识别算法包括图像预处理、特征提取和特征识别分类，图像预处理包括使用改进的暗光自适应色彩均衡算法对鱼类活动图像进行暗光增强，改进的暗光自适应色彩均衡算法为：

12、e_d(i,j)＝id-ace(i,α,β,γ)＝ace(i*α+β)*γ，

13、其中，e_d(i,j)是增强后的像素点的灰度值，i(i,j)是原始图像中的像素点的灰度值，α是对比度控制因子，β是亮度控制因子，γ是暗光适应因子，ace()是自动色彩均衡算法，id-ace()是改进后的暗光增强算法；

14、所述特征提取使用的公式为：

15、f_d＝d(e)＝darkenhancelayer(darknet(e))

16、其中，f_d是提取的特征，darkenhancelayer()是暗光增强层，darknet()是darknet的cnn架构；

17、进行特征识别分类时使用改进的softmax-id分类器对提取的特征进行分类，公式如下：p_b＝s(f_d,w)＝softmax(f_d*w)，其中，p_b是每个类别的概率，w是类别平衡因子，softmax()是softmax函数。

18、作为本发明进一步的方案：所述水质监测装置包括ph值传感器、电导率传感器和溶解氧传感器，ph值传感器用于实时监测水体的ph值，电导率传感器用于实时监测水体的电导率，溶解氧传感用于实时监测水体的溶解氧含量。

19、作为本发明进一步的方案：所述资产评估模块包括鱼类信息处理单元和资产评估单元，鱼类信息处理单元用于对鱼类种类、数量以及尺寸信息进行处理得到鱼类信息；资产评估单元用于根据处理后的鱼类信息和水质状况对鱼类活体资产进行评估。

20、作为本发明进一步的方案：所述数据管理模块包括数据存储单元和数据分析单元，数据存储单元用于存储鱼类信息、水质状况和资产评估结果；数据分析单元用于对存储的数据进行整合和分析。

21、作为本发明进一步的方案：所述系统通过无线网络与用户的智能设备连接，用户能够通过智能设备查看和分析数据。

22、本发明的另一目的在于提供一种暗光环境下的鱼类活体资产盘点智能识别评估方法，所述方法包括以下步骤：

23、在暗光环境下捕捉鱼类活动图像；

24、通过暗光生物体识别算法对鱼类活动图像进行处理和识别，实现对鱼类种类、数量以及尺寸信息的准确识别；

25、对水质进行实时监测，得到水质状况，评估鱼类生活环境的健康状况；

26、根据鱼类种类、数量、尺寸信息以及水质状况进行鱼类活体资产的评估；

27、对水质异常或者鱼类数量异常进行报警；

28、对鱼类信息、水质状况和资产评估结果进行整合与管理，以便于用户查看和分析。

29、作为本发明进一步的方案：所述通过暗光生物体识别算法对鱼类活动图像进行处理和识别的步骤，具体包括：

30、对鱼类活动图像进行清晰化处理；

31、从处理后的鱼类活动图像中提取出关键特征；

32、应用暗光生物体识别算法对所述关键特征进行识别。

33、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

34、本发明通过结合暗光环境图像采集装置和独创的暗光生物体识别算法(dbra)，在暗光或低光照条件下，可以准确地识别并计算鱼类的种类、数量和大小，从而大幅度提高了鱼类活体资产盘点的准确性和效率。这一点在提高养殖业务的管理效率和准确性方面具有巨大的优势。此外，本系统还配备有实时水质监测装置，可以持续监测和记录鱼类的生存环境，如ph值、电导率和溶解氧含量等，这将有助于及时发现并处理可能对鱼类生存产生威胁的因素，从而进一步保证了鱼类活体资产的安全。

35、本发明的资产评估模块可以根据从图像识别模块获取的鱼类种类、数量和大小信息，以及从水质监测装置获取的水质状况信息，进行综合分析和评估，从而为用户提供一个全面、准确的鱼类活体资产评估结果。这种评估结果不仅可以帮助用户更好地理解和管理他们的养殖资产，还可以为他们在投资决策、运营决策和风险管理等方面提供重要的决策支持。

36、本发明的警报模块和数据管理模块是用户接收重要信息和进行决策的关键工具。当水质监测装置检测到水质异常或图像处理与识别模块识别到鱼类数量骤减时，警报模块将立即向用户发送警报，使用户可以第一时间了解情况并做出响应，从而避免或最小化可能的损失。同时，数据管理模块能够对所有收集到的鱼类信息、水质信息和资产评估结果进行存储、整合和分析，为用户的决策提供了强大的数据支持。这些功能使得本系统不仅是一个资产管理工具，更是一个强大的决策支持工具。