一種基于視頻流圖像分布式動態特征技術的魚群投喂自動控制方法
【專利摘要】本發明所述的一種基于視頻流圖像分布式動態特征技術的魚群投喂自動控制方法，與現有技術相比解決了現有的投喂自動控制方法中沒有合理利用魚群特征信息的問題。本發明包括以下步驟：初始圖像獲取并處理；閾值化處理；幀差分析；特征分析；計算面積變化率和魚群進食速度；根據面積變化率和魚群進食速度控制投餌機狀態。本發明通過實時圖像處理的方法對魚群進食參數進行識別分析，控制下位機投餌。
【專利說明】一種基于視頻流圖像分布式動態特征技術的魚群投喂自動 控制方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及漁業管理自動化控制【技術領域】，具體來說是一種基于視頻流圖像分布 式動態特征技術的魚群投喂自動控制方法。
【背景技術】
[0002] 分布式動態目標特征檢測一直是計算機視覺研究領域中熱門問題，在進行目標識 另IJ、跟蹤和異常行為檢測有著廣泛的應用。對于視頻監控、智能機器人與智能汽車導航等領 域有著重要的作用。另外，隨著農業物聯網技術的快速發展，水產業、畜牧業中的分布式動 態目標檢測需求上升，對智能生產以及異常行為監測等方面起到很大幫助。
[0003] 在計算機視覺分析中，針對分布式動態目標特征監測這一問題，傳統的方法有背 景消除法、幀差法、光流法等。背景消除法雖然計算方法簡單且廣泛應用，但是它無法滿足 復雜變化的環境背景的需要，特別是光照變化明顯的情況下，容易造成較大誤差。幀差法通 過對視頻序列的中兩個或者三個相鄰幀圖進行差分閾值化處理提取動態目標特征，同樣算 法計算簡單易實現，而且對于環境、光照等變化，有很強的抗噪能力。但是幀差法對于分布 式動態目標變化頻率有一定的限制，容易出現盲區，影響目標檢測準確性。光流法是利用動 態目標隨時間變化的光流特性來建立光流約束方程進行檢測的，然后往往實際情況中動態 目標運動復雜，而且該方法計算復雜、抗噪能力差和硬件要求高，因此適用性不大。
[0004] 而針對密集型漁場養殖投喂作業而言，魚群進食參數具有一定規律性。表現為：投 餌機開機后，魚群開始聚集，進食魚群面積開始增大，逐漸達到最大面積值。隨著投喂的進 行，部分魚群進食充分后開始游散，這時魚群面積會逐漸縮小。從優化養殖的角度，當面積 低于設定的閾值并持續一段時間后，可關閉投餌機停止投喂。因此，如何解決漁場環境中的 分布式動態目標特征檢測從而實現投餌機的自動控制已經成為急需解決的技術問題。
【發明內容】
[0005] 本發明的目的是為了解決現有的投喂自動控制方法中沒有合理利用魚群特征信 息的問題，提供一種基于視頻流圖像分布式動態特征技術的魚群投喂自動控制方法來解決 上述問題。
[0006] 為了實現上述目的，本發明的技術方案如下：
[0007] -種基于視頻流圖像分布式動態特征技術的魚群投喂自動控制方法，包括以下步 驟：
[0008] 初始圖像獲取并處理，由上位機決定投餌機的開機時間，并控制下位機打開投餌 機，圖像獲取裝置實時采集魚群聚集進食圖像；
[0009] 閾值化處理，對處理后的序列圖像進行閾值化處理，得到目標圖像W1、W2、W3 ;
[0010] 幀差分析，通過目標圖像W1、W2、W3幀差處理，獲得目標圖像D1、D2 ;
[0011] 特征分析，使用最小二乘法擬合目標區域，得出面積參數S1、S2 ;
[0012] 計算面積變化率和魚群進食速度；
[0013] 根據面積變化率和魚群進食速度控制投餌機狀態。
[0014] 所述的初始圖像獲取并處理包括以下步驟：
[0015] 在視頻圖像序列中{PI、P2、P3、P4…Pn}獲取連續發生的三幀視頻圖像序列P1、 P2、P3,兩幀圖像之間的時間間隔為At;
[0016] 對圖像序列P1、P2、P3中的目標區域選定后進行灰度轉化處理；
[0017] 進行高斯平滑去噪處理，其公式如下
【權利要求】
1. 一種基于視頻流圖像分布式動態特征技術的魚群投喂自動控制方法，其特征在于， 包括以下步驟： 11) 初始圖像獲取并處理，由上位機決定投餌機的開機時間，并控制下位機打開投餌 機，圖像獲取裝置實時采集魚群聚集進食圖像； 12) 閾值化處理，對處理后的序列圖像進行閾值化處理，得到目標圖像W1、W2、W3 ; 13) 幀差分析，通過目標圖像W1、W2、W3幀差處理，獲得目標圖像D1、D2 ; 14) 特征分析，使用最小二乘法擬合目標區域，得出面積參數S1、S2 ; 15) 計算面積變化率和魚群進食速度； 16) 根據面積變化率和魚群進食速度控制投餌機狀態。
2. 根據權利要求1所述的一種基于視頻流圖像分布式動態特征技術的魚群投喂自動 控制方法，其特征在于，所述的初始圖像獲取并處理包括以下步驟： 21) 在視頻圖像序列中{PI、P2、P3、Ρ4···Ρη}獲取連續發生的三幀視頻圖像序列P1、 Ρ2、Ρ3,兩幀圖像之間的時間間隔為At; 22) 對圖像序列PI、P2、P3中的目標區域選定后進行灰度轉化處理； 23) 進行高斯平滑去噪處理，其公式如下
其中：σ為正態分布的標準差； 24) 對平滑處理后的序列圖像Ρ1、Ρ2、Ρ3作直方圖均衡化處理，增強圖像灰度值動態范 圍，得到處理后的序列圖像Ql、Q2、Q3。
3. 根據權利要求1所述的一種基于視頻流圖像分布式動態特征技術的魚群投喂自動 控制方法，其特征在于，所述的閾值化處理為： 對序列圖像Ql、Q2、Q3進行閾值化處理，得到目標圖像Wl、W2、W3,其計算公式如下：
其中，1:11^8111、1:11^8112為灰度閾值量，1(1，7)、9(1，7)為圖像位于（1，7)坐標處的像 素灰度值。
4. 根據權利要求1所述的一種基于視頻流圖像分布式動態特征技術的魚群投喂自動 控制方法，其特征在于，所述的幀差分析包括以下步驟： 41) 通過目標圖像W1、W2、W3進行幀差分析，獲得目標圖像D1、D2的公式如下；
其中，Dl(x，y)、D2(x，y)分別為目標圖像Dl、D2位于（x，y)處的像素值，Wl(x，y)、 W2(x，y)、W3(x，y)分別為圖像W1、W2、W3位于（x，y)處的像素值，T為灰度閾值量； 42) 對Dl、D2作形態學膨脹處理。
5. 根據權利要求1所述的一種基于視頻流圖像分布式動態特征技術的魚群投喂自動 控制方法，其特征在于，所述的特征分析步驟如下： 51) 將目標圖像Dl、D2中的動態特征點歸并成點集，取外圍點集坐標xi、yi進行最小 二乘法擬合處理，其公式如下：
其中，m為外圍點集包含點總數為第i個點的橫縱坐標，V為目標函數，δ i為最 小化參數； 52) 根據最小二乘法擬合出的橢圓公式，計算出Dl、D2圖中各自的擬合橢圓長短半軸 長度a2和bp b2，其公式如下：
其中，&1、82和131、132分別為01、02中擬合橢圓的長半軸、短半軸大小，1、 7為坐標參數； 53) 計算出面積參數SI、S2的值 SI = ji S2 = π a2B2 ； 其中，SI、S2為D1、D2中點集擬合所得橢圓的橢圓面積。
6. 根據權利要求1所述的一種基于視頻流圖像分布式動態特征技術的魚群投喂自動 控制方法，其特征在于，所述的計算面積變化率和魚群進食速度包括以下步驟： 61) 計算面積變化率，其計算公式如下：
其中，J為面積變化率，At為時間間隔； 62) 計算魚群進食速度，其計算公式如下：
:其中，jf為魚群進食速度，f2 Α表示連續兩個時刻的三幀圖像序列 集合的面積變化率。
7. 根據權利要求1所述的一種基于視頻流圖像分布式動態特征技術的魚群投喂自動 控制方法，其特征在于，所述的根據面積變化率和魚群進食速度控制投餌機狀態包括以下 步驟： 71) 當面積參數SI、S2正向變化時，下位機控制投餌機擴大投餌面積； 72) 當面積變化率免正向變化且魚群進食速度J正向變化時，通過下位機控制投餌機投 餌速度，其投餌速度計算公式如下： V = kj 其中V為投餌電機轉動速度，&為比例系數； 73) 當面積參數SI、S2增大至最大值時，上位機記錄魚群集聚面積最大值Smax ; 74) 當面積參數SI、S2負向變化且面積變化率^負向變化時，下位機控制投餌機降低投 餌速度且減小投餌面積； 75) 當面積參數SI、S2小于設定的面積閾值Smin， Smin = k2S_，其中k2為比例系數， 且持續時間超過設定的時間閾值Tdelay時，利用下位機關閉投餌機。
【文檔編號】G06T7/00GK104123721SQ201410314811
【公開日】2014年10月29日 申請日期:2014年7月2日 優先權日:2014年7月2日
【發明者】聶余滿, 王勇平, 謝成軍, 盧文軒, 王儒敬, 宋良圖, 雙豐, 葛運建 申請人:中國科學院合肥物質科學研究院