CN105933652B - 一种基于图像识别定位的鲟鱼活性检测装置与方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种鲟鱼活性检测的选择育种领域中基于图像识别定位的鲟鱼活性检测装置与方法，在水下布置摄像头，在所要观测的鲟鱼个体身体上背上一个具有特定标记的球状物体，通过使用摄像头来获取带有特定标记的球状物体的图像，在PC机上从目标鲟鱼个体的影像中提取出标识物来识别出不同的个体目标，并且通过标识物图像的成像原理来计算出被测个体与该摄像头的距离，然后通过摄像头的已知坐标解方程来计算得出被观测鲟鱼个体的坐标，通过连续的观测可以得到被观测鲟鱼个体的运动特性，由运动特性来判断出鲟鱼的运动活性，作为选择鲟鱼亲鱼的依据，通过对形成的鲟鱼运动特性分析间接地检测出鲟鱼的运动活性，提高选择出优良鲟鱼亲鱼的准确性。

Description

一种基于图像识别定位的鲟鱼活性检测装置与方法

技术领域

本发明涉及鲟鱼活性检测的选择育种领域，特别是一种基于图像识别定位的鲟鱼活性检测装置与方法。

背景技术

鲟鱼养殖中存在着诸如鲟鱼选种、疾病预防、种苗质量等许多问题，特别是在鲟鱼选种领域，若选择的亲鱼个体活性不强，则会造成雌鱼产卵量不高、鱼卵的出苗率不高、幼鱼生长发育不良等诸多不利结果，进而影响到鲟鱼的产量。如果能规范地进行优良品种的选择工作，逐年选留活性强的亲鱼，则能促进鲟鱼养殖业的良性循环。所以找到一种选择准确率高、选择周期短、选择效果优的鲟鱼亲鱼选择方法对鲟鱼养殖业的可持续发展至关重要。

目前，对于鲟鱼亲鱼的选择，主要还是靠人工选择。一是通过人工经验选择生长速度快、肉质好、抗逆性强的个体作为亲鱼；二是按照个体年龄和体重的标准来筛选；三是对照体质标准，通过人工观察选择体质健壮、行动活泼、无病、无伤的个体作为亲鱼。但人工选择方法很传统，选择时往往按照养殖人员的经验做出判断，并且需要打捞出鲟鱼个体在陆地上进行各种观察和检测，这样方法不仅耗费大量人工，选择的周期较长，在陆地上观测时对鲟鱼个体造成了一定程度上的损伤，而且没有统一的选择标准，选择的准确度不明显。

发明内容

本发明的目的是为克服现有鲟鱼亲鱼选择主要靠人工选择的缺点，提出一种基于图像识别定位的鲟鱼活性检测装置与方法，无需打捞鲟鱼个体，对鲟鱼无损伤，通过检测出鲟鱼的运动活性来提高选择出优良鲟鱼亲鱼的准确性，缩短选择的周期。

为实现上述目的，本发明一种基于图像识别定位的鲟鱼活性检测装置采用的技术方案是：包括水管支架、MCU控制电路盒和PC机，MCU控制电路盒和PC机设在鲟鱼养殖鱼塘岸上，所述水管支架是由固定设在鲟鱼养殖鱼塘内侧四壁上的水管形成的田字型结构，水管支架进水口向上延伸到鱼塘岸上且经电磁阀连接MCU控制电路盒内部设有的MCU控制器，MCU控制器连接PC机；鱼塘中的被观测鲟鱼个体的背上各固定连接一个球状标识物，不同的球状标识物表面设有不同的条形码；鱼塘水面下沿水管支架的管道长度方向上均匀固定设置多个摄像头水下密封盒，在每个摄像头水下密封盒内部放置一个摄像头，所有摄像头中心线都处于同一水平高度位置，所有摄像头都通过信号线连接MCU控制器；一个摄像头的正前方有一个石英玻璃镜头片，每个摄像头水下密封盒的前部斜上方有一个能清洗石英玻璃镜头片的清水喷嘴，清水喷嘴连接且连通水管支架。

本发明一种基于图像识别定位的鲟鱼活性检测装置的检测方法采用的技术方案是包含以下步骤：

A、以鲟鱼养殖鱼塘深度为一半的水平面的中心为坐标原点建立三维坐标系，确定出每个摄像头的坐标，将每个摄像头的坐标值预置在PC机中；

B、MCU控制器控制各个摄像头对被观测鲟鱼个体完成一次拍摄，将图像上传至PC机，PC机提取各图像中的球状标识物对象，通过识别条形码确定不同观测目标，获取不同观测目标M₁，M₂，M₃……M_m所对应的图像中球状标识物的圆形影像尺寸直径L，m是被观测鲟鱼个体的个数，计算出被观测目标与摄像头之间的物距，通过同一个观测目标被不同的摄像头观测得到的物距计算出观测目标的坐标；

C、将完成一次拍摄时不同观测目标坐标按照不同编号存储到PC机的数据库中，延时后重复步骤B，再次将不同观测目标坐标按照不同编号存储到PC机的数据库中，如此不断循环，得到不同时间点T₁，T₂，T₃……T_k的不同观测目标的坐标：X_i1,X_i2,X_i3…X_i(k-1),X_ik，i＝1，2，3……m；

D、先计算出某个鲟鱼个体M_i在T_k-1到T_k的时间段内的位移量S_i(k-1)，再计算出在T₁到T_k的时间段内总运动位移量S_i，最后计算出在T₁到T_k的时间段内的运动平均速度V_i；

E、用运动特性指数表明不同被观测鲟鱼个体的活性，运动特性指数f_i越大，鲟鱼活性越强。

进一步地，步骤B中，在摄像头对被观测鲟鱼个体拍摄之前，MCU控制器首先判断是否接收到PC机发送过来的冲洗石英玻璃镜头片的命令，若接收到命令，接通电磁阀，清水喷嘴喷射清水冲洗石英玻璃镜头片，若没有接受到命令，MCU控制器控制各个摄像头拍摄。

步骤B中，PC机8提取各图像中的球状标识物对象后对各图像进行处理、分析，首先判断图像的模糊程度和失真程度，若超过模糊和失真界限，则PC机发送清洗镜头命令给MCU控制器，MCU控制器控制清水喷嘴冲洗石英玻璃镜头片。

本发明与已有方法和技术相比，具有如下优点：

1、本发明通过在水下布置摄像头，在所要观测的鲟鱼个体身体上背上一个具有特定标记的球状物体，通过使用摄像头来获取带有特定标记的球状物体的图像，并且将所获取的图像上传到作为图像处理单元的PC机端。在PC机上通过图像处理技术从目标鲟鱼个体的影像中提取出标识物来识别出不同的个体目标，并且通过标识物图像的成像原理来计算出被测个体与该摄像头的距离，然后通过摄像头的已知坐标解方程来计算得出被观测鲟鱼个体的坐标，最终通过连续的观测可以得到被观测鲟鱼个体的运动特性。由运动特性来判断出鲟鱼的运动活性，作为选择鲟鱼亲鱼的依据，通过对形成的鲟鱼运动特性分析间接地检测出鲟鱼的运动活性，提高选择出优良鲟鱼亲鱼的准确性。

2、本发明利用摄像头采集图像来识别定位得出鲟鱼运动轨迹，并以此为依据判断出活性强弱来作为选择鲟鱼亲鱼的标准，能有效克服人工检测选择准确度不高，选择周期长等缺点，节省人力，提高水产养殖的自动化水平。

3、本发明通过在一个水平面上按照等距原则放置摄像头，实现了对被观测个体观测视野范围的交叉覆盖，有效地避免了观测盲区问题，提高了装置的稳定性能。

4、本发明将摄像头密封在一个防水的容器中，并在其中安放照明LED灯，并且通过在每个摄像头的上方安置清洗装置，能有效地对沉积在摄像头密封装置玻璃表面的污垢进行定期的冲洗，提高了摄像头在水下的条件下成像的清晰度。

5、本发明通过在一个球状物体上绘制宽度不一的条码来标识不同的被观测对象，球状物体的特征能使摄像装置在各个角度都能拍摄到条码，从而保证了目标观测的连续性。

附图说明

图1是本发明一种基于图像识别定位的鲟鱼活性检测装置的整体结构示意图；

图2是图1中摄像头水下密封装置及镜头清洗装置的安装结构放大示意图；

图3是图1中的球状标识物的主视结构放大图；

图4是图2中摄像头水下密封装置的内部结构图；

图5是图1所示鲟鱼活性检测装置的控制电路框图；

图6是图1所示鲟鱼活性检测装置的的工作流程图。

附图中各部件的序号和名称：1、鲟鱼养殖鱼塘，2、被观测鲟鱼个体，3、球状标识物，4、摄像头水下密封盒，5、水管支架，6、信号线，7、MCU控制电路盒，8、PC机，9、电磁阀，10、水管三通接头，11、密封盒管卡，12、密封盒底座固定螺栓，13、密封盒座，14、水管弯头，15、清水喷嘴，16、表示“0”的窄条形，17、表示“1”的宽条形，18、摄像头，19、照明灯，20、摄像头固定底座，21、照明灯固定底座，22、密封盒引线密封盖，23、照明电源线，24、摄像头信号线，25、密封盖防水垫圈，26、密封端盖，27、石英玻璃镜头片，28、紧固螺栓。

具体实施方式

参见图1，为本发明一种基于图像识别定位的鲟鱼活性检测装置整体结构示意图。鲟鱼活性检测装置包括水管支架5、MCU控制电路盒7和PC机8。水管支架5安装在鲟鱼养殖鱼塘1内，MCU控制电路盒7和PC机8设在鲟鱼养殖鱼塘1外部岸上。养殖鱼塘1是一个长为a、宽为b、深度为h的鱼塘。在鲟鱼养殖鱼塘1一半深度的水平面上，在鲟鱼养殖鱼塘1的内侧四壁上固定安装水管，形成一个“田”字型的水管支架5，所有水管的中心均水平，位于同一水平高度上，水管支架5内部互通形成通水管道。水管支架5只有一个进水口，进水口的管道向上延伸到鱼塘岸上，并且连接鱼塘岸上的电磁阀9，电磁阀9连接MCU控制电路盒7内部，MCU控制电路盒7内部设有MCU控制器，MCU控制器连接PC机8，通过MCU控制电路盒7内部的MCU控制器控制电磁阀9的开断进而控制是否喷射清洗水。

在鲟鱼养殖鱼塘1水面下设置多个摄像头水下密封盒4，多个摄像头水下密封盒4沿水管支架5的管道长度方向上，每隔l的距离均匀地安装在水管支架5上，需要安装的摄像头水下密封盒4的个数n可以按下式计算出来：

其中l的选取应能使a/l和b/l为整数。

所有摄像头水下密封盒4都位于同一水平高度上，所有摄像头水下密封盒4引出的线形成信号线6并输入到MCU控制电路盒7，连接MCU控制器，最终通过串口与PC机8建立通信连接。

鲟鱼养殖鱼塘1中有被观测鲟鱼个体2，每个被观测鲟鱼个体2的背上通过细绳固定一个球状标识物3，球状标识既作为识别不同鲟鱼个体的标识，又在通过成像原理测距时为测距算法提供准确固定的目标尺寸。当不同的被观测鲟鱼个体2在鲟鱼养殖鱼塘1中游动时，由于摄像头水下密封盒4的独特放置方式，实现了对被观测鲟鱼个体2的观测视野范围的交叉覆盖，有效地避免了观测盲区问题，能连续稳定地观测到所有被观测对象。

参见图2所示，每个摄像头水下密封盒4都通过密封盒管卡11固定在水管支架5上。摄像头水下密封盒4通过水平伸出的密封盒座13连接密封盒管卡11，密封盒管卡11以固定螺栓12固定在水管支架5上。为了保证摄像头有足够的观测视野，安装时要保证镜头的水平。在每个摄像头水下密封盒4的上方约20厘米处的管道上通过一个三通接头10引出一节水管，并通过水管弯头14连接一个清水喷嘴15。清水喷嘴15的位置处于摄像头水下密封盒4的前部斜上方，确保不挡住镜头的视线。水管支架5一是作为安装摄像头水下密封盒4的固定支架，二是作为供给冲洗镜头清水的管道。

参见图3中球状标识物3的主视图，球状标识物3为一个白色球状物，在每个球状标识物3表面设有不同的条形码。在球状标识物3表面绘制宽度不同的黑色条形，分别是表示“0”的窄条形16、表示“1”的宽条形17，用窄条形16和宽条形17的不同组合来表示不同的观测鲟鱼。具体的方法如下：以窄条形16表示二进制的“0”，以宽条形17表示二进制的“1”，在球状标识物3表面一共绘制5条条状图。条状图按照从上到下的顺序表示二进制的高位到低位，这样不同目标个体可以从00000至11111的二进制数来表示，最多可以表示的数目可达32个。

参见图4所示单个摄像头水下密封盒4的内部结构，为了保证摄像头能在水下正常使用，最基本的方法是将摄像头与水隔离。本发明中，在每个摄像头水下密封盒4内部放置一个同样的摄像头18，由摄像头18的固定底座20固定于密封盒中的前方，使其在水下形成一个独立的空间。并且，要使所有的摄像头18的中心线都处于同一水平高度位置。考虑到水下的光线有不足的情况，在摄像头18的后面放置照明灯19，由照明灯19固定底座21固定于密封盒中，照明电源线23和摄像头信号线24通过密封盒引线密封盖22引出密封盒外。在放置完成后，再在密封盒前侧，即摄像头18的正前方加上密封端盖26，为加强防水效果，在密封端盖26与密封盒接口之间放置防水垫圈25，使密封端盖26与密封盒密封连接在一起。为使摄像头18的镜头有效采光，密封端盖26要能有效地透光，所以在密封端盖26上嵌入一个石英玻璃镜头片27来保证采光与透光，石英玻璃镜头片27位于摄像头18的正前方，石英玻璃镜头片27由4个紧固螺栓28固定。

参见图5的控制电路框图，MCU控制电路盒7内设有MCU控制器、继电器控制模块、上位机通信模块和电源模块。n个摄像头水下密封盒4中的摄像头18分别记为第一摄像头、第二摄像头、第三摄像头…第n-1摄像头、第n摄像头，所有的摄像头18都通过信号线6连接到MCU控制电路盒7中的MCU控制器的不同端口上，使摄像头18与MCU控制器建立通信；继电器控制模块连接到MCU控制器的一个输出引脚上，MCU控制器通过继电器控制模块连接电磁阀9，从而控制电磁阀9的通断。在摄像头18由于水下污垢沉淀成像模糊时，由MCU控制器控制继电器模块接通电磁阀9，使镜头斜上方的清水喷嘴15喷射清水对石英玻璃镜头片27进行冲洗。MCU控制器通过上位机通信模块连接PC机8，建立MCU控制器与PC机8的通信连接。

参见图6所示的本发明一种基于图像识别定位的鲟鱼活性检测方法的工作流程图。具体工作流程如下：

步骤1：首先是检测之前的准备工作。

(1)由于本发明鲟鱼活性检测装置的图像定位算法是按照成像原理，通过物距w、像距V、目标尺寸u、影像尺寸z的关系得到像距，公式如下：

为了得到像距V，首先需要对摄像头18的像距进行标定实验。具体的过程是：保持摄像头18的各项参数不变，选择一个球作为实验目标物体，并用游标卡尺测量出实验目标物的直径u(目标尺寸)；将摄像头18的镜头与实验目标物放置在同一水平面上，并使二者的距离物距保持为w；将摄像头18所获得的实验目标物体的图像通过图像处理软件处理得到实验目标物的影像尺寸z，最终可以通过下式得到摄像头18的成像像距V：

(2)对本发明中用到的球状标识物3的直径利用游标卡尺进行精确测量，得到其直径为S(目标尺寸)，将球状标识物3的直径S预置在PC机8中，以便PC机8计算被观测鲟鱼目标2的坐标时利用。

(3)在鲟鱼养殖鱼塘1深度为一半的水平面的中心为坐标原点建立三维坐标系，由于每个摄像头18的间隔距离相等，这样就可以确定出每个摄像头18的坐标(x₁,y₁,z₁)，(x₂,y₂,z₂)，(x₃,y₃,z₃)……(x_n,y_n,z_n)，将每个摄像头18的坐标值预置在PC机8中，以便PC机8计算被观测鲟鱼目标2的坐标时利用。

步骤2：在整个系统初始化完成后，MCU控制器首先判断是否接收到PC机8发送过来的冲洗石英玻璃镜头片27的命令，若接收到相应的命令，MCU控制器通过继电器控制模块接通电磁阀9，清水喷嘴15喷射清水开始冲洗石英玻璃镜头片27，持续10秒后关断；若没有接受到相应的命令，MCU控制器直接跳转到发出拍摄命令的语句，控制各个摄像头18进行一次抓拍。然后由MCU控制器判断各摄像头18是否全部拍摄完成，方法是判断是否都接受到了各个摄像头18传送回的图像。在全部摄像头完成一次拍摄后，MCU控制器将n幅图像通过串口上传至PC机8；若没有全部拍摄完，MCU控制器重新发出拍摄命令。PC机8对各图像进行处理、分析，首先判断图像的模糊程度和失真程度，若超过模糊和失真的一定界限，说明有摄像头18的镜头(即石英玻璃镜头片27)由于鱼塘中水质的浑浊造成污垢在镜头表面沉淀，则PC机8发送清洗镜头命令给MCU控制器，系统又跳转回上述MCU控制器接收到清洗命令处往下执行；否则PC机8提取各图像中的球状标识物3对象，通过识别上面的条形码所对应的不同二进制数来确定各图像所拍摄的不同观测目标，即不同的被观测鲟鱼个体2。

步骤3：PC机8在得到各不同观测目标后，利用图像处理技术，首先识别图像上面的条形码所对应的不同二进制数来确定各图像所拍摄的不同被观测鲟鱼个体2，记为M₁，M₂，M₃……M_m，m是被观测鲟鱼个体2的个数，然后获取不同观测目标M₁，M₂，M₃……M_m所对应的图像中球状标识物3的圆形影像尺寸的直径L，而与影像尺寸相对应的实际球状标识物3的实际直径尺寸即目标尺寸S已在步骤1中测量获得，摄像头18的像距V也已经在步骤1中获得。最后根据成像原理可以得到被观测鲟鱼个体2与摄像头18之间的距离，也即物距D：

假设同一个被观测鲟鱼个体2被三个不同的摄像头18观测得到的距离为D₁、D₂、D₃，由于在步骤1中建立坐标系时已经确定了各摄像头18的坐标，设这三个摄像头的坐标分别为(x₁,y₁,z₁)，(x₂,y₂,z₂)，(x₃,y₃,z₃)，待测的被观测鲟鱼个体2的坐标设为(x,y,z)，通过联立方程：

解方程可得到被观测鲟鱼个体2的坐标(x,y,z)。

步骤4：将计算得到的不同观测目标M₁，M₂，M₃……M_m坐标按照不同观测目标的编号存储到PC机8的数据库中。在系统延时30秒后进入下一个循环，MCU控制器重新判断是否接收到PC机8发送过来的冲洗石英玻璃镜头片27的命令，控制各个摄像头18重新进行一次抓拍，将图像上传至PC机8，PC机8再次提取各图像中的球状标识物3对象，获取不同观测目标M₁，M₂，M₃……M_m所对应的图像中球状标识物3的圆形影像尺寸直径L，计算出被观测目标与摄像头18之间的物距，通过同一个观测目标被不同的摄像头18观测得到的物距计算出观测目标的坐标。再次将不同观测目标M₁，M₂，M₃……M_m坐标按照不同观测目标的编号存储到PC机8的数据库中，系统通过这样不断地循环，就得到了以M₁，M₂，M₃……M_m作为主键，不同时间点T₁，T₂，T₃……T_k作为不同字段的数据表，数据表中一条记录为一个观测目标在不同时间点T₁，T₂，T₃……T_k的坐标，k是时间点的个数，且不同时间点T₁，T₂，T₃……T_k之间的时间间隔ΔT相同，数据表中存储的坐标作为分析目标鲟鱼个体运动活性的原始数据。

从原始数据库中取出不同的被观测目标鲟鱼M₁，M₂，M₃……M_m在不同时间点T₁，T₂，T₃……T_k的坐标记为：

X_i1,X_i2,X_i3…X_i(k-1),X_ik(i＝1，2，3……m)，

则计算出某个鲟鱼个体M_i在T_k-1到T_k的时间段内的位移量S_i(k-1)为：

S_i(k-1)＝||X_ik-X_i(k-1)||，

再可计算出某个鲟鱼个体M_i在T₁到T_k的时间段内总运动位移量S_i为：

其中X_ij和X_i(j-1)分别表示不同时间点T₁，T₂，T₃……T_k中相邻两个时间点的鲟鱼个体M_i的两个坐标。

总运动位移量S_i是表示鲟鱼个体运动特性的第一个特性指标。

考虑到鲟鱼个体在某个时间段内的位移量会由于鲟鱼受到外界的惊吓或自我睡眠等因素影响而产生极端值的情况，本发明在处理位移量时将位移量的最大值和最小值剔除后计算运动平均速度。假设某个鲟鱼个体M_i在T₁到T_k的时间段内共获得q个有效的位移量值，则鲟鱼个体M_i在T₁到T_k的时间段内的运动平均速度V_i为：

平均速度V_i是表示鲟鱼个体运动特性的第二个特性指标。

鲟鱼的最终运动特性指数用一个函数来表示，某个鲟鱼个体M_i的运动特性函数为：

f_i＝f(X_i1,X_i2,X_i3…X_i(k-1),X_ik)，

那么：

这样就得到了某个鲟鱼个体M_i的运动特性指数f_i。

步骤5：将得到的不同被观测鲟鱼个体M₁，M₂，M₃……M_m的运动特性指数f₁，f₂，f₃……f_m按照从大到小的顺序排列，运动特性指数f_i越大，表明该鲟鱼的运动活力越强。由于可以通过球状标识物3确定出鱼塘中不同被观测鲟鱼个体M₁，M₂，M₃……M_m具体对应的鲟鱼个体，这样所观测的不同鲟鱼个体的运动活性被确定，最终选择运动特性指数f_i大的鲟鱼个体作为优良鲟鱼亲鱼。

Claims (7)

1.一种基于图像识别定位的鲟鱼活性检测装置，包括水管支架(5)、MCU控制电路盒(7)和PC机(8)，MCU控制电路盒(7)和PC机(8)设在鲟鱼养殖鱼塘岸上，其特征是：所述水管支架(5)是由固定设在鲟鱼养殖鱼塘内侧四壁上的水管形成的田字型结构，水管支架(5)进水口向上延伸到鱼塘岸上且经电磁阀(9)连接MCU控制电路盒(7)内部设有的MCU控制器，MCU控制器连接PC机(8)；鱼塘中的被观测鲟鱼个体的背上各固定连接一个球状标识物(3)，不同的球状标识物(3)表面设有不同的条形码；鱼塘水面下沿水管支架(5)的管道长度方向上均匀固定设置多个摄像头水下密封盒(4)，在每个摄像头水下密封盒(4)内部放置一个摄像头(18)，所有摄像头(18)中心线都处于同一水平高度位置，所有摄像头(18)都通过信号线连接MCU控制器；一个摄像头(18)的正前方有一个石英玻璃镜头片(27)，每个摄像头水下密封盒(4)的前部斜上方有一个能清洗石英玻璃镜头片(27)的清水喷嘴(15)，清水喷嘴(15)连接且连通水管支架(5)。

2.根据权利要求1所述一种基于图像识别定位的鲟鱼活性检测装置，其特征是：在摄像头水下密封盒(4)内部的摄像头(18)的后面放置有照明灯(19)，在摄像头(18)的正前方是透光的密封端盖(26)，石英玻璃镜头片(27)固定嵌在密封端盖(26)上。

3.根据权利要求1所述一种基于图像识别定位的鲟鱼活性检测装置，其特征是：MCU控制电路盒(7)内还设有继电器控制模块、上位机通信模块和电源模块，MCU控制器通过继电器控制模块连接电磁阀(9)、通过上位机通信模块连接PC机(8)。

4.一种如权利要求1所述基于图像识别定位的鲟鱼活性检测装置的鲟鱼活性检测方法，其特征是包含以下步骤：

A、以鲟鱼养殖鱼塘深度为一半的水平面的中心为坐标原点建立三维坐标系，确定出每个摄像头(18)的坐标，将每个摄像头(18)的坐标值预置在PC机(8)中；

B、MCU控制器控制各个摄像头(18)对被观测鲟鱼个体完成一次拍摄，将图像上传至PC机(8)，PC机(8)提取各图像中的球状标识物(3)对象，通过识别条形码确定不同观测目标，获取不同观测目标M₁，M₂，M₃……M_m所对应的图像中球状标识物(3)的圆形影像尺寸直径L，m是被观测鲟鱼个体的个数，经计算出被观测目标与摄像头(18)之间的物距D，S是球状标识物(3)的实际直径，V是摄像头(18)的像距，通过同一个观测目标被不同的摄像头(18)观测得到的物距计算出观测目标的坐标；

C、将完成一次拍摄时不同观测目标坐标按照不同编号存储到PC机(8)的数据库中，延时后重复步骤B，再次将不同观测目标坐标按照不同编号存储到PC机(8)的数据库中，如此不断循环，得到不同时间点T₁，T₂，T₃……T_k的不同观测目标的坐标：X_i1,X_i2,X_i3…X_i(k-1),X_ik，i＝1，2，3……m；

D、先计算出某个鲟鱼个体M_i在T_k-1到T_k的时间段内的位移量S_i(k-1)，再计算出在T₁到T_k的时间段内总运动位移量S_i，最后计算出在T₁到T_k的时间段内的运动平均速度V_i；

E、用运动特性指数表明不同被观测鲟鱼个体的活性，运动特性指数f_i越大，鲟鱼活性越强。

5.根据权利要求4所述的鲟鱼活性检测方法，其特征是：步骤B中，在摄像头(18)对被观测鲟鱼个体拍摄之前，MCU控制器首先判断是否接收到PC机(8)发送过来的冲洗石英玻璃镜头片(27)的命令，若接收到命令，接通电磁阀(9)，清水喷嘴(15)喷射清水冲洗石英玻璃镜头片(27)；若没有接受到命令，MCU控制器控制各个摄像头(18)拍摄。

6.根据权利要求4所述的鲟鱼活性检测方法，其特征是：步骤B中，PC机(8)提取各图像中的球状标识物3对象后对各图像进行处理、分析，首先判断图像的模糊程度和失真程度，若超过模糊和失真界限，则PC机(8)发送清洗镜头命令给MCU控制器，MCU控制器控制清水喷嘴(15)冲洗石英玻璃镜头片(27)。

7.根据权利要求4所述的鲟鱼活性检测方法，其特征是：步骤D中，位移量S_i(k-1)＝||X_ik-X_i(k-1)||，总运动位移量X_ij和X_i(j-1)分别表示不同时间点T₁，T₂，T₃……T_k中相邻两个时间点的鲟鱼个体M_i的两个坐标，

运动平均速度q为鲟鱼个体M_i在T₁到T_k的时间段内共获得有效的位移量值的个数；ΔT是不同时间点T₁，T₂，T₃……T_k之间的时间间隔。