CN106156717A - 水生生物个体指纹印迹识别分析仪 - Google Patents

水生生物个体指纹印迹识别分析仪 Download PDF

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任宗明
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Abstract

本发明公开了一种水生生物个体指纹印迹识别分析仪，包括生物养殖系统、视频采集系统与数据处理系统，生物养殖系统的进水口与外部水管连接，水管连接有流量计，以便控制进水和出水；生物养殖系统的正上方为视屏采集系统，负责对视频信息的采集；数据处理系统是基于生物个体指纹印迹识别分析模型来对视屏采集系统所收集信息进行识别处理，并得出相应数据。本发明为一种水生生物个体指纹印迹识别分析仪，可以精确的分辨每个个体，无论该个体如何变换方向、动作，甚至与其他相似个体发生交叉互换，或者曾经移出视野范围又重新回来，本发明都能够准确的识别对应的个体，确保了实验的精准进行。

Description

水生生物个体指纹印迹识别分析仪
技术领域
本发明涉及生物识别技术领域，特别是涉及一种依据摄像头采集视频信息并对其中水生生物个体进行准确区分的技术。
背景技术
当前的视频追踪技术，注重于对单一目标的追踪，一旦出现多个相似的目标，有可能就会出现识别错误的现象，这个问题直接影响了整个视频追踪结果的准确性。
本发明公开了一种水生生物个体指纹印迹识别分析仪，能够在遇到多个目标相距过近或者重叠的情况，对不同水生生物个体进行准确的识别，以确保实验的准确性。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种水生生物个体指纹印迹识别分析仪。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是一种水生生物个体指纹印迹识别分析仪，包括生物养殖系统、视频采集系统与数据处理系统。生物养殖系统的进水口与外部水管连接，水管连接有流量计，以便控制进水和出水；生物养殖系统的正上方为视屏采集系统，负责对视频信息的采集；数据处理系统是基于水生生物个体指纹印迹识别分析模型来对视屏采集系统所收集信息进行识别处理，并得出相应数据。
以上所述的水生生物个体指纹印迹识别分析仪，生物养殖系统所养殖的原生种为水生脊椎动物的成体鱼类，每个生物养殖系统养殖生物的数量在2条以上。
一种水生生物个体指纹印迹识别分析模型的建模方法，包括如下步骤：
(一)构建二维模型的中心线：以水生生物的头部鼻处与尾部末端为起点与终点，选择正上方视角画面，分别对代表水生生物个体的剪影绘制封闭轮廓线，通过轮廓线上的取点，从而可以算出代表相应视角的中心线，根据二级递阶优化算法可以计算出二维坐标下的中心线；
(二)构建水生生物个体指纹印迹模型：围绕中心线绘制椭圆，生成水生生物个体的表面；椭圆的半径根据横截面确定，长度可以由正上方视角的轮廓线计算得出，椭圆的朝向由圆心点的向量表示；然后整合所有椭圆，通过多重EKF(扩展卡尔曼滤波)微调各椭圆的半径，选出最有代表性的椭圆，构造一个平滑的水生生物个体模型；
(三)水生生物个体的指纹印迹模型的匹配：将动态的视频图像采集到的数据与静态画面中构建出的水生生物个体的二维模型进行匹配，并根据动态视频图像采集到的数据下一帧的内容对目标的模型进行更新；在遇到多个目标相距过近或者重叠的情况，采用对相邻的个体进行匹配的方法，通过在下一帧的图像中选取几个距离目标个体最近的剪影，并将目标个体的中心线与每个剪影进行比较，判断是否存在最吻合的中心线剪影，通过计算剪影各点与中心线的距离，进一步确定该目标个体下一帧的对应剪影，从而避免在此情况下选择错误的模型；
(四)二维模型的重建：利用模拟退火算法搜索样本点的状态空间，在该状态空间中选出最能代表目标的一点来作为下一个样本点，一个接一个点构建出水生生物的二维模型；
(五)模型的平滑处理：对以上最优化输出的结果，利用卡尔曼滤波器对模型的噪声数据过滤，最终得出水生生物的平滑二维模型。
本发明有以下优点：
本发明为一种水生生物个体指纹印迹识别分析仪，可以精确的分辨每个个体，无论该个体如何变换方向、动作，甚至与其他相似个体发生交叉互换，或者曾经移出视野范围又重新回来，本发明都能够准确的识别对应的个体，确保了实验的精准进行。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细的说明。
图1是本发明的结构示意图。
图2是指纹印迹识别分析模型的建模流程示意图。
图3是交叉变换演示示意图。
具体实施方式
一种水生生物个体指纹印迹识别分析仪，包括生物养殖系统1、视频采集系统2、3与数据处理系统4。生物养殖系统1的进水口与外部水管连接，水管连接有流量计，以便控制进水和出水；生物养殖系统1的正上方为视屏采集系统2、3，负责对视频信息的采集；数据处理系统4是基于水生生物个体指纹印迹识别分析模型来对视屏采集系统2、3所收集信息进行识别处理，并得出相应的数据。
以上所述的水生生物个体指纹印迹识别分析仪，生物养殖系统1所养殖的原生种为水生脊椎动物的成体鱼类，每个生物养殖系统养殖生物的数量在3-10条。
下面结合本发明的实施例，一种水生生物个体指纹印迹识别分析仪的技术方案进行详细说明。
实施例
以斑马鱼为观测对象为例：
参考图3，对斑马鱼的行为踪迹进行监测分析，斑马鱼的观测养殖系统由有机玻璃制作的监测区域，为直径10cm的缸状容器1。将用于视频采集的摄像头2镶嵌于生物行为监测区域顶盖的合适位置，对区域内斑马鱼行为进行指纹印迹识别。
利用本监测装置进行指纹印迹分析，试验用鱼总共5条，均为成年5cm左右斑马鱼，试验进行的温度控制在20±2℃，光照周期为16H：8D，食物早晚固定时间投喂。
用于观察记录斑马鱼行为踪迹的视频采集终端负责采集上方的标准视频数据，由信号线传输到视频处理中转站3上，将采集的视频虚拟信号转换为数字信号，输送到指纹印迹分析工作站4中，对斑马鱼进行视频追踪与指纹印迹分析。
构建斑马鱼个体指纹印迹识别分析模型，包括如下步骤：
(一)构建二维模型的中心线：以斑马鱼个体的头部鼻处与尾部末端为起点与终点，选择正上方视角的画面，代表斑马鱼个体的剪影绘制封闭轮廓线，通过轮廓线上的取点，从而可以算出代表相应视角的中心线，根据二级递阶优化算法可以计算出二维坐标下的中心线；
(二)构建斑马鱼个体指纹印迹模型：围绕中心线绘制椭圆，生成斑马鱼个体的表面；椭圆的半径根据横截面确定，长度可以由正上方视角的轮廓线计算得出，椭圆的朝向由圆心点的向量表示；然后整合所有椭圆，通过多重EKF(扩展卡尔曼滤波)微调各椭圆的半径，选出最有代表性的椭圆，构造一个平滑的斑马鱼个体模型；
(三)斑马鱼个体的指纹印迹模型的匹配：将动态的视频图像采集到的数据与静态画面中构建出的斑马鱼个体的二维模型进行匹配，并根据动态视频图像采集到的数据下一帧的内容对目标的模型进行更新；在遇到多个目标相距过近或者重叠的情况，我们采用对相邻的个体进行匹配的方法，通过在下一帧的图像中选取几个距离目标个体最近的剪影，并将目标个体的中心线与每个剪影进行比较，判断是否存在最吻合的中心线剪影，通过计算剪影各点与中心线的距离，进一步确定该目标个体下一帧的对应剪影，从而避免在此情况下选择错误的模型；
(四)二维模型的重建：利用模拟退火算法搜索样本点的状态空间，在该状态空间中选出最能代表目标的一点来作为下一个样本点，一个接一个点构建出斑马鱼个体的二维模型；
(五)模型的平滑处理：对以上最优化输出的结果，利用卡尔曼滤波器对模型的噪声数据过滤，最终得出斑马鱼个体的平滑二维模型。

Claims (3)

1.一种水生生物个体指纹印迹识别分析仪，包括生物养殖系统、视频采集系统与数据处理系统，其特征在于，生物养殖系统的进水口与外部水管连接，水管连接有流量计，以便控制进水和出水；生物养殖系统的正集系统，负责对视频信息的采集；数据处理系统是基于水生生物个体指纹印迹识别分析模型来对视屏采集系统所收集信息进行识别处理，并得出相应数据。
2.根据权利要求1所述的水生生物个体指纹印迹识别分析仪，其特征在于，生物养殖系统所养殖的原生种为水生脊椎动物的成体鱼类，每个生物养殖系统满足2条以上养殖生物共存。
3.一种如权利要求1所述的水生生物个体指纹印迹识别分析模型的建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
(一)构建二维模型的中心线：以水生生物的头部鼻处与尾部末端为起点与终点，选择正上方视角画面，对代表水生生物个体的剪影绘制封闭轮廓线，通过轮廓线上的取点，从而可以算出代表相应视角的中心线，根据二级递阶优化算法可以计算出坐标下的中心线；
(二)构建水生生物个体指纹印迹模型：围绕中心线绘制椭圆，生成水生生物个体的表面；椭圆的半径根据横截面确定，长度可以由正上方视角的轮廓线计算得出，椭圆的朝向由圆心点的向量表示；然后整合所有椭圆，通过多重EKF(扩展卡尔曼滤波)微调各椭圆的半径，选出最有代表性的椭圆，构造一个平滑的水生生物个体模型；
(三)水生生物个体的指纹印迹模型的匹配：将动态的视频图像采集到的数据与静态画面中构建出的水生生物个体的二维模型进行匹配，并根据动态视频图像采集到的数据下一帧的内容对目标的模型进行更新；在遇到多个目标相距过近或者重叠的情况，我们采用对相邻的个体进行匹配的方法，通过在下一帧的图像中选取几个距离目标个体最近的剪影，并将目标个体的中心线与每个剪影进行比较，判断是否存在最吻合的中心线剪影，通过计算剪影各点与中心线的距离，进一步确定该目标个体下一帧的对应剪影，从而避免在此情况下选择错误的模型；
(四)二维模型的重建：利用模拟退火算法搜索样本点的状态空间，在该状态空间中选出最能代表目标的一点来作为下一个样本点，一个接一个点构建出水生生物的二维模型；
(五)模型的平滑处理：对以上最优化输出的结果，利用卡尔曼滤波器对模型的噪声数据过滤，最终得出水生生物的平滑二维模型。
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