CN108990862A - 一种基于机器视觉的科学确定河蟹投饵量的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的科学确定河蟹投饵量的方法。该方法通过水中定点监测站来对每次投喂的投饵量进行科学确定。目前大多养殖户是依据经验来确定饵料投喂量，没考虑河蟹的实际需求及其生长状况，有可能造成河蟹生长不良或饵料浪费。本发明通过带有机器视觉的水中监测站采集水下河蟹的进食情况、生长状况及河蟹密度等信息，由此信息科学确定本次投喂的投饵量，然后根据投喂量来设定移动式投饲机的行走速度和下料速度。本发明克服了根据经验来确定投喂量的缺点，在保证饵料充足供应的同时避免了饵料的浪费，另外还能掌握整个蟹塘的河蟹生长状况。

Description

一种基于机器视觉的科学确定河蟹投饵量的方法

技术领域

本发明涉及科学确定河蟹养殖投饵量的方法，特别设计通过水中监测站的摄像头采集水下河蟹密度、饵料剩余量和河蟹生长状况来科学确定饵料投喂量。

背景技术

近年来随着生活水平的提高，人们对河蟹的需求也逐步增加。河蟹养殖业也随之发展，以江苏省最为显著，其河蟹产量占据国内市场一半以上。虽然河蟹养殖业发展壮大，但是仍然存在一个亟待解决的问题，即“如何科学确定饵料投喂量”。目前河蟹养殖过程中对饵料的投喂都是根据经验来确定饵料投喂量的，没有考虑气候、水质、蟹苗等因素的影响，无法考虑到每次的投喂量是否符合河蟹的实际生长需要。另外由于大多是人力投喂，投喂随机性强，投喂不均匀。结果就是强壮的河蟹越长越好，体质弱的就可能死掉。申请号为201610710797.3的专利“一种自主导航河蟹养殖投饵装置及均匀投饵方法”使用自主导航作业船为载体进行均匀投饵，解决了投喂不均匀的问题。但是申请号为201610710797.3的专利发明的方法只是解决了如何均匀投喂，但是每次投喂的量是否刚好满足河蟹的需求这点是无法保证的。

发明内容

针对申请号为201610710797.3的专利中的不足，本发明提供了一种基于机器视觉的科学确定河蟹投饵量的方法，以提高河蟹的产量及品质。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于机器视觉的科学确定河蟹投饵量的方法，利用水中定点监测站确定投喂量后进行饵料投喂，具体的步骤如下：

步骤1，获取河蟹养殖密度：在水中随机选取若干位置放置水中监测站，然后按一定时间序列解析监测站上摄像头(4)采集的图像信息并处理，得到其观察区域内河蟹的数量，与观察区域面积相比可得到当前区域河蟹密度，当所有监测站的河蟹密度都解析出来后，采用求平均值的统计方法解得蟹塘河蟹的密度；

步骤2，确定本次投喂的投饵量及下料速度：由第1步得到的河蟹密度然后结合蟹塘大小、河蟹生长状况、投喂时间等因素确定本次投喂需要的投饵量并设置投喂时投饲机的下料速度；

步骤3，确定上次投喂量是否足够：在一次投喂作业结束后，往水中检测站里投放少量的次等饵料，在下次投喂之前通过监测站的摄像头采集到的图像信息解算出饵料剩余量，若饵料减少说明上次投喂量不足，则增加下次的投喂量，反之，说明上次投喂量过多，需要减少投喂量。

进一步，所述水中监测站包括一块纱网(6)，四根支架(5)以及高清防水摄像头(4)，四根支架(5)搭建成四棱锥结构，其四根支架顶点处设有摄像头(4)，四根支架低端所在平面连接有纱网(6)。

进一步，选取若干位置放置水中监测站的数量为3～5个。

进一步，所述图像信息处理过程为：水下摄像头配合环形照明光源进行实时的图像采集；

采集水下河蟹图像时，不能受水质混浊、光照不均影响，先采用Retinex图像增强算法滤除这些因素的影响，这里对原始图像S中光照L的估计方式是将图像变换到对数域后对整幅图像求均值，基于S＝R*L(R是反射率图像)处理如下：

将图像变换到对数域s＝logS；

归一化去除加性分量r′＝r/max(r)，其中r＝logR；

反变换到实数域R＝exp(r*log255)；

接着采用对图像几何和光学畸变有较强的鲁棒性的HOG特征进行特征提取，具体步骤如下：

图像预处理：采用Gamma校正法调节图像对比度，减少噪音和图像中阴影和光照对图片带来的影响。

计算图像梯度：通过算出图像中横坐标与纵坐标方向的梯度，计算出每个像素的梯度方向值，获得图像的纹理信息，进而继续弱化阴影和光照的影响。

在cell中计算梯度方向直方图：将图像划分为若干个连通区域cell，然后在每个cell内统计梯度方向直方图；将多个cell组合成更大的连通块block，将block内所有cell的特征向量串联起来便得到该block的HOG特征描述子；

统计整幅图像(检测窗口)的HOG特征：采用滑窗加图像金字塔对图像进行框选，虽然滑动窗口的大小是不变的，但是窗口滑动过程中图片的尺度可以进行放大和缩小，所以实际检测中，将图片放大缩小到各种分辨率进行检测，可以实现对大小存在差异的螃蟹的识别。

最后将提取的HOG特征向量送入训练好的SVM分类器判别该子图像中是否有螃蟹或饵料，从而实现水下螃蟹的识别与定位，并且确认监测站里饵料的剩余量，为了减少照明光源对河蟹趋光特性的影响，图像采集在白天进行。

进一步，所述投喂时间上午占日投喂量的30％，傍晚占日投喂量的70％。

进一步，所述下料速度，就是通过调节投喂装置(1)的下料口(3)的大小和抛盘电机(2)的转速来控制下料速度；所述下料速度为单位时间内投喂装置流出的饵料抛洒到一定大小的面积区域，该面积的大小由抛盘电机(2)的转速控制。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：可以依据河蟹的密度、生长状况来科学确定每次投喂需要的饵料投喂量，然后调整投饲机的下料速度。不至于每次投喂的下料速度不变，而导致科学确定的投饵量失去意义。同时本发明也能保证每个河蟹都有足够的饵料供应。

附图说明

图1为饵料投喂装置；

图2为水中定点监测站；

具体实施方式

以下结合附图以及具体实施方案对本发明进行详细的说明。

图1是投喂装置，即投饲机。该装置通过调节下料开口大小以及抛盘电机的转速来实现饵料的均匀抛洒。

本发明需要一个可以自主作业的船体，将投喂装置安置在船体上，并通过电脑控制板对下料速度加以控制。在蟹塘随机选取一些位置放置监测站，在每次投喂之前采集河蟹分布的图像信息然后解算出河蟹的分布密度。涉及的图像处理过程如下：

水下摄像头配合环形照明光源进行实时的图像采集，首先采用Retinex图像增强算法对水下图像进行增强，减少因水质混浊，光照不均等因素造成图像质量损失。然后采用滑动窗口选取子图像并提取子图像的HOG特征向量，最后将HOG特征向量送入训练好的SVM分类器判别该子图像中是否有螃蟹，从而实现水下螃蟹的识别与定位。同时分辨当前区域的水质是否符合标准。根据之前得到的蟹塘河蟹密度，再结合河蟹生长状况、水质情况、季节、水温、投喂时间(一般是上午占日投喂量的30％，傍晚占日投喂量的70％)等因素解算出即将需要投喂的投饵量及下料的速度。将科学确定的投饵量装载到投饲机，然后自主作业船按照指定投喂路径作业。待整个作业完成后，在水中定点监测站里投放一定量的次等饵料。在下次投喂开始之前3小时，观察监测站里饵料的剩余量。由此剩余量对下次投喂的饵料总量及下料速度进行调整：若饵料剩余量减少则增加饵料投喂量和下料速度，反之则减小。

图2是放置在水中观察河蟹分布和饵料剩余量的监测站。该监测站通过采集到的图像信息可以知道整个蟹塘目前河蟹的数量及其生长状况，然后科学确定每次的投喂量。

具体实施步骤如下：

(1)将投喂装置安装到自主作业船上，然后设置好抛盘电机的转速和下料开口大小。同时将水中监测站随机的放置到蟹塘里。

(2)通过对水中监测站摄像头采集的图像信息进行解析得到蟹塘的河蟹密度，然后再结合河蟹生长状况、水质情况、季节、水温、投喂时间(一般是上午占日投喂量的30％，傍晚占日投喂量的70％)等因素科学确定即将需要投喂的投饵量。

(3)在本次投喂完成后，往水中监测站里投放一定量的饵料。然后在下次投喂开始之前3小时，观察监测站内饵料剩余量。若饵料减少了说明投喂的量不够，所以要增加投喂量，反之就减少投喂量。

综上，本发明的一种基于机器视觉的科学确定河蟹投饵量的方法。该方法通过水中定点监测站来对每次投喂的投饵量进行科学确定。目前大多养殖户是依据经验来确定饵料投喂量，没考虑河蟹的实际需求及其生长状况，有可能造成河蟹生长不良或饵料浪费。本发明通过带有机器视觉的水中监测站采集水下河蟹的进食情况、生长状况及河蟹密度等信息，由此信息科学确定本次投喂的投饵量，然后根据投喂量来设定移动式投饲机的行走速度和下料速度。本发明克服了根据经验来确定投喂量的缺点，在保证饵料充足供应的同时避免了饵料的浪费，另外还能掌握整个蟹塘的河蟹生长状况。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种基于机器视觉的科学确定河蟹投饵量的方法，其特征在于：利用水中定点监测站确定投喂量后进行饵料投喂，具体的步骤如下：

步骤1，获取河蟹养殖密度：在水中随机选取若干位置放置水中监测站，然后按一定时间序列解析监测站上摄像头(4)采集的图像信息并处理，得到其观察区域内河蟹的数量，与观察区域面积相比可得到当前区域河蟹密度，当所有监测站的河蟹密度都解析出来后，采用求平均值的统计方法解得蟹塘河蟹的密度；

步骤2，确定本次投喂的投饵量及下料速度：由第1步得到的河蟹密度然后结合蟹塘大小、河蟹生长状况、投喂时间等因素确定本次投喂需要的投饵量并设置投喂时投饲机的下料速度；

步骤3，确定上次投喂量是否足够：在一次投喂作业结束后，往水中检测站里投放少量的次等饵料，在下次投喂之前通过监测站的摄像头采集到的图像信息解算出饵料剩余量，若饵料减少说明上次投喂量不足，则增加下次的投喂量，反之，说明上次投喂量过多，需要减少投喂量。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的科学确定河蟹投饵量的方法，其特征在于，所述水中监测站包括一块纱网(6)，四根支架(5)以及高清防水摄像头(4)，四根支架(5)搭建成四棱锥结构，其四根支架顶点处设有摄像头(4)，四根支架低端所在平面连接有纱网(6)。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的科学确定河蟹投饵量的方法，其特征在于，选取若干位置放置水中监测站的数量为3～5个。

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的科学确定河蟹投饵量的方法，其特征在于，所述图像信息处理过程为：水下摄像头配合环形照明光源进行实时的图像采集；

采集水下河蟹图像时，不能受水质混浊、光照不均影响，先采用Retinex图像增强算法滤除这些因素的影响，这里对原始图像S中光照L的估计方式是将图像变换到对数域后对整幅图像求均值；

接着采用对图像几何和光学的变化有较好的稳健性的HOG特征处理，具体步骤如下：

图像预处理：提取图像的纹理特征；

计算图像梯度：计算每个像素点的梯度幅值和方向，弱化光照不均匀的影响；

在cell中计算梯度方向直方图：将图像划分为若干个连通区域cell，然后在每个cell内统计梯度方向直方图；将多个cell组合成更大的连通块block，将block内所有cell的特征向量串联起来便得到该block的HOG特征描述子；

统计整幅图像的HOG特征：通常是选取固定大小的滑动窗口来提取HOG特征；

最后将提取的HOG特征向量送入训练好的SVM分类器判别该子图像中是否有螃蟹或饵料，从而实现水下螃蟹的识别与定位，并且确认监测站里饵料的剩余量，为了减少照明光源对河蟹趋光特性的影响，图像采集在白天进行。

5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的科学确定河蟹投饵量的方法，其特征在于，所述投喂时间上午占日投喂量的30％，傍晚占日投喂量的70％。

6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的科学确定河蟹投饵量的方法，其特征在于，所述下料速度，就是通过调节投喂装置(1)的下料口(3)的大小和抛盘电机(2)的转速来控制下料速度；所述下料速度为单位时间内投喂装置流出的饵料抛洒到一定大小的面积区域，该面积的大小由抛盘电机(2)的转速控制。