CN109169460B - 一种基于自主作业船的河蟹养殖饵料精确投喂方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于自主作业船的河蟹养殖饵料精确投喂方法。首先根据投饵船路径规划里各航道的间距确定投饵机的抛幅，根据作业效率要求设定作业船行驶速度；然后对水下摄像头采集的图像信息进行分析得到当前视野区域的河蟹分布情况，根据此河蟹分布来及时调整下料流量。另外水下的摄像头和溶氧传感器结合可以监测当前航道区域是否存在因水质较差而无河蟹活动的区域，一旦发现则将该位置发送给用户手机监控APP上。本发明可实现饵料的精确投喂，能够在保证河蟹饵料充足供应的同时减少饵料的浪费，有效防止因饵料投喂过多使水质变差的现象，显著提高河蟹养殖的效益。
Description
技术领域
本发明涉及河蟹养殖饵料精确投喂方法，特别设计通过自主作业船的水下摄像头采集水下河蟹分布信息对饵料投喂进行精确控制的方法。
背景技术
河蟹在我国水产养殖业中占地面积大，是我国渔民实现增收的主要水产品之一。目前我国河蟹养殖主要分布在江苏、湖北、安徽等省，而江苏则是占据了其中一半以上的产量。虽然河蟹养殖产量那么高，可实际的劳动付出也是非常大的。目前我国大部分河蟹养殖还是依靠人工撑船投喂、投饵机定点投喂，这两种投喂都存在盲目性的问题。虽然近年来有一些自主或半自主化的投喂设备，如申请号为201510614663.7的专利里的“移动式自主投饵机及投料方法”，是沿着池塘岸边移动式自主投饵，虽然解决了投喂的覆盖面积小的问题，但是该设备的使用需要在岸边架设环形滑道，成本太高；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，但是这种方法是解决均匀投喂的问题，对于分布不均匀的情况是不是适用的。而实际上河蟹经常不是绝对均匀分布的，所以按照均匀投喂的方法进行投喂有时并不科学。同时还可能存在由于某区域没有河蟹活动，却长期投喂饵料而造成水质恶化的问题。
发明内容
针对申请号为201610710797.3的专利中的不足，本发明提供了一种河蟹精确投喂方法，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：
一种基于自主作业船的河蟹养殖饵料精确投喂方法，利用自主作业船来实现河蟹养殖饵料精确投喂，包括如下步骤：
步骤1，在投喂之前通过水下摄像头(4)采集的河蟹分布信息来算出河蟹密度，然后再结合蟹塘大小、河蟹生长状况、投喂时间等因素算出本次投喂需要的饵料量；
步骤2，放料并规划作业船投喂路径，将本次预计需要投喂的饵料放到船体的投饵机(6)内，并使用手机监控系统APP线上规划投料路径；
步骤3，分析水下摄像头(4)采集的信息，船开始投喂后，水下摄像头便开始采集图像信息，将采集到的图像信息经处理分析得出当前视野区域内河蟹的分布情况，实现水下螃蟹的识别与定位；
步骤4，根据步骤1、2、3的实际情况综合调整下料速度，将河蟹分布情况经船体控制柜(1)里的控制板(2)转化为调节投饵机下料速度(3)的控制信号，通过电机传动联动机构(7)驱动控制下料速度，船体速度由养殖户的要求设定。
进一步，所述河蟹密度是作业船在实时作业的情形下对蟹塘河蟹的分布信息进行采集：
首先根据摄像头的视野区域内采集到的图像信息解算出河蟹数量，将该河蟹数量比上信息采集区域的面积得到该摄像头的视野区域内的河蟹密度；等到整个蟹塘的河蟹分布信息都采集完，去掉最大值与最小值后取平均值得到整个蟹塘的河蟹密度。
进一步，所述规划投料路径，是在手机监控系统APP上看到整个渔塘的地理信息，通过人为指定作业船的行驶路径，并将指定的路径更新到控制板上，在作业过程中，已投喂区域显示一种颜色，而没有投喂的区域则显示为另一种颜色。
进一步，所述步骤3的具体实现过程为:
水下摄像头配合环形照明光源进行实时的图像采集，首先采用Retinex图像增强算法对水下图像进行增强，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或饵料，从而实现水下螃蟹的识别与定位。
进一步，所述步骤4的具体实现过程如下：
步骤4.1，根据步骤1算出本次投喂需要的饵料量，结合中河蟹生长期、生长状况、水质、天气条件、每天的投喂时间点确定每只河蟹需要的饵料投喂量；
步骤4.2，根据步骤2初步规划作业船投喂路径确定每条作业路径之间的间距，从而确定投饵机饵料抛洒的幅度，然后直接设定抛盘电机的转速及转向；
步骤4.3，根据养殖户对作业效率的实际要求，在作业前直接设定直行投喂时的船速，转弯部分在此速度的基础上等比例减小，过弯后恢复原速度，设定的船速将转化为驱动电机的PWM信号；
步骤4.4，根据蟹塘的总面积、投饵船作业的总路径长度以及作业时的船速，确定每亩池塘中每只河蟹需要的饵料瞬时流量；
步骤4.5，将步骤3中摄像头(4)采集到的图像信息进行图像处理得到当前视野区域内的河蟹密度，若当前区域没有河蟹活动，则不对当前区域进行投喂，由得到的河蟹密度可调节当前视野区域对应的饵料投喂区域的饵料瞬时流量：饵料投喂区域需要的饵料瞬时流量＝每亩池塘中每只河蟹需要的饵料瞬时流量*当前视野区域的河蟹养殖密度*饵料投喂区域面积，并由此流量去调节电机传动联动机构(7)；
步骤4.6，结合步骤3中的图像信息和水下的溶氧传感器(8)信息分析出水质状况，若当前区域水质比较差就通过控制板向养殖户手机发送警报信息，通知养殖户来处理，并且对该区域不进行饵料投喂。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：可以依据河蟹的分布状况、生长状况来自主调整饵料投喂量；另外还能有效避免水质恶化，提高河蟹成活率，及最终成品河蟹的质量；也避免了在没有河蟹活动的区域头饵料造成浪费。
附图说明
图1为基于自主作业船的精确投喂装置结构示意图；
图2为往返式均匀投饵示意图；
图3为往返式精确投饵示意图；
图4河蟹生长曲线。
1-船体控制柜；2-控制板；3-投饵机下料速度；4-水下摄像头；5-驱动明轮；6-投饵机；7-电机传动联动机构；8-溶氧传感器。
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。需要注意的是，这里所实施的具体方案是基于附图1所示的自主作业船，但不意味着只能是该作业船。该实施例作业船包括船体控制柜1，控制板2，水下摄像头4，驱动明轮5，投饵机6，电机传动联动机构7以及溶氧传感器8。
一种基于自主作业船的河蟹养殖饵料精确投喂方法，利用自主作业船来实现河蟹养殖饵料精确投喂，包括如下步骤：
步骤1，计算本次投饵量：在投喂之前会通过水下摄像头(4)采集的河蟹分布信息来算出河蟹密度，然后再结合蟹塘大小、河蟹生长状况、投喂时间等因素算出本次投喂需要的饵料量；
步骤2，放料并初步规划作业船投喂路径：将本次预计需要投喂的饵料放到船体的投饵机(6)内，并使用手机监控系统APP线上规划投料路径；
步骤3，分析水下摄像头(4)采集的信息：船开始投喂后，水下摄像头便开始采集图像信息，将采集到的信息经处理分析得出当前视野区域内河蟹的分布情况，实现水下螃蟹的识别与定位；
在自主作业船头部搭接一个水下摄像头，且在水下的深度要适当，要保证装满饵料及没有饵料时，摄像头均能采集到水中的图像信息。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。同时可结合荣氧传感器分辨当前区域的水质是否符合标准。
上述算法的具体过程为：
步骤3.1：水下摄像头在环形照明光源的配合下进行实时的图像采集，然后采用MSRCR算法对图片进行处理，减少因水质混浊、光照不均等因素造成的图像失真：
RMSRCRi(x，y)＝Ci(x，y)RMSRi(x，y)
其中Ii(x，y)表示通道i的图像；Ci(x，y)是彩色回复因子，用来调节3个颜色通道的比列；f()函数是颜色空间的映射函数；β是增益常数、α是非线性强度值，均由实际来设定,RMSRi(x，y)＝log S(x，y)―log[Fi(x，y)·S(x，y)],其中S(x，y)是原始图像，Fi(x，y)是中心环绕函数。
虽然改进后的Retinex图像增强算法保证了图像的真实度，但实际处理的图像的像素值会出现负值，所以需要改变增益G，偏差O对图像进行修正：
RMSRCRI(x，y)o＝G·RMSRCRI(x，y)+O
步骤3.2：将步骤3.1获取的图像灰度化，用Gamma校正法将图像的颜色空间归一化。接着计算图像的每个像素的梯度大小与方向，将图像分成小cells，统计不同梯度的个数，得到每个cell的descriptor。将每3*3个cell组成一个block，并将block里的所以cell的descriptor串联得到该block的HOG特征descriptor，然后将图像里所有的block的HOG特征descriptor串联得到河蟹或饵料的HOG特征descriptor。
步骤3.3：将步骤3.2得到的特征向量输送给提前使用大量水下图片训练好的SVM分类器判别该子图像中是否有螃蟹或饵料，从而实现水下螃蟹与饵料的识别。
步骤4，根据步骤1、2、3的实际情况综合调整下料速度及船体速度，将河蟹分布情况经船体控制柜(1)里的控制板(2)转化为调节投饵机下料速度(3)的控制信号，下料速度是由电机传动联动机构(7)控制，船体速度由养殖户的要求设定。具体过程为：
步骤4.1，根据步骤1算出本次投喂需要的饵料量，结合中河蟹生长期、生长状况、水质、天气条件、每天的投喂时间点确定每只河蟹需要的饵料投喂量；
步骤4.2，根据步骤2初步规划作业船投喂路径确定每条作业路径之间的间距，从而确定投饵机饵料抛洒的幅度，然后直接设定抛盘电机的转速及转向；
步骤4.3，根据养殖户对作业效率的实际要求，在作业前直接设定直行投喂时的船速，转弯部分在此速度的基础上等比例减小，过弯后恢复原速度，设定的船速将转化为驱动电机的PWM信号；
步骤4.4，根据蟹塘的总面积、投饵船作业的总路径长度以及作业时的船速，确定每亩池塘中每只河蟹需要的饵料瞬时流量；
步骤4.5，将步骤3中摄像头(4)采集到的图像信息进行图像处理得到当前视野区域内的河蟹密度，若当前区域没有河蟹活动，则不对当前区域进行投喂，由得到的河蟹密度可调节当前视野区域对应的饵料投喂区域的饵料瞬时流量：饵料投喂区域需要的饵料瞬时流量＝每亩池塘中每只河蟹需要的饵料瞬时流量*当前视野区域的河蟹养殖密度*饵料投喂区域面积，并由此流量去调节电机传动联动机构(7)；
步骤4.6，结合步骤3中的图像信息和水下的溶氧传感器(8)信息分析出水质状况，若当前区域水质比较差就通过控制板向养殖户手机发送警报信息，通知养殖户来处理，并且对该区域不进行饵料投喂。
确定当前摄像头的视野区域对应的饵料投喂区域的饵料瞬时流量：饵料投喂区域需要的饵料瞬时流量＝每亩池塘中每只河蟹需要的饵料瞬时流量*当前视野区域的河蟹养殖密度*饵料投喂区域面积，根据该流量去调节电机传动联动机构。
图1说明首先搭建自主作业船平台，包含两个总承重为300公斤的浮筒，GPS自主导航设备(包含移动站与基站)，投饲机一台，电气控制箱一个，水下摄像头。在不进行投喂的情况下，自主作业船必须可以按照规划的路径进行自主航行。
在没有添加水下摄像头装置前，投喂是全覆盖均匀投喂，如图2所示的往返式均匀投喂，从起始点到终点都是严格按照指定的路径进行定量饵料投喂。这种投喂就没有考虑到水下河蟹的实际情况，只考虑均匀全覆盖。在考虑实际后，添加水下摄像装置，实际投喂路径就有可能像图3那样而不是严格按照预先规划好的路径全程均匀投饵。
具体实施步骤如下：
在选定养殖池塘后，使用手持GPS设备定下四周的四个点，如图2、3所示M1、M2、M3、M4的四点。
通过远程监控系统APP指定自主作业船的路径，如图2所示的投喂路径，然后依据每条作业路劲间的距离确定投饵机的抛幅。
根据养殖户的对作业效率的要求确定作业时的船速。
根据河蟹生长期(如图4)、生长状况、水质、天气条件、每天的投喂时间点等因素确定每只河蟹需要的饵料投喂量。
根据蟹塘的总面积、投饵船作业的总路径长度以及作业时的船速，确定每亩池塘中每只河蟹需要的饵料瞬时流量。
将摄像头(4)采集到的图像信息进行图像处理得到当前视野区域内的河蟹密度。若当前区域没有河蟹活动(如图3所示的AB与CD段)，则不对当前区域进行投喂。由得到的河蟹密度可调节当前视野区域对应的饵料投喂区域的饵料瞬时流量：饵料投喂区域需要的饵料瞬时流量＝每亩池塘中每只河蟹需要的饵料瞬时流量*当前视野区域的河蟹养殖密度*饵料投喂区域面积。
结合以上步骤中的图像信息和水下的溶氧传感器(8)信息可分析出水质状况。若当前区域水质出现问题，如图3中的五角形，就通过控制板向养殖户手机发送警报信息，通知养殖户来处理。并且对该区域不进行饵料投喂。
综上，本发明的一种基于自主作业船的河蟹养殖饵料精确投喂方法。首先根据投饵船路径规划里各航道的间距确定投饵机的抛幅，根据作业效率要求设定作业船行驶速度；然后对水下摄像头采集的图像信息进行分析得到当前视野区域的河蟹分布情况，根据此河蟹分布来及时调整下料流量。另外水下的摄像头和溶氧传感器结合可以监测当前航道区域是否存在因水质较差而无河蟹活动的区域，一旦发现则将该位置发送给用户手机监控APP上。本发明可实现饵料的精确投喂，能够在保证河蟹饵料充足供应的同时减少饵料的浪费，有效防止因饵料投喂过多使水质变差的现象，显著提高河蟹养殖的效益。
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 (4)
1.一种基于自主作业船的河蟹养殖饵料精确投喂方法，利用自主作业船来实现河蟹养殖饵料精确投喂，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，在投喂之前通过水下摄像头(4)采集的河蟹分布信息来算出河蟹密度，然后再结合蟹塘大小、河蟹生长状况、投喂时间等因素算出本次投喂需要的饵料量；
步骤2，放料并规划作业船投喂路径，将本次预计需要投喂的饵料放到船体的投饵机(6)内，并使用手机监控系统APP线上规划投料路径；
步骤3，分析水下摄像头(4)采集的信息，船开始投喂后，水下摄像头便开始采集图像信息，将采集到的图像信息经处理分析得出当前视野区域内河蟹的分布情况，实现水下螃蟹的识别与定位；
所述步骤3中将采集到的图像信息经处理分析的具体实现过程为：
水下摄像头配合环形照明光源进行实时的图像采集，首先采用Retinex图像增强算法对水下图像进行增强，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或饵料，从而实现水下螃蟹的识别与定位；
步骤3.1：水下摄像头在环形照明光源的配合下进行实时的图像采集，然后采用MSRCR算法对图片进行处理，减少因水质混浊、光照不均等因素造成的图像失真：
RMSRCRi(x，y)＝Ci(x，y)RMSRi(x，y)
其中Ii(x，y)表示通道i的图像；Ci(x，y)是彩色回复因子，用来调节3个颜色通道的比列；f()函数是颜色空间的映射函数；β是增益常数、α是非线性强度值，均由实际来设定，RMSRi(x，y)＝log S(x，y)-log[Fi(x，y)·S(x，y)]，其中S(x，y)是原始图像，Fi(x，y)是中心环绕函数；
虽然改进后的Retinex图像增强算法保证了图像的真实度，但实际处理的图像的像素值会出现负值，所以需要改变增益G，偏差O对图像进行修正：
RMSRCRi(x，y)o＝G·RMSRCRi(x，y)+O
步骤3.2：将步骤3.1获取的图像灰度化，用Gamma校正法将图像的颜色空间归一化，接着计算图像的每个像素的梯度大小与方向，将图像分成小cells，统计不同梯度的个数，得到每个cell的descriptor；将每3*3个cell组成一个block，并将block里的所有cell的descriptor串联得到该block的HOG特征descriptor，然后将图像里所有的block的HOG特征descriptor串联得到河蟹或饵料的HOG特征descriptor；
步骤3.3：将步骤3.2得到的特征向量输送给提前使用大量水下图片训练好的SVM分类器判别该子图像中是否有螃蟹或饵料，从而实现水下螃蟹与饵料的识别；
步骤4，根据步骤1、2、3的实际情况综合调整下料速度，将河蟹分布情况经船体控制柜(1)里的控制板(2)转化为调节投饵机下料速度(3)的控制信号，通过电机传动联动机构(7)驱动控制下料速度，船体速度由养殖户的要求设定。
2.根据权利要求1所述的一种基于自主作业船的河蟹养殖饵料精确投喂方法，其特征在于，所述河蟹密度是作业船在实时作业的情形下对蟹塘河蟹的分布信息进行采集：
首先根据摄像头的视野区域内采集到的图像信息计算出河蟹数量，将该河蟹数量比上信息采集区域的面积得到该摄像头的视野区域内的河蟹密度；等到整个蟹塘的河蟹分布信息都采集完，去掉最大值与最小值后取平均值得到整个蟹塘的河蟹密度。
3.根据权利要求1所述的一种基于自主作业船的河蟹养殖饵料精确投喂方法，其特征在于，所述规划投料路径，是在手机监控系统APP上看到整个渔塘的地理信息，通过人为指定作业船的行驶路径，并将指定的路径更新到控制板上，在作业过程中，已投喂区域显示一种颜色，而没有投喂的区域则显示为另一种颜色。
4.根据权利要求1所述的一种基于自主作业船的河蟹养殖饵料精确投喂方法，其特征在于，所述步骤4的具体实现过程如下：
步骤4.1，根据步骤1算出本次投喂需要的饵料量，结合河蟹生长期、生长状况、水质、天气条件、每天的投喂时间点确定每只河蟹需要的饵料投喂量；
步骤4.2，根据步骤2规划作业船投喂路径确定每条作业路径之间的间距，从而确定投饵机饵料抛洒的幅度，然后直接设定抛盘电机的转速及转向；
步骤4.3，根据养殖户对作业效率的实际要求，在作业前直接设定直行投喂时的船速，转弯部分在此速度的基础上等比例减小，过弯后恢复原速度，设定的船速将转化为驱动电机的PWM信号；
步骤4.4，根据蟹塘的总面积、投饵船作业的总路径长度以及作业时的船速，确定每亩池塘中每只河蟹需要的饵料瞬时流量；
步骤4.5，将步骤3中摄像头(4)采集到的图像信息进行图像处理得到当前视野区域内的河蟹密度，若当前区域没有河蟹活动，则不对当前区域进行投喂，由得到的河蟹密度可调节当前视野区域对应的饵料投喂区域的饵料瞬时流量：饵料投喂区域需要的饵料瞬时流量＝每亩池塘中每只河蟹需要的饵料瞬时流量*当前视野区域的河蟹养殖密度*饵料投喂区域面积，并由此流量去调节电机传动联动机构(7)；
步骤4.6，结合步骤3中的图像信息和水下的溶氧传感器(8)信息分析出水质状况，若当前区域水质比较差就通过控制板向养殖户手机发送警报信息，通知养殖户来处理，并且对该区域不进行饵料投喂。
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