CN113822233A - 一种深海养殖异常鱼类跟踪方法及系统 - Google Patents

一种深海养殖异常鱼类跟踪方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种深海养殖异常鱼类跟踪方法及系统，包括利用改进的AlexNet模型进行鱼类识别、搭建基于改进的FAST角点特征提取模型；将训练后的鱼类图像识别知识图谱移植到优化的FAST角点特征提取模型中，建立网箱水体物理模型与数值模拟模型，生成粗化网格；对粗话网格进行局部多级加密，以网箱中心为原点，对声呐图像中异常鱼类进行坐标标定，并根据时序进行输出，形成异常鱼类空间坐标轨迹。其优点在于，本发明克服单一传感器识别范围小，精度低等问题，获得鱼类个体行为的精确识别，该方法检测识别速度快，精确度高，且收敛速度快，大幅度降低了误检率，保证了正确率。

Description

一种深海养殖异常鱼类跟踪方法及系统
技术领域
本发明涉及一种海洋生物行为识别分析领域。
背景技术
中国在2002—2016年期间一直是世界上最大的鱼类和鱼类产品出口国，但随着近年来国外发达国家智能化、信息化的渔业生产模式逐渐开展，挪威等欧盟国家和地区成为领先的鱼类和鱼类产品市场，而中国目前仍处于从传统养殖向现代化养殖的过渡阶段，智能化建设尚不完善。
当前研究人员多通过机器视觉工具，侦测和解读微妙的鱼类行为，可以长时间关注和监控数千只个别鱼只，并且搜集、记录鱼类各类行为，或利用声呐回波探测的方法，得到鱼群的密度和大小信息，方便养殖人员了解鱼群状态，但这些手段依然存在鱼类轨迹跟踪效果差、个体识别精度低、单体疫病难以识别等问题。
发明内容
为了进一步研究解决上述问题，本发明提供了一种深海养殖异常鱼类跟踪系统与方法，本发明基于多源数据融合，利用声呐与视频结合的方法，通过视频进行鱼类识别，结合水质参数划分网格，通过声呐信号获取异常鱼类轨迹，克服单一传感器识别范围小，精度低等问题，获得鱼类个体行为的精确识别，该方法检测识别速度快，精确度高，且收敛速度快，大幅度降低了误检率，保证了正确率。技术方案为，
一种基于多源数据融合的鱼类自适应跟踪系统与方法，包括以下步骤：
S1.利用基于改进的AlexNet模型进行鱼类识别，获取异常鱼类信息，利用输出结果搭建对比层；
S2.搭建基于改进的FAST角点特征提取模型，并建立基于点阵的空间注意力机制，将其添加到卷积层之间；
S3.将训练后的鱼类图像识别知识图谱移植到优化的FAST角点特征提取模型中，从声呐中识别异常鱼类信息；
S4.利用水质信息，建立网箱水体物理模型与数值模拟模型，生成粗化网格；
S5.利用鱼类对水质的敏感关系，对粗话网格进行局部多级加密，形成非结构单元网格；
S6.以网箱中心为原点，对声呐图像中异常鱼类进行坐标标定，并根据时序进行输出，形成异常鱼类空间坐标轨迹；
S7.输出异常鱼类轨迹跟踪结果。
进一步的，所述S2中，搭建基于改进的FAST角点特征提取模型的具体步骤包括，
S21.根据异常鱼类信息，选取异常鱼类中任一点为初始点，建立相应函数：
Figure 403347DEST_PATH_IMAGE001
其中，p表示选定初始点，I（p）表示初始点的图像灰度值，I（x）表示圆周上任意一点的图像灰度值，εd为极小阈值；
通过上式，可以计算出满足要求的像素点个数N，当N大于一个给定阈值时，就可以确定该点为特征点。
S22.为提高精度，并减少人为干预，通过自适应算法确定εd，其计算公式为：
Figure 72226DEST_PATH_IMAGE002
其中，a为比例系数，Iimax为最大的i个灰度值，Iimin为最小的i个灰度值，n是遍历次数。
S23.引入空间注意力机制，建立STN网络，生成图像仿射变换系数，即比例系数a。
进一步的，采用模型靶向迁移算法将声呐图像移植到改进的FAST角点特征提取模型，输出声呐先试下异常鱼类识别结果。
进一步的，利用水质信息，建立网箱水体物理模型与数值模拟模型，生成粗化网格的步骤如下：
S41.利用水质传感器获取网箱水质参数，包括含氧量、氨氮浓度、洋流流向与流速，结合网箱尺寸及该区域的温跃层信息等，建立该区域的物理模型及相应的数值模型；
S42.采用区域分解法生成并优化网格，使得每个网格具有完善的水质信息；
进一步的，利用鱼类对水质的敏感关系，对粗话网格进行局部多级加密，形成非结构单元网格。
进一步的，步骤S5中，根据水质对养殖鱼类的影响，确定鱼类最适宜的参数，并根据该信息对粗化网格进行横向及纵向的加密；
所述纵向网格加密区域为网箱垂直在的区域，边界为该鱼类最适宜的水质参数阈值；
所述横向网格加密区域为网箱水平所在区域；
加密依据：平面网格主方向应该与海流的平面延伸方向尽可能一直，尽量保证网格的正交性和一致性，使网格方向保持与模拟区域一致。网格的尺度是根据水质和鱼类对水质的响应因素决定。
进一步的，将划分的网格导入声呐识别图像，并以网箱中心位置为原点，对异常鱼类位置进行标定，其轨迹为：
Figure 65590DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 907734DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 644746DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 168131DEST_PATH_IMAGE006
为异常鱼类在三个方向上的坐标。
本发明还提供一种深海养殖异常鱼类跟踪系统，包括鱼类识别处理单元，声呐图像处理单元，水质数据处理单元，多源数据融合单元，数据分析单元，结果输出单元；
其中，鱼类识别处理单元通过获取水下视频流数据，通过改进的AlexNet模型，得到鱼类视频图像识别信息，并将该信息传递给多源数据融合单元。
声呐图像处理单元通过获取水下声呐图像数据，通过算法进行滤波，并将该信息传递给多源数据融合单元。
水质数据处理单元通过获取多参数水质监测仪数据，通过数据解析、分类算法，得到网箱水质监测信息，获取鱼类最适宜的生长环境，划分鱼类行为的非均匀网格，并将该信息传递给多源数据融合单元。
多源数据融合单元通过接收鱼类识别信息、声呐图像信息、水质监测信息，对其进行融合处理，标定，校正，并将处理后的图像与文本传递给数据分析单元。
数据分析单元将经过多源数据融合单元处理后的图像与文本进行分析，通过卷积神经网络获取鱼类跟踪轨迹、行为识别结果。
结果输出单元将数据分析单元形成的鱼类跟踪轨迹，鱼类识别结果进行输出，并在网箱中心显控室进行显示。
有益效果
本发明提出的深海养殖异常鱼类方法在传统鱼类识别基础上结合了声呐、水质数据，并将网箱进行网格划分，相较于传统鱼类跟踪方法更为直接有效，鱼类轨迹跟踪更加精准，同时具有良好的商业化应用前景。
附图说明
图1为本发明的一种深海养殖异常鱼类跟踪方法流程图。
图2为本发明的系统构架。
图3为本申请效果图。
图4为本申请的非均匀网格示意图。
其中1-fish1的活动轨迹，2- fish2的活动轨迹,3- fish3的活动轨迹。
具体实施方式
一种深海养殖异常鱼类跟踪方法，包括以下步骤：
S1.利用基于改进的AlexNet模型进行鱼类识别（参考现有技术202110582710X，一种基于改进AlexNet的鱼类行为图像识别方法），获取异常鱼类信息，利用输出结果搭建对比层；
S2.搭建基于改进的FAST角点特征提取模型，并建立基于点阵的空间注意力机制，将其添加到卷积层之间；
所述S2中，搭建基于改进的FAST角点特征提取模型的具体步骤包括，
采用模型靶向迁移算法将声呐图像移植到改进的FAST角点特征提取模型，输出声呐先试下异常鱼类识别结果。
S21.根据异常鱼类信息，选取异常鱼类中任一点为初始点，建立相应函数：
Figure 738921DEST_PATH_IMAGE007
其中，p表示选定初始点，I（p）表示初始点的图像灰度值，I（x）表示圆周上任意一点的图像灰度值，εd为给定的极小阈值。
通过上式，可以计算出满足要求的像素点个数N，当N大于一个给定阈值时，就可以确定该点为特征点。
S22.为提高精度，并减少人为干预，通过自适应算法确定εd，其计算公式为：
Figure 980546DEST_PATH_IMAGE008
其中，a为比例系数，Iimax为最大的i个灰度值，Iimin为最小的i个灰度值。
S23.引入空间注意力机制，建立STN网络，生成图像仿射变换系数，即比例系数a。
S3.将训练后的鱼类图像识别知识图谱移植到优化的FAST角点特征提取模型中，从声呐中识别异常鱼类信息；
S4.利用水质信息，建立网箱水体物理模型与数值模拟模型，生成粗化网格；
S41.利用水质传感器获取网箱水质参数，包括含氧量、氨氮浓度、洋流流向与流速，结合网箱尺寸及该区域的温跃层信息等，建立该区域的物理模型及相应的数值模型；
S42.采用区域分解法生成并优化网格，使得每个网格具有完善的水质信息；
S5.利用鱼类对水质的敏感关系，对粗话网格进行局部多级加密，形成非结构单元网格；
根据水质对养殖鱼类的影响，确定鱼类最适宜的参数，并根据该信息对粗化网格进行横向及纵向的加密；
所述纵向网格加密区域为网箱垂直在的区域，边界为该鱼类最适宜的水质参数阈值；
所述横向网格加密区域为网箱水平所在区域；
加密依据：平面网格主方向应该与海流的平面延伸方向尽可能一直，尽量保证网格的正交性和一致性，使网格方向保持与模拟区域一致。网格的尺度是根据水质和鱼类对水质的响应因素决定。图4所示，对网格沿海流方向加密，由于鱼类对水质环境的响应，异常鱼类活动范围基本包含在网格密集处，从而减少计算机处理量，加快计算速度，并提高异常鱼类轨迹跟踪的精度。
将划分的网格导入声呐识别图像，并以网箱中心位置为原点，对异常鱼类位置进行标定，其轨迹为：
Figure 255670DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 273042DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 608208DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 337130DEST_PATH_IMAGE006
为异常鱼类在三个方向上的坐标。
S6.以网箱中心为原点，对声呐图像中异常鱼类进行坐标标定，并根据时序进行输出，形成异常鱼类空间坐标轨迹；
S7.输出异常鱼类轨迹跟踪结果。图3所示，得到三条异常鱼类一小时内的行为轨迹（fish1、fish2、fish3），系统通过将各个网格的中心点连接，就形成了各异常鱼类的轨迹跟踪结果，由于活动范围内网格密集，使得轨迹跟踪更加精确。
图2所示，本发明还提供一种深海养殖异常鱼类跟踪系统，包括鱼类识别处理单元，声呐图像处理单元，水质数据处理单元，多源数据融合单元，数据分析单元，结果输出单元；
其中，鱼类识别处理单元通过获取水下视频流数据，通过改进的AlexNet模型，得到鱼类视频图像识别信息，并将该信息传递给多源数据融合单元。
声呐图像处理单元通过获取水下声呐图像数据，通过算法进行滤波，并将该信息传递给多源数据融合单元。
水质数据处理单元通过获取多参数水质监测仪数据，通过数据解析、分类算法，得到网箱水质监测信息，获取鱼类最适宜的生长环境，划分鱼类行为的非均匀网格，并将该信息传递给多源数据融合单元。
多源数据融合单元通过接收鱼类识别信息、声呐图像信息、水质监测信息，对其进行融合处理，标定，校正，并将处理后的图像与文本传递给数据分析单元。
数据分析单元将经过多源数据融合单元处理后的图像与文本进行分析，通过卷积神经网络获取鱼类跟踪轨迹、行为识别结果。
结果输出单元将数据分析单元形成的鱼类跟踪轨迹，鱼类识别结果进行输出，并在网箱中心显控室进行显示。
当然，上述说明并非对本技术的限制，本技术也不仅限于上述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也属于本技术的保护范围。

Claims (7)

1.一种深海养殖异常鱼类跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.利用基于改进的AlexNet模型进行鱼类识别，获取异常鱼类信息，利用输出结果搭建对比层；
S2.搭建基于改进的FAST角点特征提取模型，并建立基于点阵的空间注意力机制，将其添加到卷积层之间；
S3.将训练后的鱼类图像识别知识图谱移植到优化的FAST角点特征提取模型中，从声呐中识别异常鱼类信息；
S4.利用水质信息，建立网箱水体物理模型与数值模拟模型，生成粗化网格；
S5.利用鱼类对水质的敏感关系，对粗话网格进行局部多级加密，形成非结构单元网格；
S6.以网箱中心为原点，对声呐图像中异常鱼类进行坐标标定，并根据时序进行输出，形成异常鱼类空间坐标轨迹；
S7.输出异常鱼类轨迹跟踪结果。
2.根据权利要求1所述的一种深海养殖异常鱼类跟踪方法，其特征在于，步骤S2中，搭建基于改进的FAST角点特征提取模型的具体步骤包括，
S21.根据异常鱼类信息，选取异常鱼类中任一点为初始点，建立相应函数
Figure 116497DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 33638DEST_PATH_IMAGE002
其中，p表示选定初始点，I（p）表示初始点的图像灰度值，I（x）表示圆周上任意一点的图像灰度值，εd为极小阈值；
通过上式，可以计算出满足要求的像素点个数N，当N大于一个给定阈值时，就可以确定该点为特征点；
S22.通过自适应算法确定εd，其计算公式为：
Figure 187276DEST_PATH_IMAGE003
其中，a为比例系数，Iimax为最大的i个灰度值，Iimin为最小的i个灰度值，n是遍历次数；
S23.引入空间注意力机制，建立STN网络，生成图像仿射变换系数，即比例系数a。
3.根据权利要求1所述的一种深海养殖异常鱼类跟踪方法，其特征在于，采用模型靶向迁移算法将声呐图像移植到改进的FAST角点特征提取模型，输出声呐先试下异常鱼类识别结果。
4.根据权利要求1所述的一种深海养殖异常鱼类跟踪方法，其特征在于，生成粗化网格的步骤如下：
S41.利用水质传感器获取网箱水质参数，包括含氧量、氨氮浓度、洋流流向与流速，结合网箱尺寸及该区域的温跃层信息，建立该区域的物理模型及相应的数值模型；
S42.采用区域分解法生成并优化网格，使得每个网格具有完善的水质信息。
5.根据权利要求1所述的一种深海养殖异常鱼类跟踪方法，其特征在于，根据水质对养殖鱼类的影响，确定鱼类最适宜的参数，并根据该信息对粗化网格进行横向及纵向的加密；
所述纵向网格加密区域为网箱垂直在的区域，边界为该鱼类最适宜的水质参数阈值；所述横向网格加密区域为网箱水平所在区域。
6.根据权利要求5所述的一种深海养殖异常鱼类跟踪方法，其特征在于，加密依据：平面网格主方向与海流的平面延伸方向保持一致，保证网格的正交性和一致性，使网格方向保持与模拟区域一致；网格的尺度是根据水质和鱼类对水质的响应因素决定；
将划分的网格导入声呐识别图像，并以网箱中心位置为原点，对异常鱼类位置进行标定，其轨迹为：
Figure 582485DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 396858DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 94686DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 361720DEST_PATH_IMAGE007
为异常鱼类在三个方向上的坐标。
7.一种深海养殖异常鱼类跟踪系统，其特征在于，包括鱼类识别处理单元、水质数据处理单元、声呐图像处理单元、多源数据融合单元、数据分析单元、结果输出单元；
鱼类识别处理单元通过获取水下视频流数据，通过改进的AlexNet模型，得到鱼类视频图像识别信息，并将该信息传递给多源数据融合单元；
声呐图像处理单元通过获取水下声呐图像数据，通过算法进行滤波，并将该信息传递给多源数据融合单元；
水质数据处理单元通过获取多参数水质监测仪数据，通过数据解析、分类算法，得到网箱水质监测信息，获取鱼类最适宜的生长环境，划分鱼类行为的非均匀网格，并将该信息传递给多源数据融合单元；
多源数据融合单元通过接收鱼类识别信息、声呐图像信息、水质监测信息，对其进行融合处理，标定，校正，并将处理后的图像与文本传递给数据分析单元；
数据分析单元将经过多源数据融合单元处理后的图像与文本进行分析，通过卷积神经网络获取鱼类跟踪轨迹、行为识别结果；
结果输出单元将数据分析单元形成的鱼类跟踪轨迹，鱼类识别结果进行输出，并在网箱中心显控室进行显示。
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