CN113875670A - 基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台及投饲方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台及投饲方法，包括漂浮板、撒料机构、探测机构和信息处理机构，撒料机构设在漂浮板上，撒料机构包括撒料件和转动组件，转动组件用于驱动撒料件转动，多个探测机构环形阵列分布在漂浮板底部，探测机构包括探测架、声呐和水下摄像机，探测架顶部与漂浮板固定，底部安装声呐和水下摄像机，多个声呐用于获取鱼群聚集的具体方位信息，多个水下摄像机用于拍摄具体方位信息的鱼群图像，信息处理机构设在漂浮板用于分析鱼群图像中鱼群的大小与聚集程度，能够精确投料，防止因饲料过量对环境造成影响，或饲料不足影响水产动物的生长。
Description
技术领域
本发明涉及水产养殖技术领域，具体涉及基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台及投饲方法。
背景技术
目前水产行业对饲料的投放通常采用人工投放的方式，而采用人工投放的缺点有：
1)投料不均匀，从而造成不同区域的鱼生长不均匀，进而导致成鱼大小不一，影响经济效益；
2)无法根据鱼的需要进行定量投喂，从而导致饲料的浪费以及对水源的污染；
3)投放人员存在较大的安全隐患。
随着我国水产养殖业的不断发展，产业对环境的影响也日益凸显。由于水产饲料含有大量的氮、磷元素，饲料过量的投放不仅会对环境造成非常严重的影响，还会影响环境中鱼类的健康生长，而饲料投喂量不足又会减缓水产动物的生长速度。
发明内容
根据现有技术的不足，本发明的目的是提供基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台及投饲方法，能够精确投料，防止因饲料过量对环境造成影响，或饲料不足影响水产动物的生长。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台，包括漂浮板、撒料机构、探测机构和信息处理机构，所述撒料机构设在所述漂浮板，所述撒料机构包括撒料件和转动组件，所述转动组件用于驱动撒料件在水平方向转动任意角度进行撒料，多个所述探测机构环形阵列分布在所述漂浮板底部，所述探测机构包括探测架、声呐和水下摄像机，所述探测架顶部与所述漂浮板固定，底部安装所述声呐和所述水下摄像机，多个所述声呐用于获取鱼群聚集的具体方位信息，多个所述水下摄像机用于拍摄所述具体方位信息的鱼群图像，所述信息处理机构设在漂浮板用于分析鱼群图像中鱼群的大小与聚集程度。
进一步地，所述探测架为伸缩杆。
进一步地，所述转动组件包括第一转动电机、主动轮和从轮动，所述第一转动电机安装在所述漂浮板上，所述主动轮设在所述第一转动电机的输出轴上，所述从动轮设在所述撒料机构上且与所述主动轮啮合。
进一步地，所述撒料件包括撒料框、料筒、撒料盒和风机，所述撒料框与所述转动组件相连，所述料筒上设有进料口和出料口，所述撒料盒上设有送料口和撒料口，所述风机与所述撒料盒相连，所述料筒通过出料口将所述料筒内的饲料投入到所述撒料盒的送料口内，所述撒料盒通过撒料电机驱动在竖直方向转动任意角度，通过所述风机能够将进入到送料口的饲料从所述撒料盒的撒料口抛出。
进一步地，所述投饲平台设在投饲船上。
进一步地，所述水下摄像机采用红外水下摄像机。
一种智能水产精准投饲方法，包括：
步骤1、所述信息处理机构使用YOLOv4模型对鱼群图像中的鱼群进行检测，在检测之前，将大量鱼群图像作为训练样本对YOLOv4模型进行训练；
步骤2、将多个智能水产精准投饲平台均匀设在投饲船外侧，通过多个所述声呐构成声呐系统，所述声呐系统采用多波束扫描成像的方式进行探测，通过多个所述声呐完成对平台周围全方位扫描，扫描完成后，得到周围鱼群与平台之间距离的波形图，通过设在所述信息处理机构中滤波器滤除干扰信号后，获取鱼群聚集的具体方位信息；
步骤3、根据鱼群聚集的具体方位信息，调用接近位置的水下摄像头拍摄该具体方位下的鱼群图像；
步骤4、在检测时，所述YOLOv4模型将对鱼群图像进行图像处理，并通过训练出来的YOLOv4模型对图像多层映射处理，获取未完成摄食区域，得到未完成摄食区域的鱼群密度与鱼群聚集的面积；
步骤5、通过所述撒料机构对未完成摄食区域进行投饲。
进一步地，在步骤4中，在鱼群图像划分为若干个区域，计算出每个区域中鱼群的密度，之后遍历每个区域并与阈值进行比较，获得未完成摄食区域，将所有未完成摄食区域进行拼接组合，计算出鱼群图像中未完成摄食的鱼群密度与鱼群聚集的面积。
进一步地，所述声呐采用球形阵对周围鱼群进行探测，所述声呐采用宽波束发射且同时使用多个接收波来得到大规模扇形的距离信息和方位信息，获取鱼群的距离和方位。
进一步地，所述信息处理机构包括信息处理交换器，所述信息处理交换器使用Jetson Nano主板。
与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
1.本发明所述的基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台及投饲方法，将声呐阵列依据水体环境进行改进，研究定位算法使得视觉技术与声呐检测数据相匹配，达到精准确定鱼群的具体方位信息，获取未完成摄食区域，得到未完成摄食区域的鱼群密度与鱼群聚集的面积。
2.本发明所述的基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台及投饲方法，可适配安装于多种小型船只。
附图说明
图1为本发明的整体结构示意图；
图2为本发明撒料机构一个角度的结构示意图；
图3为本发明撒料机构另一个角度的结构示意图；
图4为本发明撒料件的精准投料原理示意图；
图5为本发明提出的投饲平台安装于船体的示意图。
图6为本发明投饲方法的流程图。
图中：1、水下摄像机；2、声呐；3、探测架；4、漂浮板；5、主动轮；6、撒料件、7、从动轮；8、转动套；9、第一转动电机；10、信息处理机构；11、风机；12、撒料框；13、撒料盒；14、推进器；15、转动组件；16、撒料机构；17、探测机构；18、料筒；19、撒料板；20、第二转动电机；21、第三转动电机；22、投饲船。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台，如图1-图5所示，包括漂浮板4、撒料机构16、探测机构17和信息处理机构10。
如图2所示，漂浮板4设在投饲船22上，投饲船22上设有推进器14，撒料机构16、探测机构17和信息处理机构10均设在漂浮板4上。
如图1和图2所示，撒料机构16设在漂浮板4上，撒料机构16包括撒料件6和转动组件15，转动组件15用于驱动撒料件6在水平方向转动任意角度进行撒料，多个探测机构17环形阵列分布在漂浮板4底部，探测机构17包括探测架3、转动套8、声呐1和水下摄像机1，探测架3顶部与漂浮板4固定，底部设有能够转动的转动套8，转动套8上安装声呐1和水下摄像机1，水下摄像机1采用红外水下摄像机，转动套8包括转动壳体和驱动转动套8转动的第二转动电机20，声呐1和水下摄像机1安装在转动壳体上。
在工作过程中，通过多个声呐1用于获取鱼群聚集的具体方位信息，根据具体方位信息，多个水下摄像机1用于拍摄在具体方位信息下的鱼群图像，信息处理机构10设在漂浮板4用于分析鱼群图像中鱼群的大小与聚集程度，转动组件15用于驱动撒料件6在水平方向转动一定角度，使撒料件6面向鱼群，撒料机构16根据鱼群图像中鱼群的大小与聚集程度进行撒料。
本发明提供的基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台，将声呐阵列与视觉识别相结合，将声呐1的快速性与视觉的精确性相结合，使得投饲平台投放饲料更加快速与精确，防止因饲料过量对环境造成影响，或饲料不足影响水产动物的生长。本投饲平台结构较小，能够适用于多种尺寸的小型投饲船，根据投饲船的尺寸适配多个投饲平台，使多个投饲平台均匀分布在投饲船的外侧，方便投放饲料。
探测架3为伸缩杆，探测架3与漂浮板4铰接并通过探测电机驱动转动，使得探测架3角度、长度可调，可适配于多种尺寸的小型船体，
本发明中，漂浮板4为鱼形板状结构，探测架3可以为电动推杆，探测架3可拆卸的安装在漂浮板4上。
如图2-图4所示，为了使撒料件6转动任意角度，转动组件15包括第一转动电机9、主动轮5和从动轮7，第一转动电机9安装在漂浮板4上，主动轮5设在第一转动电机9的输出轴上，从动轮7设在撒料机构16上且与主动轮5啮合，通过第一转动电机9驱动主动轮5转动，使从动轮7转动，进而带动撒料件6转动，能够无极调节撒料件6的转动角度，使撒料件6在水平方向任意角度上撒料。
具体地，如图2-图4所示，撒料件6包括撒料框12、料筒18、撒料盒13和风机11，撒料框12与转动组件15相连，料筒18、撒料盒13和风机11均设在撒料框15内，通过第一转动电机9驱动主动轮5转动，使从动轮7转动，进而带动撒料框12转动，进而带动料筒18、撒料盒13和风机11在水平方向转动，方便撒料盒13撒料，料筒18上设有进料口和出料口，进料口用于放置饲料，出料口用于出料，撒料盒13上设有送料口和撒料口，风机11与撒料盒相连，料筒18通过出料口将料筒18内的饲料投入到撒料盒13的送料口内，撒料盒13通过撒料电机驱动在竖直方向转动任意角度，通过风机11能够将进入到送料口的饲料从撒料盒13的撒料口抛出。
通过转动组件15用于驱动撒料件6在水平方向转动任意角度进行撒料，撒料盒13通过撒料电机驱动在竖直方向转动任意角度，通过风机11能够将进入到送料口的饲料从撒料盒13的撒料口抛出，达到精准投放的目的。
本发明中，如图4所示，料筒18底部设有撒料板19，撒料板19与撒料框12铰接并通过第三转动电机21驱动转动，通过第三转动电机21转动撒料板19，能够使饲料从出料口投放到送料口。
推进器14包括螺旋桨和螺旋桨电机，螺旋桨电机用于驱动螺旋桨转动，进而推动漂浮板4运动。
本发明还提供一种智能水产精准投饲方法，如图1-图6所示，采用上述的基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台，包括：
步骤1、信息处理机构10使用YOLOv4模型对鱼群图像中的鱼群进行检测，在检测之前，将大量鱼群图像作为训练样本对YOLOv4模型进行训练；
步骤2、将智能水产精准投饲平台设在投饲船上，通过多个声呐1构成声呐系统，声呐系统采用多波束扫描成像的方式进行探测，通过多个声呐1完成对平台周围全方位扫描，扫描完成后，得到周围鱼群与平台之间距离的波形图，通过设在信息处理机构10中滤波器滤除干扰信号后，获取鱼群聚集的具体方位信息；
步骤3、根据鱼群聚集的具体方位信息，调用接近位置的水下摄像机1拍摄该具体方位下的鱼群图像；
步骤4、在检测时，YOLOv4模型将对鱼群图像进行图像处理，并通过训练出来的YOLOv4模型对图像多层映射处理，获取未完成摄食区域，得到未完成摄食区域的鱼群密度与鱼群聚集的面积；
步骤5、通过撒料机构16对未完成摄食区域进行投饲。
本发明中，设有4个探测架3，4个探测架3分别朝向四个方向，每一探测架3上设有一个声呐1和一个水下摄像机1，可对周围的环境进行全方位的扫描。
在步骤4中，在鱼群图像划分为若干个区域，计算出每个区域中鱼群的密度，之后遍历每个区域并与阈值进行比较，获得未完成摄食区域，将所有未完成摄食区域进行拼接组合，计算出鱼群图像中未完成摄食的鱼群密度与鱼群聚集的面积。
声呐1采用球形阵对周围鱼群进行探测，声呐1采用宽波束发射且同时使用多个接收波来得到大规模扇形的距离信息和方位信息，获取鱼群的距离和方位。
具体地，声呐1的发送基阵发送超声波，接收基阵接收发射过后的超声波对周围鱼群情况进行探测，超声波使用125KHz方波输入，接收时进行滤波，放大和检波。同时MCU会对收集到的信号通过信号调理板进行波束形成处理后进行A/D采集，将模拟信号转化为数字信号，之后将得到的数字信号进行多波束形成后回传给所述信息处理交换器。通过多个角度的波形绘制，完成360°周围鱼群距离的探测。
在步骤4中，信息处理机构10分析完成后，水下摄像机1会接受返回信号，继续进行下一张照片的拍摄，由此不断循环执行。
信息处理机构10包括信息处理交换器，信息处理交换器使用Jetson Nano主板，主板通过USB与所述水下摄像机1以及所述声呐系统相连。
具体地，装置工作时，声呐1对周围水体环境进行快速的扫描，通过发送超声波以及反射回来的超声波判断鱼群的大致聚集情况，当某一方向上的鱼群密度较大时，将该方向的具体方位信息返回给所述信息处理交换器。所述信息处理交换器使用该具体方位信息对该方向上的鱼群图像进行提取，并使用YOLOv4模型对图片中的鱼群进行检测，在检测之前，使用大量鱼群的训练样本对YOLOv4模型进行训练，使得该模型的准确率在测试集上达到较好的效果。在检测时，水下摄像机1对该方向拍摄视频，该模型将拍摄的每一帧视频作为一个鱼群图像进行图像分割，并通过训练出来的模型对多个鱼群图像多层映射处理，检测出达到阈值的图像区域。并在图片中画出鱼群个体的边缘框，判断出鱼群图像中有多少的个体。将图片划分为若干个区域，计算出每个区域中鱼群的密度，之后遍历每个区域并与阈值进行比较，获得未完成摄食区域，将所有未完成摄食区域进行拼接组合，得到未完成摄食区域的鱼群密度与鱼群聚集的面积，并调整投料口对未完成摄食区域进行投饲。倘若所有区域的鱼密度都在阈值以下，则判定为已完成摄食，结束程序的运行。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台，其特征在于：包括漂浮板、撒料机构、探测机构和信息处理机构，所述撒料机构设在所述漂浮板，所述撒料机构包括撒料件和转动组件，所述转动组件用于驱动撒料件在水平方向转动任意角度进行撒料，多个所述探测机构环形阵列分布在所述漂浮板底部，所述探测机构包括探测架、声呐和水下摄像机，所述探测架顶部与所述漂浮板固定，底部安装所述声呐和所述水下摄像机，多个所述声呐用于获取鱼群聚集的具体方位信息，多个所述水下摄像机用于拍摄所述具体方位信息的鱼群图像，所述信息处理机构设在漂浮板用于分析鱼群图像中鱼群的大小与聚集程度。
2.根据权利要求1所述的基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台，其特征在于：所述探测架为伸缩杆。
3.根据权利要求1所述的基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台，其特征在于：所述转动组件包括第一转动电机、主动轮和从轮动，所述第一转动电机安装在所述漂浮板上，所述主动轮设在所述第一转动电机的输出轴上，所述从动轮设在所述撒料机构上且与所述主动轮啮合。
4.根据权利要求1所述的基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台，其特征在于：所述撒料件包括撒料框、料筒、撒料盒和风机，所述撒料框与所述转动组件相连，所述料筒上设有进料口和出料口，所述撒料盒上设有送料口和撒料口，所述风机与所述撒料盒相连，所述料筒通过出料口将所述料筒内的饲料投入到所述撒料盒的送料口内，所述撒料盒通过撒料电机驱动在竖直方向转动任意角度，通过所述风机能够将进入到送料口的饲料从所述撒料盒的撒料口抛出。
5.根据权利要求1所述的基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台，其特征在于：所述投饲平台设在投饲船上。
6.根据权利要求1所述的基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台，其特征在于：所述水下摄像机采用红外水下摄像机。
7.一种智能水产精准投饲方法，采用权利要求1-6任一项所述的基于声呐阵列与视觉识别的智能水产精准投饲平台，其特征在于，包括：
步骤1、所述信息处理机构使用YOLOv4模型对鱼群图像中的鱼群进行检测，在检测之前，将大量鱼群图像作为训练样本对YOLOv4模型进行训练；
步骤2、将多个智能水产精准投饲平台均匀设在投饲船外侧，通过多个所述声呐构成声呐系统，所述声呐系统采用多波束扫描成像的方式进行探测，通过多个所述声呐完成对平台周围全方位扫描，扫描完成后，得到周围鱼群与平台之间距离的波形图，通过设在所述信息处理机构中滤波器滤除干扰信号后，获取鱼群聚集的具体方位信息；
步骤3、根据鱼群聚集的具体方位信息，调用接近位置的水下摄像头拍摄该具体方位下的鱼群图像；
步骤4、在检测时，所述YOLOv4模型将对鱼群图像进行图像处理，并通过训练出来的YOLOv4模型对图像多层映射处理，获取未完成摄食区域，得到未完成摄食区域的鱼群密度与鱼群聚集的面积；
步骤5、通过所述撒料机构对未完成摄食区域进行投饲。
8.根据权利要求7所述的智能水产精准投饲方法，其特征在于：在步骤4中，在鱼群图像划分为若干个区域，计算出每个区域中鱼群的密度，之后遍历每个区域并与阈值进行比较，获得未完成摄食区域，将所有未完成摄食区域进行拼接组合，计算出鱼群图像中未完成摄食的鱼群密度与鱼群聚集的面积。
9.根据权利要求7所述的智能水产精准投饲方法，其特征在于：所述声呐采用球形阵对周围鱼群进行探测，所述声呐采用宽波束发射且同时使用多个接收波来得到大规模扇形的距离信息和方位信息，获取鱼群的距离和方位。
10.根据权利要求7所述的智能水产精准投饲方法，其特征在于：所述信息处理机构包括信息处理交换器，所述信息处理交换器使用Jetson Nano主板。
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