CN115049692B - 模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法及系统。该方法将拍摄所得相邻两时刻的养殖池灰度图像进行帧差处理得到帧差图像后，根据连通域提取算法确定帧差图像中的连通域，以帧差图像上各个连通域为节点建立帧差图像的图结构，基于每个节点到所有节点的边权值中的最大值，得到了每个节点在灰度图像上所对应的区域内存在鱼的可能值，以所得可能值完成了对灰度图像上各个区域的增强处理，得到了更能准确表征养殖池中鱼群数量的增强处理后的灰度图像，在将增强处理后的灰度图像输入训练好的神经网络模型确定出更为准确的鱼群数量后，便可确定最为合适的光照强度，节约生产成本并提高养殖效果。

Description

模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法及系统
技术领域
本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法及系统。
背景技术
由于当前海洋水产养殖大多在养殖车间进行，所以需要设置灯光为鱼类提供模拟自然光的光照，但由于鱼类中存在较多的趋光种类，当鱼类由于趋光性而过度聚集时便会导致局部溶氧度降低使水产死亡，为避免鱼类过度聚集死亡，便需要对养殖池中的鱼群数量进行准确判断，并根据鱼群数量适应性调整光照。
现有技术中所采用的较多的判断鱼群数量的方法，是采用神经网络对所拍摄的养殖池图像进行识别以得到鱼群数量，但该方法对鱼群数量的识别精确度，不但受到所选取的神经网络的类型、神经网络的训练方法的影响，实际上还直接受到输入神经网络以及用于训练神经网络的养殖池图像对鱼群的表征能力的影响。
所以，现有的以识别鱼群数量来调节养殖光照强度的养殖光照调节方法，存在着调节精确度改善的空间。
发明内容
为进一步提高鱼群数量识别精确度以提高养殖光照调节精确度，申请人提供了一种模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
本发明的一种模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法，包括以下步骤：
拍摄养殖池图像，并将拍摄所得养殖池图像灰度化处理得到灰度图像，将前一时刻的灰度图像与当前时刻的灰度图像进行帧差处理，得到帧差图像；
通过连通域提取算法确定所述帧差图像中的各个连通域，以帧差图像中每个连通域为节点，建立帧差图像的图结构，计算帧差图像的图结构中某个节点到任意一个节点的边权值，并确定所述某个节点到任意一个节点的边权值中的最大值；
确定所述某个节点所对应的连通域，在当前时刻的灰度图像中确定与所述某个节点所对应的连通域位置对应的区域，根据所述某个节点到任意一个节点的边权值中的最大值，确定所述区域中存在鱼的可能值；
计算当前时刻的灰度图像中，与每个连通域位置对应的区域中存在鱼的可能值，根据所得可能值，对当前时刻的灰度图像进行增强处理；
将增强处理后的当前时刻的灰度图像输入训练好的神经网络，确定当前时刻养殖池中鱼群数量，根据鱼群数量确定最佳光照强度。
本发明的有益效果为：
本发明该调节方法，首先将拍摄所得的相邻两时刻的养殖池灰度图像进行帧差处理得到帧差图像，然后根据连通域提取算法确定帧差图像中的连通域，之后以帧差图像上各个连通域为节点建立帧差图像的图结构，通过找出每个节点到所有节点的边权值中的最大值的方法，得到了每个节点在灰度图像上所对应的区域内存在鱼的可能值，以所得各个区域内存在鱼的可能值的大小完成对灰度图像上各个区域的增强处理，得到了能够更为准确表征养殖池中鱼群数量的增强处理后的灰度图像，并在将增强处理后的灰度图像输入训练好的神经网络模型确定更为准确的鱼群数量，从而可根据所获取的更为准确的鱼群数量确定最为合适的光照强度，节约生产成本并提高养殖效果。
进一步的，计算帧差图像的图结构中某个节点到任意一个节点的边权值的方法为：
计算第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域上的二维信息熵
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
，以及第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域上的二维信息熵
Figure 841190DEST_PATH_IMAGE002
；
所述二维信息熵的计算方法为：统计所述区域上各像素点的灰度值以及各像素点3*3邻域内的平均灰度值并构成二维向量，计算每种二维向量在所有二维向量中出现的频次，根据信息熵公式和各像素点对应所得二维向量的出现频次计算得到各个区域上的二维信息熵值；
所述第i-1时刻为前一时刻，所述第i时刻为当前时刻；
计算第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域和第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域的相似程度值：
Figure 781464DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
表示第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域和第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域的相似程度值，
Figure 117899DEST_PATH_IMAGE006
表示第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域上二维向量的种类数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
表示第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域上二维向量的种类数；
将所得相似程度值
Figure 610060DEST_PATH_IMAGE008
作为帧差图像的图结构中，第j个连通域对应的节点从自身到自身的边权值；
计算帧差图像的图结构中，每个节点到其余节点的边权值：
Figure 216401DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
表示帧差图像的图结构中，第j个连通域对应节点到第k个连通域对应节点的边权值，
Figure 288262DEST_PATH_IMAGE012
表示第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域和第i时刻的灰度图像中与第k个连通域对应的区域的相似程度值；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
表示通过连通域提取算法所得到的第j个连通域中心点与第k个连通域中心点之间的距离值；
Figure 744783DEST_PATH_IMAGE014
表示通过连通域提取算法所得到的第j个连通域的面积与第k个连通域的面积之间差值
Figure 673424DEST_PATH_IMAGE014
，面积差值
Figure 871188DEST_PATH_IMAGE014
由第j个连通域的面积
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
与第k个连通域的面积
Figure 28630DEST_PATH_IMAGE016
作差得到。
进一步的，根据所述某个节点到任意一个节点的边权值中的最大值，确定所述区域中存在鱼的可能值的方法为：
当帧差图像的图结构中，第j个连通域对应节点到第l个连通域对应节点的边权值最大，则计算第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域和第i时刻的灰度图像中与第l个连通域对应的区域之间的相似程度值
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
，以相似程度值
Figure 588925DEST_PATH_IMAGE017
作为第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域中存在鱼的可能值
Figure 94993DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE019
。
进一步的，根据所得可能值，对当前时刻的灰度图像进行增强处理的方法为：
采用直方图均衡算法对i时刻的灰度图像进行处理，得到第i时刻的灰度图像中每个像素点的灰度变化值
Figure 124260DEST_PATH_IMAGE020
，其中
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
表示第i时刻的灰度图像中所有像素点的总个数；
然后根据所述第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域中存在鱼的可能值
Figure 334661DEST_PATH_IMAGE022
对该区域内像素点的灰度变化值进行修正，得到第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域内像素点灰度变化值的修正量：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE023
其中，
Figure 966106DEST_PATH_IMAGE024
表示当前第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域内像素点灰度变化值的修正量，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE025
表示当前第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域内像素点灰度变化值，
Figure 970971DEST_PATH_IMAGE026
表示当前第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域内存在鱼的可能值；
根据所得修正量，对第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域内像素点的灰度值进行修正，完成对当前时刻的灰度图像的增强处理。
进一步的，在得到所述训练好的神经网络模型的过程中，作为训练样本的由养殖池图像灰度化处理所得的灰度图像，同样经过了所述增强处理。
本发明还提供了一种模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节系统，包括存储器和处理器，所述处理器用于执行存储在存储器中的指令以实现上述介绍的模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法，并达到与该方法相同的效果。
附图说明
图1是本发明该种模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例，对本发明的一种模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法进行详细说明。
方法实施例：
本发明的一种模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法实施例，其整体流程如图1所示，具体过程如下：
S1、连续采集养殖池图像，将相邻采样时刻的两张图像进行异或操作与二值化处理，得到帧差图像，确定帧差图像中的连通域。
采用高清相机或者摄像机在养殖池上方连续拍摄完整的养殖池图像，并将所有所拍摄的图像进行灰度化处理。将前一时刻也即第i-1时刻的灰度图像与当前时刻也即第i时刻的灰度图像中各个像素点的灰度值进行异或操作，确定两张图像中的变化部分，也即两张图像中的不同部分，完成帧差操作，得到帧差图像
Figure DEST_PATH_IMAGE027
。
帧差图像
Figure 487534DEST_PATH_IMAGE027
是一个二值图，第i-1时刻的灰度图像与第i时刻的灰度图像中的变化部分，在帧差图像
Figure 642572DEST_PATH_IMAGE027
中的值为1，其余部分在帧差图像中的值为0。
通过连通域提取算法，确定帧差图像
Figure 443038DEST_PATH_IMAGE027
中的各个连通域，帧差图像
Figure 25329DEST_PATH_IMAGE027
中的连通域表征的是相邻两张养殖池图像中的变化区域，可以理解的是，该种变化区域的形成，一方面是因为养殖池中鱼类的游动形成的，另一方面也可能是伴随着养殖池水面的水花产生、消散过程而形成的。
S2、以帧差图像中每个连通域为节点，建立帧差图像的图结构，计算帧差图像的图结构中某个节点到任意一个节点的边权值，并确定该节点到任意一个节点的边权值中的最大值。
由于养殖池中的不同鱼存在游动速度快慢的区别，所以对于某些游动速度过慢的鱼类，其在经过了拍摄得到相邻两时刻图像的间隔时间后，游动的距离并未超出其前一时刻所在位置范围，导致帧差图像中对应形成的连通域，实际上是由相邻两时刻图像中同一条鱼在位置些许不同的两个区域的像素点组成的；而对于某些游动速度较快的鱼类，其在经过了拍摄得到相邻两时刻图像的间隔时间后，游动的距离较远已完全脱离了前一时刻所在位置范围，所以会在帧差图像中形成两个连通域。
可以毫无疑义地确定，假设某个连通域内有存在鱼类的可能，则前一时刻灰度图像上与该连通域对应的位置上的灰度情况，和当前时刻灰度图像上与另一个连通域对应的位置上的灰度情况，必然较为相似；或者，前一时刻灰度图像上与该连通域对应的位置上的灰度情况，和当前时刻灰度图像上与该通域对应的位置上的灰度情况相似。
也即，i-1时刻的灰度图像上与第j个连通域对应的位置上的灰度情况，和i时刻的灰度图像上与第l个连通域对应的位置上的灰度情况相似，其中l的取值对应了帧差图像上包括第j个连通域的所有连通域。
基于上述分析，本实施例建立帧差图像的图结构，将帧差图像上每个连通域为节点，以计算所得的每个节点到任意节点的所有边的边权值，来表征节点对应的连通域内存在鱼的可能性大小。
首先计算帧差图像的图结构中，每个节点自身到自身的边权值：
计算第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域上的二维信息熵
Figure 294767DEST_PATH_IMAGE028
，以及第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域上的二维信息熵
Figure DEST_PATH_IMAGE029
。其中二维信息熵的计算方法为：先统计各像素点其3*3邻域内的平均灰度值和其灰度值作为二维向量，并计算同样的二维向量出现的次数，占所有像素点所对应的二维向量的占比，根据信息熵公式和各像素点二维向量对应的占比得到各个区域上的二维信息熵值。
基于所得二维信息熵，计算第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域和第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域的相似程度值：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
其中，
Figure 581392DEST_PATH_IMAGE032
表示第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域和第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域的相似程度值，也即帧差图像的图结构中，第j个连通域对应节点从自身到自身的边权值，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
表示二维信息熵值的差值，其值越小，则近似程度越大，所以
Figure 111731DEST_PATH_IMAGE034
越大，近似程度越大，
Figure DEST_PATH_IMAGE035
表示第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域上二维向量的种类数，
Figure 474710DEST_PATH_IMAGE036
表示第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域上二维向量的种类数，种类数越大，说明对应区域内的灰度值情况是由水花产生的可能性越低。
然后计算帧差图像的图结构中，每个节点到其余节点的边权值：
Figure 621658DEST_PATH_IMAGE038
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
表示帧差图像的图结构中，第j个连通域对应节点到第k个连通域对应节点的边权值，也即第j个连通域对应节点到除了第j个连通域外的其它连通域对应节点的边权值，
Figure 243132DEST_PATH_IMAGE040
表示第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域和第i时刻的灰度图像中与第k个连通域对应的区域的相似程度值，相似程度值越大，表示越近似，则说明越可能是同一条鱼快速游动而在帧差图像中形成了两个连通域。
Figure DEST_PATH_IMAGE041
中的
Figure 893556DEST_PATH_IMAGE042
表示通过连通域提取算法，所得到的第j个连通域中心点与第k个连通域中心点之间的距离值，距离值
Figure 424507DEST_PATH_IMAGE042
越小，
Figure DEST_PATH_IMAGE043
整体值就越大。
Figure 58751DEST_PATH_IMAGE044
表示通过连通域提取算法，得到第j个连通域与第k个连通域之间面积的差值
Figure DEST_PATH_IMAGE045
，面积差值
Figure 218337DEST_PATH_IMAGE045
越小，
Figure 254426DEST_PATH_IMAGE046
整体值就越大，面积差值
Figure 83841DEST_PATH_IMAGE045
由第j个连通域的面积
Figure DEST_PATH_IMAGE047
与第k个连通域的面积
Figure 80747DEST_PATH_IMAGE048
作差得到，如果两个连通域面积中的其中一个过小，则存在鱼的可能性就越低，该连通域由水花形成的可能性就越大。
比较并确定帧差图像的图结构中，第j个连通域对应节点到该节点自身的边权值以及第j个连通域对应节点到其它连通域对应节点的边权值中的最大值，也即求取
Figure DEST_PATH_IMAGE049
与
Figure 919390DEST_PATH_IMAGE050
中的最大值。
S3、根据所确定的某个节点到任意一个节点的边权值中的最大值，对当前时刻的养殖池灰度图像进行图像增强处理。
假设帧差图像的图结构中，第j个连通域对应节点到第l个连通域对应节点的边权值最大，则以第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域和第i时刻的灰度图像中与第l个连通域对应的区域的相似程度值
Figure DEST_PATH_IMAGE051
，作为第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域中存在鱼的可能值
Figure 403461DEST_PATH_IMAGE052
，也即
Figure DEST_PATH_IMAGE053
。
对当前时刻也即第i时刻的灰度图像，首先采用直方图均衡算法得到灰度图像中每个像素点的灰度变化值
Figure 669358DEST_PATH_IMAGE054
，用于对当前时刻也即第i时刻的灰度图像中的不同灰度值进行不同程度的增强，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE055
表示第i时刻的灰度图像中所有像素点的总个数。
然后，对于第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域，根据所确定的该区域存在鱼的可能值
Figure 622401DEST_PATH_IMAGE056
，对该区域内像素点的灰度变化值进行修正，得到当前第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域内像素点灰度变化值的修正量：
Figure DEST_PATH_IMAGE057
其中，
Figure 264735DEST_PATH_IMAGE058
表示当前第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域内像素点灰度变化值的修正量，
Figure DEST_PATH_IMAGE059
表示当前第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域内像素点灰度变化值，
Figure 868892DEST_PATH_IMAGE060
表示当前第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域内存在鱼的可能值，可能值越大，则对该区域内像素点的灰度变化值的修正程度越大。
由上述修正量计算方法，确定当前时刻也即第i时刻的灰度图像中与各个连通域对应的区域内灰度值的改变量，完成对当前时刻也即第i时刻的灰度图像的增强。
S4、将完成图像增强处理的当前时刻的养殖池灰度图输入训练好的神经网络，以确定鱼群数量，根据鱼群数量调整养殖池光照强度。
本实施例的神经网络模型为yolo-v3网络模型，所采用的训练样本同样进行了如本实施例的图像增强处理，神经网络模型的训练方法属于公知常识，本实施例不再赘述。
将经过图像增强处理的当前时刻也即第i时刻的灰度图像输入训练好的神经网络，便可确定当前时刻养殖池中鱼群数量，将所得养殖池中鱼群数量输入预设的鱼群数量与光照强度的对应关系，便可确定在当前时刻养殖池中鱼群数量情况下，最为合适的光照强度。
其中，最为合适的光照强度，指的是光源功率尽可能小，但又保证所发出的光照范围足够大而能有效防止鱼群趋光聚集，以实现保证养殖效果前提下的光源能耗的最小化。
系统实施例：
本发明还提供了一种模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节系统实施例，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现一种模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法的步骤。
处理器可以为微处理器MCU、可编程逻辑器件FPGA等处理装置。
存储器可为利用电能方式存储信息的各式存储器，RAM、ROM等；利用磁能方式存储信息的各式存储器，例如硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、U盘等；利用光学方式存储信息的各式存储器，例如CD、DVD等。当然，还有其他方式的存储器，例如量子存储器、石墨烯存储器等。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法，其特征在于，包括以下步骤：
拍摄养殖池图像，并将拍摄所得养殖池图像灰度化处理得到灰度图像，将前一时刻的灰度图像与当前时刻的灰度图像进行帧差处理，得到帧差图像；
通过连通域提取算法确定所述帧差图像中的各个连通域，以帧差图像中每个连通域为节点，建立帧差图像的图结构，计算帧差图像的图结构中某个节点到任意一个节点的边权值，并确定所述某个节点到任意一个节点的边权值中的最大值；
确定所述某个节点所对应的连通域，在当前时刻的灰度图像中确定与所述某个节点所对应的连通域位置对应的区域，根据所述某个节点到任意一个节点的边权值中的最大值，确定所述区域中存在鱼的可能值；
计算当前时刻的灰度图像中，与每个连通域位置对应的区域中存在鱼的可能值，根据所得可能值，对当前时刻的灰度图像进行增强处理；
将增强处理后的当前时刻的灰度图像输入训练好的神经网络模型，确定当前时刻养殖池中鱼群数量，根据鱼群数量确定最佳光照强度；
计算帧差图像的图结构中某个节点到任意一个节点的边权值的方法为：
计算第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域上的二维信息熵
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，以及第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域上的二维信息熵
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；
所述二维信息熵的计算方法为：统计所述区域上各像素点的灰度值以及各像素点3*3邻域内的平均灰度值并构成二维向量，计算每种二维向量在所有二维向量中出现的频次，根据信息熵公式和各像素点对应所得二维向量的出现频次计算得到各个区域上的二维信息熵值；
所述第i-1时刻为前一时刻，所述第i时刻为当前时刻；
计算第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域和第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域的相似程度值：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
表示第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域和第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域的相似程度值，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域上二维向量的种类数，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
表示第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域上二维向量的种类数；
将所得相似程度值
Figure DEST_PATH_IMAGE007
作为帧差图像的图结构中，第j个连通域对应的节点从自身到自身的边权值；
计算帧差图像的图结构中，每个节点到其余节点的边权值：
Figure DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示帧差图像的图结构中，第j个连通域对应节点到第k个连通域对应节点的边权值，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
表示第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域和第i时刻的灰度图像中与第k个连通域对应的区域的相似程度值；
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示通过连通域提取算法所得到的第j个连通域中心点与第k个连通域中心点之间的距离值；
Figure DEST_PATH_IMAGE012
表示通过连通域提取算法所得到的第j个连通域的面积与第k个连通域的面积之间差值
Figure DEST_PATH_IMAGE013
，面积差值
Figure 172848DEST_PATH_IMAGE013
由第j个连通域的面积
Figure DEST_PATH_IMAGE014
与第k个连通域的面积
Figure DEST_PATH_IMAGE015
作差得到；
根据所述某个节点到任意一个节点的边权值中的最大值，确定所述区域中存在鱼的可能值的方法为：
当帧差图像的图结构中，第j个连通域对应节点到第l个连通域对应节点的边权值最大，则计算第i-1时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域和第i时刻的灰度图像中与第l个连通域对应的区域之间的相似程度值
Figure DEST_PATH_IMAGE016
，以相似程度值
Figure DEST_PATH_IMAGE017
作为第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域中存在鱼的可能值
Figure DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
。
2.根据权利要求1所述的模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法，其特征在于，根据所得可能值，对当前时刻的灰度图像进行增强处理的方法为：
采用直方图均衡算法对i时刻的灰度图像进行处理，得到第i时刻的灰度图像中每个像素点的灰度变化值
Figure DEST_PATH_IMAGE020
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE021
表示第i时刻的灰度图像中所有像素点的总个数；
然后根据所述第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域中存在鱼的可能值
Figure DEST_PATH_IMAGE022
对该区域内像素点的灰度变化值进行修正，得到第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域内像素点灰度变化值的修正量：
Figure DEST_PATH_IMAGE023
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
表示当前第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域内像素点灰度变化值的修正量，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
表示当前第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域内像素点灰度变化值，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
表示当前第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域内存在鱼的可能值；
根据所得修正量，对第i时刻的灰度图像中与第j个连通域对应的区域内像素点的灰度值进行修正，完成对当前时刻的灰度图像的增强处理。
3.根据权利要求1或2所述的模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法，其特征在于，在得到所述训练好的神经网络模型的过程中，作为训练样本的由养殖池图像灰度化处理所得的灰度图像，同样经过了所述增强处理。
4.一种模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器用于执行存储于所述存储器中的指令以实现如权利要求1~3任一项所述的模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法。
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