CN117044661B - 一种水产健康生态调水系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种水产健康生态调水系统,包括环形的主干流道,主干流道上连通有多个环形的支线流道,主干流道和支线流道内的水流均为单向流,二者交会处的水流方向一致并设有鱼群导引装置;还包括锻炼度评估装置,锻炼度评估装置包括:影像采集模块、影像分析模块、流速检测模块、鱼群分析模块、协调控制模块。本发明不仅能够对鱼群的运动量进行量化,有助于管理者根据鱼群的运动量来评估鱼群的“瘦身”的程度,还能够将鱼群拆散以及重组,有利于保障处在末尾位置的鱼个体的运动量充足。
Description
技术领域
本发明涉及水产管理技术领域,具体为一种水产健康生态调水系统。
背景技术
在水产管理技术领域,调水,也称为吊水,是指待某些水产——例如鱼类,生长到一定的程度后,将其转移至清水池,使其在清水池内游动。在此期间,不投喂饲料、青草或饵料等食物,也不投放药剂,以实现水产的“瘦身”,降低水产的脂肪含量,使水产的肉质更结实和减少腥味。
然而,在现有的技术中,难以对鱼群的运动量进行量化,使得管理者无法根据鱼群的运动量来评估鱼群的“瘦身”的程度。此外,由于鱼群的鱼个体间存在有差异,鱼群中的一些鱼个体会始终处在鱼群的领头位置,而另一些鱼个体则始终处在鱼群的末尾位置。处在末尾位置的鱼个体游动时所受到的阻力较小,相比于领头位置的鱼个体更容易游动。如果鱼群长时间保持着恒定的位置分布,处在末尾位置的鱼个体的运动量会明显小于处在领头位置的鱼个体的运动量,导致处在末尾位置的鱼个体的运动量不足。
发明内容
为克服现有技术的不足,本发明提供了一种水产健康生态调水系统,该系统不仅能够对鱼群的运动量进行量化,有助于管理者根据鱼群的运动量来评估鱼群的“瘦身”的程度,还能够将鱼群拆散以及重组,有利于保障处在末尾位置的鱼个体的运动量充足。
本发明采用了以下的技术方案。
一种水产健康生态调水系统,包括环形的主干流道,所述主干流道上连通有多个环形的支线流道,所述主干流道和支线流道内的水流均为单向流,二者交会处的水流方向一致并设有鱼群导引装置;
还包括锻炼度评估装置,所述锻炼度评估装置包括:
影像采集模块,所述影像采集模块能够获取包含了主干流道和支线流道的鸟瞰影像;
影像分析模块,所述影像分析模块能够对采集到的鸟瞰影像进行分析,得到影像分析结果;
流速检测模块,所述流速检测模块能够获取主干流道和支线流道的水流速度信息;
鱼群分析模块,所述鱼群分析模块能够依据影像分析结果和水流速度信息,获取鱼群运动量信息以及鱼群位置信息;
协调控制模块,所述协调控制模块能够依据鱼群运动量信息以及鱼群位置信息,通过控制鱼群导引装置,分割主干流道或支线流道内的鱼群,以及选择将主干流道内的鱼群导引进选定的支线流道,或者选择将选定的支线流道内的鱼群导引进主干流道。
进一步,所述影像采集模块获取的每帧鸟瞰影像均附带与该帧鸟瞰影像的获取时间对应的时间标签。
进一步,所述影像分析模块包括:
流道轮廓提取单元,所述流道轮廓提取单元能够按预设的流道轮廓线,从鸟瞰影像上截取代表主干流道和支线流道的流道自然影像;
影像转换单元,所述影像转换单元能够将流道自然影像转换成流道灰度影像;
二值化处理单元,所述二值化处理单元能够对流道灰度影像进行二值化处理,得到二值化影像;
形态学处理单元,所述形态学处理单元能够对二值化影像进行形态学处理,得到形态学影像;
连通域提取单元,所述连通域提取单元能够对形态学影像进行连通域提取,得到鱼群连通域;
连通域读取单元,所述连通域读取单元能够读取鱼群连通域的特征信息,所述特征信息包括鱼群连通域的质心实际坐标、像素点数量。
进一步,所述鱼群分析模块能够执行以下步骤:
S1、按时间顺序依次遍历各帧鸟瞰影像,获取各帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域与其上一帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域之间的关联关系;
S2、依据获取的关联关系,对各帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域进行运动检测,得到各帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域的位移速度;
S3、依据获得的关联关系以及位移速度,分别计算各帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域的增益运动量和累计运动量。
进一步,所述步骤S1包括:
通过卡尔曼滤波算法获取上一帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域的整体的质心、前半部分的质心、后半部分的质心在当前帧鸟瞰影像的质心预测坐标;
a1)若当前帧鸟瞰影像的任意鱼群连通域的整体的质心实际坐标处于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的整体的质心预测坐标的坐标误差范围之内,且当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域的像素点数量位于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的像素点数量的数量误差范围之内,则将当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域视为上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的等域;
a2)若当前帧鸟瞰影像的任意鱼群连通域的轮廓包含了上一帧鸟瞰影像的多个对应鱼群连通域的整体的质心预测坐标,且当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域的像素点数量位于上一帧鸟瞰影像的多个对应鱼群连通域的像素点数量之和的数量误差范围之内,则将当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域视为上一帧鸟瞰影像的多个对应鱼群连通域的合域;
a3)若当前帧鸟瞰影像的任意鱼群连通域的整体的质心实际坐标处于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的前半部分的质心预测坐标的坐标误差范围之内,且当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域的像素点数量位于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的前半部分的像素点数量的数量误差范围之内,则将当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域视为上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的前子域;
若当前帧鸟瞰影像的任意鱼群连通域的整体的质心实际坐标处于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的后半部分的质心预测坐标的坐标误差范围之内,且当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域的像素点数量位于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的后半部分的像素点数量的数量误差范围之内,则将当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域视为上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的后子域。
进一步,对于任意鸟瞰影像的鱼群连通域,其增益运动量符合以下公式:
ΔWni=(Vf+Vc)2t·S,式中,
ΔWni为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域i的增益运动量;
Vf为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域i的位移速度;
Vc为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域i所处位置的水流速度;
t为第n帧鸟瞰影像与第n-1帧鸟瞰影像之间的时间差;
S为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域i的像素点数量。
进一步,对于当前帧鸟瞰影像中被视为等域的鱼群连通域,其累计运动量符合以下公式:
式中,
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iE的累计运动量;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iE的增益运动量;
为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域ie的累计运动量;
其中,鱼群连通域iE被视为鱼群连通域ie的等域。
进一步,对于当前帧鸟瞰影像中被视为合域的鱼群连通域,其累计运动量符合以下公式:
式中,
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iF的累计运动量;
m为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域if的数量;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iF的增益运动量;
为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域if的累计运动量;
其中,鱼群连通域iF为各个鱼群连通域if的合域。
进一步,对于当前帧鸟瞰影像中被视为前子域的鱼群连通域,其累计运动量符合以下公式:
式中,
K为预设的阻力减少系数;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iA的累计运动量;
为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域iZ的累计运动量;
SA为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iA的像素点数量;
SZ为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域iZ的像素点数量;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iA的增益运动量;
其中,鱼群连通域iA为鱼群连通域iZ的前子域;
对于当前帧鸟瞰影像中被视为后子域的鱼群连通域,其累计运动量符合以下公式:
式中,
K为预设的阻力减少系数;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iB的累计运动量;
为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域iZ的累计运动量;
SB为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iB的像素点数量;
SZ为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域iZ的像素点数量;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iB的增益运动量;
其中,鱼群连通域iA为鱼群连通域iZ的后子域。
进一步,所述鱼群导引装置包括彼此平行且紧邻的定栅栏和动栅栏,所述动栅栏连接有致动件,所述致动件能够使动栅栏沿定栅栏的长度方向移动,从而使定栅栏和动栅栏之间的缝隙对齐或者错开,所述定栅栏背对水流方向的一端设有闪光灯。
本发明的有益效果为:
本发明设有环形的主干流道,主干流道上连通多个环形的支线流道,在进行调水作业时,鱼群能够逆主干流道的水流方向游动。
此外,本发明还设有锻炼度评估装置,其中锻炼度评估装置包括影像采集模块、影像分析模块、流速检测模块、鱼群分析模块和协调控制模块。在鱼群游动的过程中:
影像采集模块能够获取包含了主干流道和支线流道的鸟瞰影像;
影像分析模块能够对采集到的鸟瞰影像进行分析,得到影像分析结果;
流速检测模块能够获取主干流道和支线流道的水流速度信息;
鱼群分析模块能够依据影像分析结果和水流速度信息,获取鱼群运动量信息以及鱼群位置信息,管理者根据鱼群运动量信息便能够对鱼群的“瘦身”程度进行评估;
协调控制模块能够依据鱼群运动量信息以及鱼群位置信息,通过控制鱼群导引装置,分割主干流道或支线流道内的鱼群,以及选择将主干流道内的鱼群导引进选定的支线流道,或者选择将选定的支线流道内的鱼群导引进主干流道,如此,便能够实现鱼群的拆散以及重组,有利于保障处在末尾位置的鱼个体的运动量充足。
综上,本发明不仅能够对鱼群的运动量进行量化,有助于管理者根据鱼群的运动量来评估鱼群的“瘦身”的程度,还能够将鱼群拆散以及重组,有利于保障处在末尾位置的鱼个体的运动量充足。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本实施例的硬件分布示意图;
图2为本实施例的影像鱼群导引装置的结构示意图。
附图标记说明:
主干流道11,支线流道12,
第一鱼群导引装置21,第二鱼群导引装置22,
定栅栏201,动栅栏202,致动件203,闪光灯204。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制;为了更好说明本实施例,附图某些部件会有省略、放大或缩小,并不代表实际产品的尺寸。
对于本领域技术人员来说,附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
如附图所示的一种水产健康生态调水系统,包括环形的主干流道11,主干流道11上连通有多个环形的支线流道12,主干流道11和支线流道12内的水流均为单向流,二者交会处的水流方向一致并设有鱼群导引装置;
还包括锻炼度评估装置,锻炼度评估装置包括:
影像采集模块,影像采集模块能够获取包含了主干流道11和支线流道12的鸟瞰影像;
影像分析模块,影像分析模块能够对采集到的鸟瞰影像进行分析,得到影像分析结果;
流速检测模块,流速检测模块能够获取主干流道11和支线流道12的水流速度信息;
鱼群分析模块,鱼群分析模块能够依据影像分析结果和水流速度信息,获取鱼群运动量信息以及鱼群位置信息;
协调控制模块,协调控制模块能够依据鱼群运动量信息以及鱼群位置信息,通过控制鱼群导引装置,分割主干流道11或支线流道12内的鱼群,以及选择将主干流道11内的鱼群导引进选定的支线流道12,或者选择将选定的支线流道12内的鱼群导引进主干流道11。
优选的,影像采集模块获取的每帧鸟瞰影像均附带与该帧鸟瞰影像的获取时间对应的时间标签。这样,影像分析模块将相邻帧鸟瞰影像上的时间标签的数值相减,便能够得到相邻帧鸟瞰影像之间的时间差。
作为一个示例,影像采集模块为设于主干流道11和支线流道12上方的摄像头;流速检测模块为多个均布于主干流道11和支线流道12内的流速传感器。
优选的,影像分析模块包括:
流道轮廓提取单元,流道轮廓提取单元能够按预设的流道轮廓线,从鸟瞰影像上截取代表主干流道11和支线流道12的流道自然影像;
影像转换单元,影像转换单元能够将流道自然影像转换成流道灰度影像;
二值化处理单元,二值化处理单元能够对流道灰度影像进行二值化处理,得到二值化影像;
形态学处理单元,形态学处理单元能够对二值化影像进行形态学处理,得到形态学影像;
连通域提取单元,连通域提取单元能够对形态学影像进行连通域提取,得到鱼群连通域;
连通域读取单元,连通域读取单元能够读取鱼群连通域的特征信息,特征信息包括鱼群连通域的质心实际坐标、像素点数量。
优选的,鱼群分析模块能够执行以下步骤:
S1、按时间顺序依次遍历各帧鸟瞰影像,获取各帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域与其上一帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域之间的关联关系;
S2、依据获取的关联关系,对各帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域进行运动检测,得到各帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域的位移速度;
S3、依据获得的关联关系以及位移速度,分别计算各帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域的增益运动量和累计运动量。
优选的,步骤S1包括:
通过卡尔曼滤波算法获取上一帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域的整体的质心、前半部分的质心、后半部分的质心在当前帧鸟瞰影像的质心预测坐标;
a1)若当前帧鸟瞰影像的任意鱼群连通域的整体的质心实际坐标处于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的整体的质心预测坐标的坐标误差范围之内,且当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域的像素点数量位于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的像素点数量的数量误差范围之内,则将当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域视为上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的等域;
a2)若当前帧鸟瞰影像的任意鱼群连通域的轮廓包含了上一帧鸟瞰影像的多个对应鱼群连通域的整体的质心预测坐标,且当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域的像素点数量位于上一帧鸟瞰影像的多个对应鱼群连通域的像素点数量之和的数量误差范围之内,则将当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域视为上一帧鸟瞰影像的多个对应鱼群连通域的合域;
a3)若当前帧鸟瞰影像的任意鱼群连通域的整体的质心实际坐标处于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的前半部分的质心预测坐标的坐标误差范围之内,且当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域的像素点数量位于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的前半部分的像素点数量的数量误差范围之内,则将当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域视为上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的前子域;
若当前帧鸟瞰影像的任意鱼群连通域的整体的质心实际坐标处于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的后半部分的质心预测坐标的坐标误差范围之内,且当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域的像素点数量位于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的后半部分的像素点数量的数量误差范围之内,则将当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域视为上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的后子域。
优选的,对于任意鸟瞰影像的鱼群连通域,其增益运动量符合以下公式:
ΔWni=(Vf+Vc)2t·S,式中,
ΔWni为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域i的增益运动量;
Vf为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域i的位移速度;
Vc为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域i所处位置的水流速度;
t为第n帧鸟瞰影像与第n-1帧鸟瞰影像之间的时间差;
S为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域i的像素点数量。
若第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域i被视为等域,则鱼群连通域i的位移速度等于鱼群连通域i在第n帧鸟瞰影像和第n-1帧鸟瞰影像之间的位移幅度,除以第n帧鸟瞰影像与第n-1帧鸟瞰影像之间的时间差。
优选的,对于当前帧鸟瞰影像中被视为等域的鱼群连通域,其累计运动量符合以下公式:
式中,
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iE的累计运动量;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iE的增益运动量;
为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域ie的累计运动量;
其中,鱼群连通域iE被视为鱼群连通域ie的等域。
优选的,对于当前帧鸟瞰影像中被视为合域的鱼群连通域,其累计运动量符合以下公式:
式中,
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iF的累计运动量;
m为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域if的数量;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iF的增益运动量;
为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域if的累计运动量;
其中,鱼群连通域iF为各个鱼群连通域if的合域;
优选的,对于当前帧鸟瞰影像中被视为前子域的鱼群连通域,其累计运动量符合以下公式:
式中,
K为预设的阻力减少系数;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iA的累计运动量;
为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域iZ的累计运动量;
SA为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iA的像素点数量;
SZ为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域iZ的像素点数量;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iA的增益运动量;
其中,鱼群连通域iA为鱼群连通域iZ的前子域;
对于当前帧鸟瞰影像中被视为后子域的鱼群连通域,其累计运动量符合以下公式:
式中,
K为预设的阻力减少系数;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iB的累计运动量;
为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域iZ的累计运动量;
SB为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iB的像素点数量;
SZ为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域iZ的像素点数量;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iB的增益运动量;
其中,鱼群连通域iA为鱼群连通域iZ的后子域。
作为一个示例,预设的阻力减少系数K等于0.2。
优选的,鱼群导引装置包括彼此平行且紧邻的定栅栏201和动栅栏202,动栅栏202连接有致动件203,致动件203能够使动栅栏202沿定栅栏201的长度方向移动,从而使定栅栏201和动栅栏202之间的缝隙对齐或者错开,其中,当定栅栏201和动栅栏202之间的缝隙对齐时,鱼群导引装置处于放行状态;当定栅栏201和动栅栏202之间的缝隙错开时,鱼群导引装置处于拦截状态。定栅栏201背对水流方向的一端设有闪光灯204。作为一示例,致动件203为电推杆。
能理解的是,若需要对鱼群进行分割,则待鱼群的部分越过定栅栏201后,协调控制模块控制闪光灯204发亮,由于鱼的向后视力较差,越过定栅栏201的鱼个体不受闪光灯204的影响继续向前游动,而未越过定栅格的鱼个体则在闪光灯204的作用下停止游动或向后游动,从而将鱼群分割开。
作为一个示例,如图所示,主干流道和每个支线流道的交会处均设有二个鱼群导引装置,其中之一用于拦截主干流道,视为第一鱼群导引装置21;其中之二用于拦截支线流道,视为第二鱼群导引装置22。如需将主干流道内的鱼群导引进支线流道,则使第一鱼群导引装置21处于拦截状态,并使第二鱼群导引装置22处于放行状态;如需将支线流道内的鱼群导引进主干流道,则使第二鱼群导引装置22处于拦截状态,并使第一鱼群导引装置21处于放行状态。
当然,待主干流道内的某些鱼群的运动量达到设定的阈值后,管理者可通过操纵协调控制模块控制鱼群导引装置将这些鱼群导引进空置的支线流道,从而有利于管理者进行捕捉。
显然,本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例,而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种水产健康生态调水系统,其特征在于,包括环形的主干流道,所述主干流道上连通有多个环形的支线流道,所述主干流道和支线流道内的水流均为单向流,二者交会处的水流方向一致并设有鱼群导引装置;
还包括锻炼度评估装置,所述锻炼度评估装置包括:
影像采集模块,所述影像采集模块能够获取包含了主干流道和支线流道的鸟瞰影像;
影像分析模块,所述影像分析模块能够对采集到的鸟瞰影像进行分析,得到影像分析结果;
流速检测模块,所述流速检测模块能够获取主干流道和支线流道的水流速度信息;
鱼群分析模块,所述鱼群分析模块能够依据影像分析结果和水流速度信息,获取鱼群运动量信息以及鱼群位置信息;
协调控制模块,所述协调控制模块能够依据鱼群运动量信息以及鱼群位置信息,通过控制鱼群导引装置,分割主干流道或支线流道内的鱼群,以及选择将主干流道内的鱼群导引进选定的支线流道,或者选择将选定的支线流道内的鱼群导引进主干流道。
2.根据权利要求1所述的一种水产健康生态调水系统,其特征在于,所述影像采集模块获取的每帧鸟瞰影像均附带与该帧鸟瞰影像的获取时间对应的时间标签。
3.根据权利要求1所述的一种水产健康生态调水系统,其特征在于,所述影像分析模块包括:
流道轮廓提取单元,所述流道轮廓提取单元能够按预设的流道轮廓线,从鸟瞰影像上截取代表主干流道和支线流道的流道自然影像;
影像转换单元,所述影像转换单元能够将流道自然影像转换成流道灰度影像;
二值化处理单元,所述二值化处理单元能够对流道灰度影像进行二值化处理,得到二值化影像;
形态学处理单元,所述形态学处理单元能够对二值化影像进行形态学处理,得到形态学影像;
连通域提取单元,所述连通域提取单元能够对形态学影像进行连通域提取,得到鱼群连通域;
连通域读取单元,所述连通域读取单元能够读取鱼群连通域的特征信息,所述特征信息包括鱼群连通域的质心实际坐标、像素点数量。
4.根据权利要求1所述的一种水产健康生态调水系统,其特征在于,所述鱼群分析模块能够执行以下步骤:
S1、按时间顺序依次遍历各帧鸟瞰影像,获取各帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域与其上一帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域之间的关联关系;
S2、依据获取的关联关系,对各帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域进行运动检测,得到各帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域的位移速度;
S3、依据获得的关联关系以及位移速度,分别计算各帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域的增益运动量和累计运动量。
5.根据权利要求4所述的一种水产健康生态调水系统,其特征在于,所述步骤S1包括:
通过卡尔曼滤波算法获取上一帧鸟瞰影像的各个鱼群连通域的整体的质心、前半部分的质心、后半部分的质心在当前帧鸟瞰影像的质心预测坐标;
a1)若当前帧鸟瞰影像的任意鱼群连通域的整体的质心实际坐标处于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的整体的质心预测坐标的坐标误差范围之内,且当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域的像素点数量位于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的像素点数量的数量误差范围之内,则将当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域视为上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的等域;
a2)若当前帧鸟瞰影像的任意鱼群连通域的轮廓包含了上一帧鸟瞰影像的多个对应鱼群连通域的整体的质心预测坐标,且当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域的像素点数量位于上一帧鸟瞰影像的多个对应鱼群连通域的像素点数量之和的数量误差范围之内,则将当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域视为上一帧鸟瞰影像的多个对应鱼群连通域的合域;
a3)若当前帧鸟瞰影像的任意鱼群连通域的整体的质心实际坐标处于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的前半部分的质心预测坐标的坐标误差范围之内,且当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域的像素点数量位于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的前半部分的像素点数量的数量误差范围之内,则将当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域视为上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的前子域;
若当前帧鸟瞰影像的任意鱼群连通域的整体的质心实际坐标处于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的后半部分的质心预测坐标的坐标误差范围之内,且当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域的像素点数量位于上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的后半部分的像素点数量的数量误差范围之内,则将当前帧鸟瞰影像的该鱼群连通域视为上一帧鸟瞰影像的对应鱼群连通域的后子域。
6.根据权利要求5所述的一种水产健康生态调水系统,其特征在于,对于任意鸟瞰影
像的鱼群连通域,其增益运动量符合以下公式:
ΔWni=(Vf+Vc)2t·S,式中,
ΔWni为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域i的增益运动量;
Vf为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域i的位移速度;
Vc为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域i所处位置的水流速度;
t为第n帧鸟瞰影像与第n-1帧鸟瞰影像之间的时间差;
S为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域i的像素点数量。
7.根据权利要求6所述的一种水产健康生态调水系统,其特征在于,对于当前帧鸟瞰影像中被视为等域的鱼群连通域,其累计运动量符合以下公式:
式中,
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iE的累计运动量;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iE的增益运动量;
为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域ie的累计运动量;
其中,鱼群连通域iE被视为鱼群连通域ie的等域。
8.根据权利要求6所述的一种水产健康生态调水系统,其特征在于,对于当前帧鸟瞰影像中被视为合域的鱼群连通域,其累计运动量符合以下公式:
式中,
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iF的累计运动量;
m为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域if的数量;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iF的增益运动量;
为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域if的累计运动量;
其中,鱼群连通域iF为各个鱼群连通域if的合域。
9.根据权利要求6所述的一种水产健康生态调水系统,其特征在于,对于当前帧鸟瞰影像中被视为前子域的鱼群连通域,其累计运动量符合以下公式:
式中,
K为预设的阻力减少系数;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iA的累计运动量;
为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域iZ的累计运动量;
SA为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iA的像素点数量;
SZ为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域iZ的像素点数量;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iA的增益运动量;
其中,鱼群连通域iA为鱼群连通域iZ的前子域;
对于当前帧鸟瞰影像中被视为后子域的鱼群连通域,其累计运动量符合以下公式:
式中,
K为预设的阻力减少系数;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iB的累计运动量;
为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域iZ的累计运动量;
SB为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iB的像素点数量;
SZ为第n-1帧鸟瞰影像的鱼群连通域iZ的像素点数量;
为第n帧鸟瞰影像的鱼群连通域iB的增益运动量;
其中,鱼群连通域iA为鱼群连通域iZ的后子域。
10.根据权利要求1所述的一种水产健康生态调水系统,其特征在于,所述鱼群导引装置包括彼此平行且紧邻的定栅栏和动栅栏,所述动栅栏连接有致动件,所述致动件能够使动栅栏沿定栅栏的长度方向移动,从而使定栅栏和动栅栏之间的缝隙对齐或者错开,所述定栅栏背对水流方向的一端设有闪光灯。
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Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2028049C1 (ru) * | 1992-02-03 | 1995-02-09 | Сибирский научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт рыбного хозяйства | Мелководный водоем для выращивания товарной рыбы |
JP2009038977A (ja) * | 2007-08-06 | 2009-02-26 | Mie Univ | 小型魚類機能評価システム |
KR20100132707A (ko) * | 2009-06-10 | 2010-12-20 | 주식회사 아세아방재 | 친환경 어도구조물 |
CN107372217A (zh) * | 2017-08-03 | 2017-11-24 | 中国水产科学研究院南海水产研究所 | 一种全自动鱼类力竭运动实验装置 |
KR20180057785A (ko) * | 2016-11-22 | 2018-05-31 | 주식회사 글로비트 | 영상분석을 통한 어류 개체수 측정 시스템 및 그 측정방법 |
CN110633530A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-31 | 南通大学 | 一种基于计算流体动力学和卷积神经网络的鱼道设计方法 |
CN210597233U (zh) * | 2019-07-03 | 2020-05-22 | 中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司 | 一种进出口分层型鱼道 |
EP3761059A1 (en) * | 2019-07-03 | 2021-01-06 | Furuno Electric Company Limited | Systems and methods for generating training dataset for discrimination of fish species |
CN112634202A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-04-09 | 浙江省农业科学院 | 一种基于YOLOv3-Lite的混养鱼群行为检测的方法、装置及系统 |
CN112779893A (zh) * | 2021-02-01 | 2021-05-11 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于鱼类集群行为习性的鱼道设计方法 |
CN114419320A (zh) * | 2022-01-19 | 2022-04-29 | 中山大学 | 一种基于图像识别的鱼群检测方法、系统及装置 |
CN217184383U (zh) * | 2022-03-11 | 2022-08-16 | 贵州大学 | 一种稻田养鱼用圈鱼装置 |
CN115147706A (zh) * | 2022-05-17 | 2022-10-04 | 南方海洋科学与工程广东省实验室(湛江) | 鱼群摄食行为的识别方法、装置、设备与介质 |
CN115439698A (zh) * | 2022-10-08 | 2022-12-06 | 河北工程大学 | 一种基于SSD-ResNet的鱼道鱼类识别系统及方法 |
CN115486399A (zh) * | 2022-10-21 | 2022-12-20 | 广州淏瀚生物科技有限公司 | 一种吊水鱼吊养自动进出鱼系统 |
CN115812646A (zh) * | 2022-12-05 | 2023-03-21 | 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 | 鱼道内鱼类行为分析方法 |
CN219514978U (zh) * | 2022-12-29 | 2023-08-15 | 通威农业发展有限公司 | 一种鱼类养殖用瘦身跑道池 |
CN116649263A (zh) * | 2023-06-25 | 2023-08-29 | 通威农业发展有限公司 | 一种瘦身鱼的三级吊水养殖系统以及养殖方法 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
NO20015043A (no) * | 2001-10-17 | 2003-01-27 | Per Lyngstad | Teknisk arrangement for transport av levende fisk eller skalldyr |
GB0507965D0 (en) * | 2005-04-20 | 2005-05-25 | Univ The Glasgow | Apparatus and method for influencing fish swimming behaviour |
US11688154B2 (en) * | 2020-05-28 | 2023-06-27 | X Development Llc | Analysis and sorting in aquaculture |
-
2023
- 2023-08-30 CN CN202311107640.8A patent/CN117044661B/zh active Active
Patent Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2028049C1 (ru) * | 1992-02-03 | 1995-02-09 | Сибирский научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт рыбного хозяйства | Мелководный водоем для выращивания товарной рыбы |
JP2009038977A (ja) * | 2007-08-06 | 2009-02-26 | Mie Univ | 小型魚類機能評価システム |
KR20100132707A (ko) * | 2009-06-10 | 2010-12-20 | 주식회사 아세아방재 | 친환경 어도구조물 |
KR20180057785A (ko) * | 2016-11-22 | 2018-05-31 | 주식회사 글로비트 | 영상분석을 통한 어류 개체수 측정 시스템 및 그 측정방법 |
CN107372217A (zh) * | 2017-08-03 | 2017-11-24 | 中国水产科学研究院南海水产研究所 | 一种全自动鱼类力竭运动实验装置 |
CN210597233U (zh) * | 2019-07-03 | 2020-05-22 | 中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司 | 一种进出口分层型鱼道 |
EP3761059A1 (en) * | 2019-07-03 | 2021-01-06 | Furuno Electric Company Limited | Systems and methods for generating training dataset for discrimination of fish species |
CN110633530A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-31 | 南通大学 | 一种基于计算流体动力学和卷积神经网络的鱼道设计方法 |
CN112634202A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-04-09 | 浙江省农业科学院 | 一种基于YOLOv3-Lite的混养鱼群行为检测的方法、装置及系统 |
CN112779893A (zh) * | 2021-02-01 | 2021-05-11 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于鱼类集群行为习性的鱼道设计方法 |
CN114419320A (zh) * | 2022-01-19 | 2022-04-29 | 中山大学 | 一种基于图像识别的鱼群检测方法、系统及装置 |
CN217184383U (zh) * | 2022-03-11 | 2022-08-16 | 贵州大学 | 一种稻田养鱼用圈鱼装置 |
CN115147706A (zh) * | 2022-05-17 | 2022-10-04 | 南方海洋科学与工程广东省实验室(湛江) | 鱼群摄食行为的识别方法、装置、设备与介质 |
CN115439698A (zh) * | 2022-10-08 | 2022-12-06 | 河北工程大学 | 一种基于SSD-ResNet的鱼道鱼类识别系统及方法 |
CN115486399A (zh) * | 2022-10-21 | 2022-12-20 | 广州淏瀚生物科技有限公司 | 一种吊水鱼吊养自动进出鱼系统 |
CN115812646A (zh) * | 2022-12-05 | 2023-03-21 | 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 | 鱼道内鱼类行为分析方法 |
CN219514978U (zh) * | 2022-12-29 | 2023-08-15 | 通威农业发展有限公司 | 一种鱼类养殖用瘦身跑道池 |
CN116649263A (zh) * | 2023-06-25 | 2023-08-29 | 通威农业发展有限公司 | 一种瘦身鱼的三级吊水养殖系统以及养殖方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
Effect of novel acoustic transmitter on swimming performance and predator avoidance of juvenile Chinook Salmo:Determination of a size threshold;Ricardo W.Walker.etc;《Fisheries Research》;第176卷;第48-54页 * |
人工繁殖圆口铜鱼幼鱼游泳能力与游泳行为研究;刘谢驿等;《水生态学杂质》;第42卷(第02期);第94-100页 * |
基于人工鱼群优化分块的多聚焦图像融合;费春;张萍;李建平;;强激光与粒子束(01);第87-94页 * |
曾南华.《名特优水产健康养殖技术》.湖南科学技术出版社,2008,(第1版),第26-29页. * |
流速对黑鲷幼鱼游泳行为及运动生理的影响;汤保贵等;《水生生物学报》;第47卷(第12期);第1993-2002页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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