JP2007187575A - Device and method of monitoring water quality - Google Patents

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Hirozo Shiraishi
浩造 白石
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a device for monitoring water quality capable of accurately judging the abnormality of water quality without causing the determination mistake of the abnormality of water quality even if specific conditions other than the abnormality of water quality occur, and to provide a method of monitoring water quality. <P>SOLUTION: The device is constituted so as to capture and analyze the image of the fish housed in a water tank 1 to monitor the water quality in the water tank 1 and composed of an advance direction operating means for calculating the advancement direction of the fish from a plurality of captured images a direction change quantity operating means for calculating the change quantity in the advance direction of the fish on the basis of the advance direction calculated by the direction change quantity operating means, a change quantity averaging means for calculating the time average value of the change quantity in the advancement direction calculated by the direction change quantity operating means and a water quality determination means for determining water quality on the basis of the time average value of the change quantity in the advancement direction calculated by the change quantity averaging means. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、水質監視装置および水質監視方法に関する。さらに詳しくは、生物として毒性物質に敏感な小魚(例えば、メダカ)を複数尾水槽に入れ、撮影した小魚の画像をコンピュータで画像処理して、個々の小魚の行動を自動追尾し、リアルタイムで水質異常を検知する装置に関する。   The present invention relates to a water quality monitoring apparatus and a water quality monitoring method. More specifically, small fish (eg, medaka) that are sensitive to toxic substances as living organisms are placed in multiple tailwater tanks, and the captured small fish images are processed by a computer to automatically track the behavior of each small fish in real time. The present invention relates to a device for detecting an abnormality in water quality.

近年、テロリズムや不法投棄などによる環境悪化から安全な水を守ることへの関心が高まっている。
河川や池などの水質を検査する場合、工業計器による水質検査装置では、不特定多数の毒性物質の検知が不可能である。しかも、毒性物質の種類によっては、前処理や成分分析に時間を要するため迅速な対応が困難である。
そこで、浄水場などの水関連施設では、工業計器だけでなく、魚などの生物を使って水質の異常を検知している所が多く、近年では、魚の挙動を撮影し、その画像を画像処理することによって認識される魚の異常行動に基づいて水質異常を判定する技術が開発されている。
毒物等が混入したときにおける魚の異常行動としては、鼻あげ行動や、急激な動作・静止の繰り返し、頻繁な方向転換、沈下行動(急上昇とゆっくり沈下を繰り返す行動)、水槽内の特定箇所に集合する等が知られており、種々のパラメータを利用して、上記行動を検出し、水質を判断することが行われている。
In recent years, there has been a growing interest in protecting safe water from environmental degradation caused by terrorism and illegal dumping.
When inspecting the water quality of rivers and ponds, an unspecified number of toxic substances cannot be detected by a water quality inspection device using an industrial instrument. In addition, depending on the type of toxic substance, it takes time for pretreatment and component analysis, making it difficult to respond quickly.
Therefore, water-related facilities such as water purification plants often detect abnormalities in water quality using not only industrial instruments but also organisms such as fish. In recent years, the behavior of fish is photographed and the images are processed. Techniques have been developed to determine water quality abnormalities based on abnormal behavior of fish recognized by doing so.
Abnormal behavior of fish when poisonous substances are mixed in, nose-lifting behavior, repeated rapid movement / stop, frequent direction change, sinking behavior (behavior that repeats rapid rise and fall), gathers at a specific location in the aquarium It is known that the above behavior is detected and the water quality is judged using various parameters.

魚の急激な動作・停止の繰り返しを把握するために、魚の加速度を利用する技術が開発されている(従来例1:特許文献1)。
従来例1の技術は、所定の時間内における魚の加速度頻度分布グラフを形成し、加速度異常の頻度が所定の数より多くなった場合に、魚の急激な動作・停止の繰り返している、つまり、水質の異常が生じていると判断するものである。
In order to grasp the repetition of rapid movement / stop of a fish, a technique using the acceleration of the fish has been developed (conventional example 1: Patent Document 1).
The technique of Conventional Example 1 forms a fish acceleration frequency distribution graph within a predetermined time, and when the frequency of acceleration abnormality is higher than a predetermined number, the rapid movement / stop of the fish is repeated. It is judged that an abnormality has occurred.

また、魚の頻繁な方向転換を把握することによって水質異常を判断する技術も開発されている(従来例2:特許文献2)。
従来例2の技術は、魚が細長い形状をしているので、その長手方向を魚の向きと定め、その向きが反転した回数を数え、その回数が正常時よりも多くなると水質異常が生じていると判断するものである。
Moreover, the technique which judges water quality abnormality by grasping | ascertaining the frequent direction change of a fish is also developed (conventional example 2: patent document 2).
In the technique of Conventional Example 2, since the fish has an elongated shape, the longitudinal direction is defined as the direction of the fish, the number of times the direction is reversed is counted, and if the number of times is greater than normal, water quality abnormality occurs. It is to be judged.

しかるに、従来例1の特許では、単に加速度の頻度分布を形成しているだけであるため、一部の魚が病気等に罹患したことにより異常行動をしても、その異常行動に起因する異常な加速度も頻度分布に含まれてしまう。すると、水質異常以外の特殊事情と本当の水質異常の区別をつけることができないので、水質異常の判断ミスが発生が発生する可能性が高くなる。   However, in the patent of Conventional Example 1, since only the acceleration frequency distribution is formed, even if some fish have an abnormal behavior due to illness or the like, an abnormality caused by the abnormal behavior is caused. Acceleration is also included in the frequency distribution. Then, since it is not possible to distinguish between special circumstances other than water quality abnormalities and real water quality abnormalities, there is a high possibility that an error in determining water quality abnormalities will occur.

また、従来例2の場合も同様に、魚の反転回数を数えているだけであるため、水質異常以外の特殊事情と本当の水質異常の区別をつけることができず、水質異常の判断ミスが発生が発生する可能性が高くなる。しかも、従来例2では、魚の反転、つまり、魚が180°向きを変化させた場合だけを考慮しているに過ぎないから、魚がジグザグに泳ぐような場合には、頻繁な方向転換しても反転回数には反映されない可能性がある。すると、水質異常が発生しても、その異常を検出できない可能性がある。   Similarly, in the case of the conventional example 2, since only the number of inversions of the fish is counted, it is not possible to distinguish between the special circumstances other than the water quality abnormality and the real water quality abnormality, and an error in judging the water quality abnormality occurs. Is likely to occur. Moreover, the conventional example 2 only considers the reversal of the fish, that is, the case where the fish changes its direction by 180 °. Therefore, when the fish swims zigzag, the direction is changed frequently. May not be reflected in the number of inversions. Then, even if a water quality abnormality occurs, the abnormality may not be detected.

特開昭63−175766号JP-A-63-175766 特開昭63−133060号JP-A-63-133060

本発明は上記事情に鑑み、水質異常以外の特殊事情が生じても、水質異常の判断ミスが生じることがなく、正確に水質異常を判断できる水質監視装置および水質監視方法を提供することを目的とする。   SUMMARY OF THE INVENTION In view of the above circumstances, an object of the present invention is to provide a water quality monitoring device and a water quality monitoring method capable of accurately determining a water quality abnormality without causing a water quality abnormality determination error even if a special situation other than the water quality abnormality occurs. And

第1発明の水質監視装置は、水槽内に収容されている魚の画像を撮影解析して水槽内の水質を監視する監視装置であって、撮影された複数枚の画像から算出される所定の時間内における魚の進行方向の変化量に基づいて、水質を判断する水質判断手段を備えていることを特徴とする。
第2発明の水質監視装置は、水槽内に収容されている魚の画像を撮影解析して水槽内の水質を監視する監視装置であって、撮影された複数枚の画像から魚の進行方向を算出する進行方向演算手段と、該進行方向演算手段が算出した進行方向に基づいて、魚の進行方向の変化量を算出する方向変化量演算手段と、該方向変化量演算手段によって算出された進行方向の変化量の時間平均値を算出する変化量平均手段とを備えていることを特徴とする。
第3発明の水質監視装置は、水槽内に収容されている魚の画像を撮影解析して水槽内の水質を監視する監視装置であって、撮影された複数枚の画像から魚の進行方向を算出する進行方向演算手段と、該進行方向演算手段が算出した進行方向に基づいて、魚の進行方向の変化量を算出する方向変化量演算手段と、該方向変化量演算手段によって算出された進行方向の変化量の時間平均値を算出する変化量平均手段と、該変化量平均手段によって算出された進行方向の変化量の時間平均値に基づいて、水質を判断する水質判断手段とからなることを特徴とする。
第4発明の水質監視方法は、水槽内に収容されている魚の画像を撮影解析して水槽内の水質を監視する監視方法であって、撮影された複数枚の画像から算出される所定の時間内における魚の進行方向の変化量に基づいて、水質を判断する水質判断することを特徴とする。
第5発明の水質監視装置は、水槽内に収容されている魚の画像を撮影解析して水槽内の水質を監視する監視方法であって、撮影された複数枚の画像から魚の進行方向を算出する進行方向算出ステップと、進行方向算出ステップにおいて算出された進行方向に基づいて、魚の進行方向の変化量を算出する方向変化量演算ステップと、方向変化量演算ステップにおいて算出された進行方向に基づいて、変化量の時間平均値を算出する変化量平均ステップとを順に行うことを特徴とする。
第6発明の水質監視装置は、水槽内に収容されている魚の画像を撮影解析して水槽内の水質を監視する監視方法であって、撮影された複数枚の画像から魚の進行方向を算出する進行方向算出ステップと、進行方向算出ステップにおいて算出された進行方向に基づいて、魚の進行方向の変化量を算出する方向変化量演算ステップと、方向変化量演算ステップにおいて算出された進行方向に基づいて、変化量の時間平均値を算出する変化量平均ステップと、変化量平均ステップにおいて算出された進行方向の変化量の時間平均値に基づいて、水質を判断する水質判断ステップとを順に行うことを特徴とする。
第7発明の水質監視装置は、水槽内に収容されている複数の魚の画像を撮影解析して水槽内の水質を監視する監視装置であって、撮影された画像から各魚の加速度をそれぞれ算出する加速度演算手段と、同じ時間に撮影された複数の魚の加速度を平均し、魚平均加速度を算出する魚平均加速度演算手段と、該魚平均加速度演算手段によって算出された各時間の魚平均加速度から所定の時間内における時間平均加速度を算出する時間平均加速度演算手段と、該時間平均加速度演算手段によって算出された時間平均加速度に基づいて、水質を判断する水質判断手段とからなることを特徴とする。
第8発明の水質監視装置は、第7発明において、前記魚平均加速度演算手段が、各魚の平均加速度のうち、他の平均加速度と比較して異常に大きい平均加速度または異常に小さい平均加速度を除外して魚平均加速度を算出するものであることを特徴とする。
第9発明の水質監視装置は、第7発明において、前記時間平均加速度演算手段が、各時間の魚平均加速度のうち、他の時間の魚平均加速度と比較して異常に大きい魚平均加速度および異常に小さい魚平均加速度を除外して時間平均加速度を算出するものであることを特徴とする。
A water quality monitoring device according to a first aspect of the present invention is a monitoring device that monitors and analyzes the quality of water in a water tank by photographing and analyzing an image of fish contained in the water tank, and is a predetermined time calculated from a plurality of photographed images. It is characterized by comprising water quality judging means for judging the water quality based on the amount of change in the direction of travel of the fish.
A water quality monitoring device according to a second aspect of the present invention is a monitoring device that monitors and analyzes the quality of water in a water tank by photographing and analyzing images of fish contained in the water tank, and calculates the traveling direction of the fish from the plurality of photographed images. Based on the advancing direction calculated by the advancing direction calculating means, the directional change amount calculating means for calculating the amount of change in the advancing direction of the fish, and the change in the advancing direction calculated by the directional change amount calculating means And a change amount averaging means for calculating a time average value of the amount.
A water quality monitoring device according to a third aspect of the present invention is a monitoring device for photographing and analyzing an image of a fish housed in the aquarium to monitor the water quality in the aquarium, and calculating the traveling direction of the fish from the plurality of photographed images. Based on the advancing direction calculated by the advancing direction calculating means, the directional change amount calculating means for calculating the amount of change in the advancing direction of the fish, and the change in the advancing direction calculated by the directional change amount calculating means A change amount averaging means for calculating a time average value of the amount, and a water quality determination means for determining the water quality based on the time average value of the change amount in the traveling direction calculated by the change amount average means. To do.
A water quality monitoring method according to a fourth aspect of the present invention is a monitoring method for monitoring the water quality in a water tank by photographing and analyzing an image of a fish housed in the water tank, and a predetermined time calculated from a plurality of photographed images. The water quality is judged based on the amount of change in the traveling direction of the fish in the water.
A water quality monitoring device according to a fifth aspect of the present invention is a monitoring method for monitoring the water quality in a water tank by photographing and analyzing an image of a fish housed in the water tank, and calculating the traveling direction of the fish from the plurality of photographed images. Based on the advancing direction calculation step, the direction change amount calculating step for calculating the amount of change in the advancing direction of the fish based on the advancing direction calculated in the advancing direction calculating step, and the advancing direction calculated in the direction change amount calculating step The change amount averaging step for calculating the time average value of the change amount is sequentially performed.
A water quality monitoring device according to a sixth aspect of the present invention is a monitoring method for monitoring the water quality in a water tank by photographing and analyzing an image of a fish housed in the water tank, and calculating the traveling direction of the fish from the plurality of photographed images. Based on the advancing direction calculation step, the direction change amount calculating step for calculating the amount of change in the advancing direction of the fish based on the advancing direction calculated in the advancing direction calculating step, and the advancing direction calculated in the direction change amount calculating step The change amount averaging step for calculating the time average value of the change amount and the water quality determination step for determining the water quality based on the time average value of the change amount in the traveling direction calculated in the change amount average step are sequentially performed. Features.
A water quality monitoring device according to a seventh aspect of the present invention is a monitoring device that monitors and analyzes the quality of water in the aquarium by photographing and analyzing images of a plurality of fish contained in the aquarium, and calculates the acceleration of each fish from the captured images. The average of the acceleration of a plurality of fish photographed at the same time, the average acceleration calculation means for calculating the average fish acceleration, and the average fish average acceleration calculated at each time by the fish average acceleration calculation means The time average acceleration calculating means for calculating the time average acceleration within the time period and the water quality determining means for determining the water quality based on the time average acceleration calculated by the time average acceleration calculating means.
The water quality monitoring device according to an eighth aspect of the present invention is the water quality monitoring device according to the seventh aspect, wherein the fish average acceleration calculating means excludes an average acceleration that is abnormally large or abnormally small compared to other average accelerations among the average accelerations of each fish. Then, the average fish acceleration is calculated.
The water quality monitoring device according to a ninth aspect of the present invention is the water quality monitoring device according to the seventh aspect, wherein the time average acceleration calculating means has an abnormally large fish average acceleration and abnormality compared to the fish average acceleration at other times among the fish average acceleration at each time. The time average acceleration is calculated by excluding the small fish average acceleration.

第1発明によれば、魚が頻繁に向きを変えて泳げば、正常時に比べて進行方向の変化量が大きくなるので、水質に異常が発生したことを検出することができる。しかも、魚が異常行動を示す場合には大きく方向転換することが多くなるので、同じ回数の方向転換をした場合に比べて進行方向の変化量が大きくなる。よって、方向転換の回数を数えるだけの場合に比べて、迅速かつ正確に、水質に異常の検出することができる。
第2発明によれば、魚が頻繁に向きを変えて泳げば、正常時に比べて進行方向の変化量の時間平均値が大きくなるので、水質に異常が発生したことを検出することができる。しかも、魚が異常行動を示す場合には大きく方向転換することが多くなるので、同じ回数の方向転換をした場合に比べて時間平均値が大きくなる。よって、方向転換の回数を数えるだけの場合に比べて、迅速かつ正確に水質に異常の検出することができる。
第3発明によれば、魚が頻繁に向きを変えて泳げば、正常時に比べて進行方向の変化量の時間平均値が大きくなるので、水質に異常が発生したことを水質判断手段によって検出することができる。しかも、魚が異常行動を示す場合には大きく方向転換することが多くなるので、同じ回数の方向転換をした場合に比べて時間平均値が大きくなる。よって、方向転換の回数を数えるだけの場合に比べて、迅速かつ正確に水質に異常の検出することができる。
第4発明によれば、魚が頻繁に向きを変えて泳げば、正常時に比べて進行方向の変化量が大きくなるので、水質に異常が発生したことを検出することができる。しかも、魚が異常行動を示す場合には大きく方向転換することが多くなるので、同じ回数の方向転換をした場合に比べて進行方向の変化量が大きくなる。よって、方向転換の回数を数えるだけの場合に比べて、迅速かつ正確に水質に異常の検出することができる。
第5発明によれば、魚が頻繁に向きを変えて泳げば、正常時に比べて進行方向の変化量の時間平均値が大きくなるので、水質に異常が発生したことを検出することができる。しかも、魚が異常行動を示す場合には大きく方向転換することが多くなるので、同じ回数の方向転換をした場合に比べて時間平均値が大きくなる。よって、方向転換の回数を数えるだけの場合に比べて、迅速かつ正確に水質に異常の検出することができる。
第6発明によれば、魚が頻繁に向きを変えて泳げば、正常時に比べて進行方向の変化量の時間平均値が大きくなるので、水質に異常が発生したことを検出することができる。しかも、魚が異常行動を示す場合には大きく方向転換することが多くなるので、同じ回数の方向転換をした場合に比べて時間平均値が大きくなる。よって、方向転換の回数を数えるだけの場合に比べて、迅速かつ正確に水質に異常の検出することができる。
第7発明によれば、魚の動きが速くなれば、正常時に比べて時間平均加速度が大きくなるので、水質に異常が発生したこと水質判断手段によって検出することができる。しかも、複数の魚の加速度から魚平均加速度を求め、かつ、その魚平均加速度を時間平均して時間平均加速度を求めているから、時間平均加速度が異常な値を示す確率を低くすることができ、水質異常の判断ミスが発生が発生する可能性を低くすることができる。
第8発明によれば、水質異常以外の特殊事情を除去することができるから、水質異常の判断ミスが発生が発生する可能性を低くすることができる。
第9発明によれば、水質異常以外の特殊事情を除去することができるから、水質異常の判断ミスが発生が発生する可能性を低くすることができる。
According to the first aspect of the invention, if the fish swims while changing its direction frequently, the amount of change in the traveling direction becomes larger than that in the normal state, so it is possible to detect that an abnormality has occurred in the water quality. In addition, when the fish exhibits abnormal behavior, the direction is often changed greatly, so that the amount of change in the traveling direction is larger than when the direction is changed the same number of times. Therefore, it is possible to detect an abnormality in the water quality quickly and accurately as compared with the case of simply counting the number of direction changes.
According to the second invention, if the fish frequently changes its direction and swims, the time average value of the amount of change in the traveling direction becomes larger than that in the normal state, so it is possible to detect that an abnormality has occurred in the water quality. In addition, when the fish exhibits an abnormal behavior, the direction is greatly changed, so that the time average value is larger than that when the fish is changed the same number of times. Therefore, it is possible to detect an abnormality in the water quality quickly and accurately as compared with the case of simply counting the number of direction changes.
According to the third aspect of the invention, if the fish swims while changing its direction frequently, the time average value of the amount of change in the traveling direction becomes larger than that in the normal state, so that the water quality judging means detects that an abnormality has occurred in the water quality. be able to. In addition, when the fish exhibits an abnormal behavior, the direction is greatly changed, so that the time average value is larger than that when the fish is changed the same number of times. Therefore, it is possible to detect an abnormality in the water quality quickly and accurately as compared with the case of simply counting the number of direction changes.
According to the fourth aspect of the invention, if the fish frequently changes its direction and swims, the amount of change in the traveling direction becomes larger than that in the normal state, so that it is possible to detect that an abnormality has occurred in the water quality. In addition, when the fish exhibits abnormal behavior, the direction is often changed greatly, so that the amount of change in the traveling direction is larger than when the direction is changed the same number of times. Therefore, it is possible to detect an abnormality in the water quality quickly and accurately as compared with the case of simply counting the number of direction changes.
According to the fifth aspect of the invention, if the fish swims while changing its direction frequently, the time average value of the amount of change in the traveling direction becomes larger than that in the normal state, so that it is possible to detect that an abnormality has occurred in the water quality. In addition, when the fish exhibits an abnormal behavior, the direction is greatly changed, so that the time average value is larger than that when the fish is changed the same number of times. Therefore, it is possible to detect an abnormality in the water quality quickly and accurately as compared with the case of simply counting the number of direction changes.
According to the sixth aspect of the present invention, if the fish swims while changing its direction frequently, the time average value of the amount of change in the traveling direction becomes larger than that in the normal state, so it is possible to detect that an abnormality has occurred in the water quality. In addition, when the fish exhibits an abnormal behavior, the direction is greatly changed, so that the time average value is larger than that when the fish is changed the same number of times. Therefore, it is possible to detect an abnormality in the water quality quickly and accurately as compared with the case of simply counting the number of direction changes.
According to the seventh invention, if the movement of the fish becomes faster, the time average acceleration becomes larger than that at the normal time, so that it is possible to detect that an abnormality has occurred in the water quality by the water quality judging means. Moreover, since the average fish acceleration is obtained from the acceleration of a plurality of fish, and the average time acceleration is obtained by averaging the average fish average time, the probability that the time average acceleration shows an abnormal value can be lowered. It is possible to reduce the possibility of occurrence of an erroneous determination of water quality abnormality.
According to the eighth aspect of the invention, special circumstances other than water quality abnormality can be removed, so that the possibility of occurrence of a water quality abnormality determination error can be reduced.
According to the ninth aspect, special circumstances other than the water quality abnormality can be removed, so that the possibility of occurrence of a water quality abnormality determination error can be reduced.

つぎに、本発明の実施形態を図面に基づき説明する。
図1は本発明の一実施形態に係る水質監視装置を示しており、1は水槽、2はカメラ、3はコンピュータである。本実施形態の水質監視装置は、水槽1とカメラ2およびコンピュータ3で構成でき、そのコンピュータ3に水質監視を実行する種々のプログラムを組み込めば完成する、というシンプルな構成に特徴がある。
Next, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows a water quality monitoring apparatus according to an embodiment of the present invention, in which 1 is a water tank, 2 is a camera, and 3 is a computer. The water quality monitoring apparatus of the present embodiment can be configured by the water tank 1, the camera 2, and the computer 3, and is characterized by a simple configuration that is completed when various programs for executing water quality monitoring are incorporated into the computer 3.

本実施形態において、水槽1とコンピュータ3は、それぞれ別々の場所に設置することができ、遠隔地からの監視が可能である。また、複数の水槽1の一括監視や警報を携帯電話等に転送することも可能である。
図2は遠隔監視の例を示している。カメラ2とコンピュータ3との間は、映像ケーブル、無線LANや有線LAN、無線や有線の専用回線、公衆回線等任意の通信手段を用いることができ、水槽1A〜1Dとコンピュータ3間の距離は、数mから数10kmまでなら現実的であるが、それ以上の距離であっても現有技術で十分に遠隔監視が可能である。
In the present embodiment, the water tank 1 and the computer 3 can be installed in different places, respectively, and can be monitored from a remote place. It is also possible to transfer collective monitoring and alarms of a plurality of water tanks 1 to a mobile phone or the like.
FIG. 2 shows an example of remote monitoring. Arbitrary communication means such as video cable, wireless LAN or wired LAN, wireless or wired dedicated line, public line can be used between the camera 2 and the computer 3, and the distance between the water tanks 1A to 1D and the computer 3 is as follows. From a few meters to a few tens of kilometers is practical, but remote monitoring is possible with existing technology even at distances beyond that.

前記水槽1は適宜な大きさでよいが、仕切り11等を入れて監視領域12を狭く限定しておくのが好ましい。水槽1に入れる魚としては、扱いやすく有害物質に対して感受性の高い小魚が好ましいが、とくに入手が容易なメダカが適している。メダカには、有害物質が混入すると、鼻あげ行動や、急激な動作・静止の繰り返し、頻繁な方向転換、沈下行動、水槽内の特定箇所に集合する等の行動を行う特性があり、「シアン」「ヒ素」などの約200 ケースもの毒物に対して信頼性の高い判定結果が得られている。
また、水槽1中の監視領域12中には、メダカfを10尾位入れるのが、個々のメダカfを特定したり、監視精度を高めつつ、画像処理が必要以上に複雑にならないので好ましい。なお、監視領域12に相当する大きさの水槽を用いてもよいが、図示のような大き目の非監視領域13を有する水槽1の方が、メダカfを入れ替えたりする実際的作業には便利である。
なお、水槽1へは水質検査対象の水がフィルタを介して給水され、水槽内を流水後排水するようになっている。
The water tank 1 may be of an appropriate size, but it is preferable that the monitoring area 12 is narrowly limited by inserting a partition 11 or the like. The fish to be placed in the aquarium 1 is preferably a small fish that is easy to handle and highly sensitive to harmful substances, but medaka which is particularly easily available is suitable. Medaka has characteristics such as nose-lifting behavior, repeated rapid movement / stopping, frequent direction change, subsidence behavior, and gathering at specific locations in the aquarium when harmful substances are mixed in. Highly reliable judgment results have been obtained for about 200 cases of poisons such as “Arsenic”.
In addition, it is preferable to place about 10 medaka f in the monitoring area 12 in the water tank 1 because the individual medaka f can be specified or the monitoring accuracy can be improved and the image processing is not complicated more than necessary. Although a water tank of a size corresponding to the monitoring area 12 may be used, the water tank 1 having a large non-monitoring area 13 as shown is more convenient for practical work such as replacing the medaka f. is there.
The water tank 1 is supplied with water for water quality inspection through a filter, and drains the water tank after running water.

前記水槽1の上方には光を照射する照明灯4が設けられている。照明灯4を照射すれば、魚は輝点として発現し、この輝点が、魚画像の認識に用いられる。   An illuminating lamp 4 for irradiating light is provided above the water tank 1. When the illumination lamp 4 is irradiated, the fish appears as a bright spot, and this bright spot is used for recognition of the fish image.

前記カメラ2は魚画像が撮影できるのであれば、特別な制限はなくどのようなカメラを用いてもよいが、長期間安定して撮影できるカメラが好適である。
カメラ2による撮影は一定時間の間隔をおき、連続的に行うのがよい。画像処理の時間間隔は短いほどメダカfの挙動を細かく追えるので好ましいが、余り短かすぎても画像処理が追いつかないうえに、監視精度の向上もさほど望めない。好ましい範囲は、0.033〜0.5秒間隔程度であるが、本発明では、0.1秒間隔としている。
そこで、カメラ2は、水槽1を0.1秒間隔で連続撮影し、画像データをコンピュータ3へ送り、コンピュータ3は約0.1秒ごとにメダカfの動きを測定し、画像データとして高速演算処理する。このため、リアルタイムに水質を判定することができる。
また、センサとなるメダカfは、既述のごとく10尾程度とし、しかも、約0.1秒ごとに測定するため、細かい動きを検知でき、水質の異常を高精度で判断することができる。
The camera 2 is not particularly limited as long as it can shoot fish images, but any camera can be used, but a camera that can stably shoot for a long period of time is preferable.
Shooting with the camera 2 is preferably performed continuously at regular intervals. It is preferable that the time interval of image processing is shorter because the behavior of the medaka f can be traced more finely. However, if the time interval is too short, image processing cannot catch up and monitoring accuracy cannot be improved much. The preferred range is about 0.033 to 0.5 seconds, but in the present invention, the intervals are 0.1 seconds.
Therefore, the camera 2 continuously shoots the water tank 1 at intervals of 0.1 seconds and sends image data to the computer 3. The computer 3 measures the movement of the medaka f about every 0.1 seconds and performs high-speed calculation processing as image data. For this reason, water quality can be determined in real time.
Further, the number of medaka f serving as sensors is about 10 as described above and is measured every about 0.1 second, so that a fine movement can be detected and a water quality abnormality can be determined with high accuracy.

前記コンピュータ3には、カメラ2から取込んだ画像に基づき、魚(メダカf)の画像を認識し水質を判断するプログラムがインストールされており、このプログラムによって、魚の画像を認識する魚画像認識手段、認識された魚画像から魚の挙動を解析する魚挙動解析手段、解析された魚の挙動から水質を判断する水質判断手段が構成されている。   The computer 3 is installed with a program for recognizing the image of the fish (medaka f) and judging the water quality based on the image taken from the camera 2, and the fish image recognition means for recognizing the image of the fish by this program. A fish behavior analyzing means for analyzing the behavior of the fish from the recognized fish image and a water quality judging means for judging the water quality from the analyzed fish behavior are configured.

つぎに、上記水質監視装置で実行される水質判断方法を説明する。
この水質判断方法は、大きく分けると(1)画像認識ステップ、(2)魚挙動解析ステップ、(3)水質判断ステップとからなり、各ステップは、既述のごとくコンピュータ3にインストールされている魚画像認識手段(プログラム)、魚挙動解析手段(プログラム)、水質判断手段(プログラム)によって実行される。
Next, a water quality judgment method executed by the water quality monitoring device will be described.
This water quality judgment method is roughly divided into (1) an image recognition step, (2) a fish behavior analysis step, and (3) a water quality judgment step, and each step is a fish installed in the computer 3 as described above. It is executed by image recognition means (program), fish behavior analysis means (program), and water quality judgment means (program).

まず、画像認識ステップS1は、魚画像認識手段により、カメラ2が撮影した画像を処理し雑音が除去された魚画像を得る工程である。魚画像認識手段は、例えば、複数枚の画像から得られる背景画像と、監視対象となる魚の対象画像(最新の画像)を差分処理して魚画像を得る処理を行うものであるが、画像から魚を認識でき、魚の移動先を追尾できる処理方法であれば、特に限定されない。   First, the image recognition step S1 is a process of obtaining a fish image from which noise has been removed by processing an image taken by the camera 2 by the fish image recognition means. The fish image recognition means performs, for example, a process of obtaining a fish image by performing a difference process on a background image obtained from a plurality of images and a target image (latest image) of a fish to be monitored. The processing method is not particularly limited as long as the processing method can recognize the fish and track the destination of the fish.

つぎに、魚挙動解析ステップを説明する。
魚挙動解析ステップは、魚挙動解析手段により、画像認識ステップS1において得られた魚画像に基づいて魚の行動を解析する工程である。そして、本実施形態の魚挙動解析手段は、有害物質が混入したときにおける魚の異常行動の一つである、頻繁な方向転換を検出するものである。
以下に、魚挙動解析手段による、魚の方向転換検出工程を説明する。
まず、図3および図4(A)に示すように、一定時間間隔をおいて連続的に撮影された画像は、上記の画像認識ステップS1において、魚画像F1〜F3に変換されるのであるが、進行方向演算手段によって、変換された魚画像F1〜F3から、魚の進行方向とその移動速度からなる移動ベクトルVが算出される(進行方向算出ステップS2)。
図4(A)において、F4は魚画像F1,F2を重ねた画像、F5は魚画像F2,F3を重ねた画像を示しており、F4,F5に示すように、移動ベクトルV1,V2は、連続する2枚の魚画像の撮影間隔と、各魚画像における魚の重心位置の座標から求めることができる。なお、2枚の魚画像から移動ベクトルを算出する方法は特に限定されず、どのような方法を用いてもよい。
Next, the fish behavior analysis step will be described.
The fish behavior analysis step is a step in which fish behavior analysis means analyzes fish behavior based on the fish image obtained in the image recognition step S1. And the fish behavior analysis means of this embodiment detects frequent direction change which is one of the abnormal behavior of fish when harmful substances are mixed.
Below, the fish direction change detection process by a fish behavior analysis means is demonstrated.
First, as shown in FIG. 3 and FIG. 4 (A), images continuously photographed at regular intervals are converted into fish images F1 to F3 in the image recognition step S1. Then, the moving direction calculation means calculates a movement vector V composed of the moving direction and the moving speed of the fish from the converted fish images F1 to F3 (traveling direction calculating step S2).
In FIG. 4A, F4 indicates an image in which fish images F1 and F2 are overlapped, F5 indicates an image in which fish images F2 and F3 are overlapped, and as indicated by F4 and F5, movement vectors V1 and V2 are It can be obtained from the shooting interval between two consecutive fish images and the coordinates of the barycentric position of the fish in each fish image. The method for calculating the movement vector from the two fish images is not particularly limited, and any method may be used.

図3および図4(A)に示すように、進行方向演算手段によって求められた移動ベクトルV1,V2から、方向変化量演算手段によって、魚の進行方向の変化量が算出される(方向変化量算出ステップS3)。移動ベクトルV1,V2には、魚の進行方向とその移動速度の情報が含まれており、魚の進行方向の変化は、移動ベクトルV1,V2間におけるその傾きの変化であるから、移動ベクトルV1,V2のなす角度が、魚の進行方向の変化量として算出される。
なお、魚が方向転換する場合、時計回りに方向転換する場合もあれば反時計回りに方向転換する場合もあるが、いずれに方向転換するかは水質異常の検出には特別に関係しないので、移動ベクトルV1,V2のなす角度の絶対値を魚の進行方向の変化量とすればよい。
さらになお、魚は3次元的に方向転換するのであるが、監視領域12の奥行きを、魚が奥行き方向には泳ぐことができない程度、具体的には、魚の長さ程度としておけば、魚はほぼ2次元的な方向転換しかできなくなるので、魚の進行方向の変化量の検出精度を高めることができる。
As shown in FIG. 3 and FIG. 4A, the amount of change in the direction of travel of the fish is calculated by the direction change amount calculation means from the movement vectors V1 and V2 obtained by the direction of movement calculation means (direction change amount calculation). Step S3). The movement vectors V1 and V2 include information on the traveling direction of the fish and its moving speed. Since the change in the traveling direction of the fish is a change in the inclination between the movement vectors V1 and V2, the movement vectors V1 and V2 Is calculated as the amount of change in the direction of travel of the fish.
In addition, when a fish changes direction, it may change direction clockwise or counterclockwise, but since it does not have any special relationship with the detection of water quality abnormality, it will change direction. What is necessary is just to let the absolute value of the angle which movement vector V1, V2 makes be the variation | change_quantity of the advancing direction of a fish.
Furthermore, although the fish changes direction three-dimensionally, if the depth of the monitoring area 12 is set to such an extent that the fish cannot swim in the depth direction, specifically, the length of the fish, the fish Since only a two-dimensional direction change is possible, the detection accuracy of the amount of change in the direction of travel of the fish can be increased.

図3および図4(A)に示すように、方向変化量演算手段によって求められた魚の進行方向の変化量から、変化量平均手段によって進行方向の変化量の時間平均値が算出される(変化量平均ステップS4)。変化量平均手段は、所定の時間内、例えば、100秒間に算出された進行方向の変化量を全て積算して平均し、時間平均値を算出するものである。
なお、所定の時間内に算出された進行方向の変化量を算出するのではなく、所定の時間内におけるさらに短い時間内における進行方向の変化量の平均値として予備平均値を求め、所定の時間内に算出された予備平均値を全て積算して平均し、時間平均値を算出してもよい。この場合には、ある時間の予備平均値が、他の時間の予備平均値に比べて異常に高い場合や、他の予備平均値に比べて異常に低い場合には、その予備平均値を除去して時間平均値を算出することができる。すると、ある瞬間だけ水質に無関係に魚が異常な行動をした等の水質異常以外の特殊事情が時間平均値に与える影響を除去することができるから、水質異常の判断ミスが発生が発生する可能性を低くすることができる。
As shown in FIGS. 3 and 4A, the time average value of the change amount in the traveling direction is calculated by the change amount averaging means from the change amount in the traveling direction of the fish obtained by the direction change amount calculating means (change). Amount average step S4). The change amount averaging means integrates and averages all the change amounts in the traveling direction calculated within a predetermined time, for example, 100 seconds, and calculates a time average value.
Instead of calculating the amount of change in the traveling direction calculated within a predetermined time, a preliminary average value is obtained as an average value of the amount of change in the traveling direction within a shorter time within the predetermined time, and the predetermined time The preliminary average values calculated within the total may be integrated and averaged to calculate the time average value. In this case, if the preliminary average value at a certain time is abnormally high compared with the preliminary average value at other times, or is abnormally low compared with other preliminary average values, the preliminary average value is removed. Thus, the time average value can be calculated. Then, it is possible to eliminate the influence of special circumstances other than water quality abnormalities on time average values such as fish behaving abnormally regardless of water quality for a certain moment, so it is possible that misjudgment of water quality abnormality may occur Can be lowered.

図3に示すように、魚挙動解析ステップにおいて時間平均値が算出されると、この時間平均値に基づいて、水質判断手段によって水質が判断される(水質判断ステップS5)。この水質判断は、正常時平均値から算出される許容値と時間平均値との比較により判断される。正常時平均値とは、水質に異常がない場合における所定の時間内における進行方向の変化量の時間平均値であり、一定の幅を有している。
魚が、頻繁な方向転換を行う場合には、方向転換の回数やその角度が大きくなるため、進行方向の変化量の時間平均値も正常時平均値よりも大きくなる。また、方向転換の回数が水質異常がない場合と同じであったとしても、魚が異常行動を示す場合には大きく方向転換することが多くなるので、この場合でも、進行方向の変化量の時間平均値は正常時平均値よりも大きくなる。
したがって、時間平均値が許容値よりも大きくなったときに、水質異常が発生していると判断するようにしておけば、魚の頻繁な方向転換に基づく水質監視を行うことができる。許容値は、正常時平均値における上限値の1.5〜3倍程度に設定されるが、装置に要求される水質が悪化してから異常が検出されるまでの応答時間や、誤警報がどの程度許容されるか等、装置を使用する環境に基づいて適切な値を設定すればよく、許容値を設定する基準は特に制限されない。
As shown in FIG. 3, when the time average value is calculated in the fish behavior analysis step, the water quality is determined by the water quality determination means based on the time average value (water quality determination step S5). This water quality judgment is judged by comparing the allowable value calculated from the normal average value and the time average value. The normal average value is a time average value of the amount of change in the traveling direction within a predetermined time when there is no abnormality in the water quality, and has a certain width.
When the fish frequently changes direction, the number of direction changes and the angle thereof increase, so that the time average value of the amount of change in the traveling direction also becomes larger than the average value at normal time. Also, even if the number of direction changes is the same as when there is no water quality abnormality, the direction of change in the direction of travel is still large in this case because the fish often changes direction when it shows abnormal behavior. The average value is larger than the normal average value.
Therefore, if it is determined that the water quality abnormality has occurred when the time average value is larger than the allowable value, the water quality can be monitored based on the frequent turn of the fish. The allowable value is set to about 1.5 to 3 times the upper limit of the normal average value, but how much response time and false alarm are required until an abnormality is detected after the water quality required for the device deteriorates. An appropriate value may be set based on the environment in which the apparatus is used, such as whether it is allowed, and the standard for setting the allowable value is not particularly limited.

なお、水質異常が発生すると魚の活動が停止する場合もあるため、時間平均値が許容値よりも小さくなったときに、水質異常が発生していると判断するようにしておけば、魚の活動の停止に基づく水質監視を行うことも可能である。この場合の許容値は、正常時平均値における下限値の0.3〜0.7倍程度に設定されるが、装置を使用する環境に基づいて適切な値を設定すればよい。
さらになお、変化量平均手段に代えて、所定の時間内に方向変化量演算手段によって求められた魚の進行方向の変化量を単純に積算する積算手段を設け、その積算値を用いて水質判断手段が水質を判断するようにしてもよい。この場合には、積算値と、正常時積算値から算出される許容値との比較により水質判断すればよい。正常時積算値とは、水質に異常がない場合における所定の時間内における進行方向の積算値であり、一定の幅を有していることは言うまでもない。
If the water quality abnormality occurs, fish activity may stop, so if the time average value becomes smaller than the allowable value, it can be determined that the water quality abnormality has occurred. Water quality monitoring based on outages is also possible. The allowable value in this case is set to about 0.3 to 0.7 times the lower limit value in the normal average value, but an appropriate value may be set based on the environment in which the apparatus is used.
Furthermore, instead of the change amount averaging means, an integration means for simply integrating the amount of change in the direction of travel of the fish obtained by the direction change amount calculation means within a predetermined time is provided, and the water quality determination means using the integrated value May determine the water quality. In this case, the water quality may be determined by comparing the integrated value with an allowable value calculated from the normal integrated value. The normal integrated value is an integrated value in the traveling direction within a predetermined time when there is no abnormality in water quality, and it goes without saying that it has a certain range.

さらになお、水質監視装置で実行される水質判断方法は、(3)水質判断ステップを設けずに、(1)画像認識ステップ、(2)魚挙動解析ステップだけから構成されていてもよい。この場合には、(2)魚挙動解析ステップによって得られた時間平均値をそのままモニタ等に表示したり時間変動グラフなどとして表示し、その数値やグラフを人が判断すればよい。   Furthermore, the water quality determination method executed by the water quality monitoring device may be configured only by (1) an image recognition step and (2) a fish behavior analysis step without providing the (3) water quality determination step. In this case, (2) the time average value obtained in the fish behavior analysis step may be displayed on a monitor or the like as it is, or may be displayed as a time variation graph, and the person may judge the numerical value or graph.

上記例では、1尾の魚の場合を説明しているが、複数の魚を同時に撮影し、個々の魚について進行方向の変化量を算出し、最終的に全ての魚の進行方向の変化量から時間平均値を算出し、その平均値によって水質判断を行ってもよい。この場合には、一尾の魚の平均値を使用するよりも水質判断の誤差を少なくすることができる。
とくに、所定の時間内において、まず、各魚ごとの進行方向の変化量の平均値(魚平均変化量)を算出し、全ての魚平均変化量を積算した値を平均して時間平均値を算出すれば、他の魚の魚平均変化量に比べて魚平均変化量が異常に高い魚や、他の魚の魚平均変化量に比べて魚平均変化量が異常に低い魚が存在する場合には、その魚の魚平均変化量を除去して時間平均値を算出できる。すると、一部の魚が病気等に罹患して異常行動をした等の水質異常以外の特殊事情が時間平均値に与える影響を除去することができるから、水質異常の判断ミスが発生する可能性を低くすることができる。
In the above example, the case of one fish is described, but a plurality of fish are photographed simultaneously, the amount of change in the direction of travel for each fish is calculated, and finally the time from the amount of change in the direction of travel of all fish An average value may be calculated, and the water quality may be determined based on the average value. In this case, the error of water quality judgment can be reduced compared to using the average value of one fish.
In particular, within a predetermined time, first, the average value of the amount of change in the direction of travel for each fish (fish average change amount) is calculated, and the average value of all fish average change amounts is averaged to obtain the time average value. If there is a fish that has an abnormally high average fish change compared to other fish, or a fish that has an abnormally low average fish change compared to other fish, The time average value can be calculated by removing the fish average change amount of the fish. Then, it is possible to eliminate the influence of special circumstances other than water quality abnormalities, such as some fish suffering from illness and other abnormal behavior, on the time average value, which may cause misjudgment of water quality abnormalities Can be lowered.

また、上記のごとく移動ベクトルV1,V2のなす角度をそのまま魚の進行方向の変化量としてもよいが、この場合、魚が変化量の大きい方向転換とともに、変化量の小さい方向転換を繰り返したときには、相対的に進行方向の変化量の時間平均値が小さくなり、水質判断に誤差が生じる可能性がある。
時間平均値を算出するときに、閾値以下の変化量を除外することでも上記問題は解決できるが、進行方向の変化量として移動ベクトルV1,V2のなす角度を用いずに、以下のように進行方向の変化量を定めれば、変化量の小さい方向転換に起因する水質判断に誤差が生じることを防ぐことができ、しかも、水質判断を容易にすることができるので好適である。
Further, as described above, the angle formed by the movement vectors V1 and V2 may be used as the amount of change in the direction of travel of the fish, but in this case, when the fish repeatedly changes direction with a large amount of change and changes direction with a small amount of change, There is a possibility that the time average value of the amount of change in the traveling direction becomes relatively small and an error occurs in the water quality judgment.
When calculating the time average value, the above problem can also be solved by excluding the amount of change below the threshold, but without using the angle formed by the movement vectors V1 and V2 as the amount of change in the direction of travel, it proceeds as follows. If the direction change amount is determined, it is possible to prevent an error from occurring in the water quality judgment due to the direction change with a small change amount, and the water quality judgment can be facilitated.

図4(B)に示すように、各移動ベクトルV1,V2の基点を原点に合わせてx−y座標上に記載した場合において、移動ベクトルV2は、移動ベクトルV1が存在する象限(図4(B)では第1象限)に存在する場合と、移動ベクトルV1と異なる象限(図4(B)では第2、第3または第4象限)に存在する場合がある。また、移動ベクトルV1と異なる象限に存在する場合であっても、移動ベクトルV1が存在する象限と隣接する象限(図4(B)では第2または第4象限)存在する場合と、移動ベクトルV1が存在する象限に隣接しない象限(図4(B)では第3象限)存在する場合がある。
ここで、移動ベクトルV2が移動ベクトルV1と同一象限に存在する場合には、魚の進行方向の変化量は小さく、移動ベクトルV2の各成分は、移動ベクトルV1の各成分と同じ符号を有している。つまり、x軸方向、y軸方向のいずれの方向においても、魚の移動方向は変化していないとみなすことができる。
一方、移動ベクトルV2が移動ベクトルV1と異なる象限に存在する場合には、移動ベクトルV2の各成分は、x成分、y成分のいずれかまたは両方が移動ベクトルV1の各成分と異なる符号を有している。つまり、x軸方向、y軸方向のうち、少なくともいずれか一方の方向は魚の移動方向が変化しているとみなすことができる。
As shown in FIG. 4B, when the base points of the movement vectors V1 and V2 are described on the xy coordinates in accordance with the origin, the movement vector V2 is a quadrant in which the movement vector V1 exists (FIG. B) may exist in the first quadrant) or may exist in a quadrant different from the movement vector V1 (second, third or fourth quadrant in FIG. 4B). Further, even when the quadrant exists in a quadrant different from the movement vector V1, the quadrant adjacent to the quadrant in which the movement vector V1 exists (second quadrant in FIG. 4B) or the movement vector V1. In some cases, there is a quadrant that is not adjacent to the quadrant in which there is (a third quadrant in FIG. 4B).
Here, when the movement vector V2 exists in the same quadrant as the movement vector V1, the amount of change in the direction of travel of the fish is small, and each component of the movement vector V2 has the same sign as each component of the movement vector V1. Yes. That is, it can be considered that the moving direction of the fish has not changed in either the x-axis direction or the y-axis direction.
On the other hand, when the movement vector V2 exists in a quadrant different from the movement vector V1, each component of the movement vector V2 has an x component, a y component, or both have a different sign from each component of the movement vector V1. ing. That is, at least one of the x-axis direction and the y-axis direction can be regarded as the fish moving direction changing.

したがって、移動ベクトルV2が移動ベクトルV1と同一象限に存在する場合には進行方向の変化量を0とし、移動ベクトルV2が移動ベクトルV1と異なる象限に存在する場合に進行方向の変化量を1とすれば、x軸方向、y軸方向のうち、少なくともいずれか一方の方向における魚の移動方向が変化した回数が、所定の時間内における進行方向の変化量の積算値となる。そして、積算値を平均して求められる時間平均値が、正常時平均値から算出される許容値よりも大きくなったときに、水質異常が発生していると判断するようにしておけば、魚の頻繁な方向転換に基づく水質監視を行うことができる。この場合の許容値は、正常時平均値における上限値の1.5〜3倍程度に設定されるが、装置に要求される水質が悪化してから異常が検出までの応答時間や、誤警報がどの程度許容されるか等、装置を使用する環境に基づいて適切な値を設定すればよく、許容値を設定する基準は特に制限されない。   Therefore, when the movement vector V2 exists in the same quadrant as the movement vector V1, the amount of change in the traveling direction is 0, and when the movement vector V2 exists in a quadrant different from the movement vector V1, the amount of change in the traveling direction is 1. In this case, the number of changes in the moving direction of the fish in at least one of the x-axis direction and the y-axis direction is an integrated value of the amount of change in the traveling direction within a predetermined time. Then, if the time average value obtained by averaging the integrated values becomes larger than the allowable value calculated from the normal average value, it can be determined that a water quality abnormality has occurred. Water quality monitoring based on frequent turning can be performed. In this case, the permissible value is set to about 1.5 to 3 times the upper limit of the average value during normal operation. What is the response time from when the water quality required for the device deteriorates until the abnormality is detected, and what is the false alarm? An appropriate value may be set based on the environment in which the apparatus is used, such as whether it is allowed, and the criteria for setting the allowable value are not particularly limited.

なお、水質異常が発生すると魚の活動が停止する場合もあるため、時間平均値が許容値よりも小さくなったときに、水質異常が発生していると判断するようにしておけば、魚の活動の停止に基づく水質監視を行うことも可能である。この場合の許容値は、正常時平均値における下限値の0.3〜0.7倍程度に設定されるが、装置を使用する環境に基づいて適切な値を設定すればよい。
さらになお、進行方向の変化量の積算値を平均して時間平均値を求めずに、積算値を用いて水質判断手段が水質を判断するようにしてもよい。この場合には、積算値と、正常時積算値から算出される許容値との比較により水質判断すればよい。正常時積算値とは、水質に異常がない場合における所定の時間内における進行方向の変化量の積算値であり、一定の幅を有していることは言うまでもない。
If the water quality abnormality occurs, fish activity may stop, so if the time average value becomes smaller than the allowable value, it can be determined that the water quality abnormality has occurred. Water quality monitoring based on outages is also possible. The allowable value in this case is set to about 0.3 to 0.7 times the lower limit value in the normal average value, but an appropriate value may be set based on the environment in which the apparatus is used.
Furthermore, the water quality determination means may determine the water quality using the integrated value without averaging the integrated value of the amount of change in the traveling direction to obtain the time average value. In this case, the water quality may be determined by comparing the integrated value with an allowable value calculated from the normal integrated value. The normal integrated value is an integrated value of the amount of change in the traveling direction within a predetermined time when there is no abnormality in the water quality, and it goes without saying that it has a certain range.

ここで、移動ベクトルV2が移動ベクトルV1と異なる象限に存在し、かつ、その象限が移動ベクトルV1の存在する象限と隣接していない場合には、魚の移動方向は、x軸方向、y軸方向の両方向とも変化していることになる。つまり、かかる場合には、移動ベクトルV2が移動ベクトルV1と隣接する象限に存在する場合に比べて、魚の移動方向は大きく変化している。この場合に、進行方向の変化量を2とすれば、同じ一回の方向転換であったとしても、大きい方向転換が生じた場合には、進行方向の変化量の積算値が大きくなり、その時間平均値も大きくなる。つまり、移動方向による重み付けをして方向転換を評価することができ、その評価を水質判断に反映させることができるから、方向転換の回数だけで水質判断を行う場合に比べて、水質判断に誤差が生じる可能性を少なくすることができる。   Here, when the movement vector V2 exists in a quadrant different from the movement vector V1 and the quadrant is not adjacent to the quadrant where the movement vector V1 exists, the movement direction of the fish is the x-axis direction and the y-axis direction. Both directions have changed. That is, in such a case, the movement direction of the fish is greatly changed compared to the case where the movement vector V2 exists in the quadrant adjacent to the movement vector V1. In this case, if the amount of change in the traveling direction is 2, even if it is the same one turn, if a large change in direction occurs, the integrated value of the amount of change in the traveling direction becomes large. The time average value also increases. In other words, it is possible to evaluate the direction change by weighting according to the moving direction, and the evaluation can be reflected in the water quality judgment. It is possible to reduce the possibility of occurrence.

また、複数の魚を同時に撮影する場合には、魚挙動解析ステップにおいて、有害物質が混入したときにおける魚の急激な動作・静止の繰り返しを検出してもよい。
この場合には、一定時間間隔をおいて連続的に撮影された画像から、移動ベクトルVを算出するまでは、上記のごとく、頻繁な方向転換を検出する場合と同等の処理が行われる(図4(A)参照)。
図5に示すように、進行方向演算手段によって求められた移動ベクトルV1,V2から、加速度演算手段によって魚の加速度が算出される(加速度算出ステップS2)。加速度演算手段は、同時に撮影された複数の魚の加速度をそれぞれ算出する。
In the case where a plurality of fish are photographed simultaneously, in the fish behavior analysis step, it is possible to detect the rapid movement / rest of the fish when a harmful substance is mixed.
In this case, until the movement vector V is calculated from images continuously captured at a fixed time interval, the same processing as that in the case of detecting frequent direction changes is performed as described above (FIG. 4 (A)).
As shown in FIG. 5, the acceleration of the fish is calculated by the acceleration calculation means from the movement vectors V1 and V2 obtained by the traveling direction calculation means (acceleration calculation step S2). The acceleration calculation means calculates the accelerations of a plurality of fish that are photographed simultaneously.

図5に示すように、加速度演算手段によって求められた複数の魚の加速度から、魚平均加速度演算手段によって複数の魚の平均加速度(魚平均加速度)が算出される(魚平均加速度演算ステップS4)。このとき、全ての魚の加速度を使用して魚平均加速度を算出してもよいが、加速度が、他の魚の加速度に比べて異常に大きい魚や他の魚の加速度に比べて異常に小さい魚が存在する場合には、その魚の加速度を除去して魚平均加速度を算出できる。すると、一部の魚が病気等に罹患して異常行動をした等の水質異常以外の特殊事情が魚平均加速度に与える影響を除去することができるから、水質異常の判断ミスが発生する可能性を低くすることができる。   As shown in FIG. 5, the average acceleration (fish average acceleration) of a plurality of fishes is calculated by the fish average acceleration calculation means from the accelerations of the plurality of fish obtained by the acceleration calculation means (fish average acceleration calculation step S4). At this time, the average fish acceleration may be calculated using the acceleration of all the fish, but there are fish whose acceleration is abnormally large compared to the acceleration of other fish and fish that are abnormally small compared to the acceleration of other fish. In this case, the fish average acceleration can be calculated by removing the acceleration of the fish. Then, it is possible to eliminate the influence of special circumstances other than water quality abnormalities such as some fish suffering from illness and other abnormal behavior on fish average acceleration, so there is a possibility of misjudgment of water quality abnormality Can be lowered.

図5に示すように、魚平均加速度演算手段によって求められた魚平均加速度から、時間平均加速度演算手段によって時間平均加速度が算出される(時間平均加速度演算ステップS4)。このとき、全ての魚平均加速度を使用して時間平均加速度を算出してもよいが、魚平均加速度が、他の時間の魚平均加速度に比べて異常に大きいものや他の時間の魚平均加速度に比べて異常に小さいものが存在する場合には、その魚平均加速度を除去して時間平均加速度を算出できる。すると、ある瞬間だけ水質に無関係に魚が異常な行動をした等の水質異常以外の特殊事情が時間平均加速度に与える影響を除去することができるから、水質異常の判断ミスが発生が発生する可能性を低くすることができる。   As shown in FIG. 5, the time average acceleration calculation means calculates the time average acceleration from the fish average acceleration obtained by the fish average acceleration calculation means (time average acceleration calculation step S4). At this time, the average time acceleration may be calculated using all the fish average acceleration, but the fish average acceleration is abnormally larger than the fish average acceleration at other times or the fish average acceleration at other times. If there is something that is abnormally small compared to, the fish average acceleration can be removed to calculate the time average acceleration. Then, it is possible to eliminate the influence of special circumstances other than water quality abnormalities, such as fish abnormal behavior regardless of water quality for a certain moment, on the time average acceleration, so it is possible that misjudgment of water quality abnormality may occur Can be lowered.

図5に示すように、時間平均加速度演算ステップにおいて時間平均加速度が算出されると、この時間平均値に基づいて、水質判断手段によって水質が判断される(水質判断ステップS5)。この水質判断は、測定された時間平均加速度と、正常時平均加速度から算出される許容値との比較により判断される。正常時平均加速度とは、水質に異常がない場合における時間平均加速度であり、一定の幅を有していることは言うまでもない。   As shown in FIG. 5, when the time average acceleration is calculated in the time average acceleration calculation step, the water quality is determined by the water quality determination means based on the time average value (water quality determination step S5). This water quality judgment is made by comparing the measured time average acceleration with an allowable value calculated from the normal average acceleration. The normal average acceleration is a time average acceleration when there is no abnormality in water quality, and it goes without saying that it has a certain width.

魚が、急激な動作・静止の繰り返しを行う場合には加速度が大きくなるため、測定された時間平均加速度も正常時平均加速度よりも大きくなる。
したがって、測定された時間平均加速度が許容値より大きくなったときに、水質異常が発生していると判断するようにしておけば、魚の急激な動作・静止の繰り返しに基づく水質監視を行うことができる。許容値は、正常時平均加速度における上限値の1.5〜3倍程度に設定されるが、装置に要求される水質が悪化してから異常が検出までの応答時間や、誤警報がどの程度許容されるか等、装置を使用する環境に基づいて適切な値を設定すればよく、許容値を設定する基準は特に制限されない。
When the fish repeats abrupt movement / stop, the acceleration increases, so the measured time average acceleration is also larger than the normal average acceleration.
Therefore, if it is determined that a water quality abnormality has occurred when the measured time-average acceleration is greater than the allowable value, water quality monitoring based on repeated rapid movement and stationary of fish can be performed. it can. The allowable value is set to about 1.5 to 3 times the upper limit of the normal average acceleration, but how much response time and false alarm are allowed until the abnormality is detected after the water quality required for the device deteriorates. An appropriate value may be set based on the environment in which the apparatus is used, and the standard for setting the allowable value is not particularly limited.

なお、水質異常が発生すると魚の活動が停止する場合もあるため、測定された時間平均加速度が許容値より小さくなったときに、水質異常が発生していると判断するようにしておけば、魚の活動の停止に基づく水質監視を行うことも可能である。この場合の許容値は、正常時平均加速度における下限値の0.3〜0.7倍程度に設定されるが、装置を使用する環境に基づいて適切な値を設定すればよい。
さらになお、時間平均加速度を求めずに、加速度の積算値を用いて水質判断手段が水質を判断するようにしてもよい。この場合には、積算値と、正常時積算値から算出される許容値との比較により水質判断すればよい。正常時積算値とは、水質に異常がない場合における所定の時間内における加速度の積算値であり、一定の幅を有していることは言うまでもない。
If the water quality abnormality occurs, fish activity may stop, so if the measured time average acceleration becomes smaller than the allowable value, it can be determined that the water quality abnormality has occurred. It is also possible to monitor water quality based on the suspension of activities. The allowable value in this case is set to about 0.3 to 0.7 times the lower limit value in the normal average acceleration, but an appropriate value may be set based on the environment in which the apparatus is used.
Furthermore, the water quality determination means may determine the water quality using the integrated value of acceleration without obtaining the time average acceleration. In this case, the water quality may be determined by comparing the integrated value with an allowable value calculated from the normal integrated value. The normal integrated value is an integrated value of acceleration within a predetermined time when there is no abnormality in water quality, and it goes without saying that it has a certain range.

本発明は、浄水場、下水処理施設、飲料水メーカ、食品メーカなど厳しい水質管理を必要とする施設に最適である。   The present invention is most suitable for facilities that require strict water quality management, such as water purification plants, sewage treatment facilities, drinking water manufacturers, and food manufacturers.

本発明の一実施形態に係る水質監視装置の説明図である。It is explanatory drawing of the water quality monitoring apparatus which concerns on one Embodiment of this invention. 画像伝送方法の説明図である。It is explanatory drawing of the image transmission method. 魚挙動解析手段による魚挙動解析工程のフローチャートである。It is a flowchart of the fish behavior analysis process by a fish behavior analysis means. 魚挙動解析手段による魚挙動解析工程の説明図である。It is explanatory drawing of the fish behavior analysis process by a fish behavior analysis means. 他の魚挙動解析手段による魚挙動解析工程のフローチャートである。It is a flowchart of the fish behavior analysis process by other fish behavior analysis means.

符号の説明Explanation of symbols

1 水槽
2 カメラ
3 コンピュータ
4 照明灯
1 Aquarium 2 Camera 3 Computer 4 Lighting

Claims (9)

水槽内に収容されている魚の画像を撮影解析して水槽内の水質を監視する監視装置であって、
撮影された複数枚の画像から算出される、所定の時間内における魚の進行方向の変化量に基づいて、水質を判断する水質判断手段を備えている
ことを特徴とする水質監視装置。
A monitoring device that captures and analyzes images of fish contained in the aquarium and monitors the water quality in the aquarium,
A water quality monitoring apparatus comprising water quality judgment means for judging water quality based on a change amount of a fish traveling direction within a predetermined time calculated from a plurality of captured images.
水槽内に収容されている魚の画像を撮影解析して水槽内の水質を監視する監視装置であって、
撮影された複数枚の画像から魚の進行方向を算出する進行方向演算手段と、
該進行方向演算手段が算出した進行方向に基づいて、魚の進行方向の変化量を算出する方向変化量演算手段と、
該方向変化量演算手段によって算出された進行方向の変化量の時間平均値を算出する変化量平均手段とを備えている
ことを特徴とする水質監視装置。
A monitoring device that captures and analyzes images of fish contained in the aquarium and monitors the water quality in the aquarium,
A traveling direction calculation means for calculating the traveling direction of the fish from a plurality of captured images;
Direction change amount calculating means for calculating the amount of change in the traveling direction of the fish based on the direction of travel calculated by the direction of travel calculating means;
A water quality monitoring device comprising: a change amount averaging means for calculating a time average value of a change amount in the traveling direction calculated by the direction change amount calculation means.
水槽内に収容されている魚の画像を撮影解析して水槽内の水質を監視する監視装置であって、
撮影された複数枚の画像から魚の進行方向を算出する進行方向演算手段と、
該進行方向演算手段が算出した進行方向に基づいて、魚の進行方向の変化量を算出する方向変化量演算手段と、
該方向変化量演算手段によって算出された進行方向の変化量の時間平均値を算出する変化量平均手段と、
該変化量平均手段によって算出された進行方向の変化量の時間平均値に基づいて、水質を判断する水質判断手段とからなる
ことを特徴とする水質監視装置。
A monitoring device that captures and analyzes images of fish contained in the aquarium and monitors the water quality in the aquarium,
A traveling direction calculation means for calculating the traveling direction of the fish from a plurality of captured images;
Direction change amount calculating means for calculating the amount of change in the traveling direction of the fish based on the direction of travel calculated by the direction of travel calculating means;
Change amount averaging means for calculating a time average value of the change amount in the traveling direction calculated by the direction change amount calculation means;
A water quality monitoring device comprising: a water quality judging means for judging a water quality based on a time average value of a change amount in the traveling direction calculated by the change amount averaging means.
水槽内に収容されている魚の画像を撮影解析して水槽内の水質を監視する監視方法であって、
撮影された複数枚の画像から算出される所定の時間内における魚の進行方向の変化量に基づいて、水質を判断する水質判断する
ことを特徴とする水質監視方法。
A monitoring method for photographing and analyzing images of fish contained in the aquarium to monitor the water quality in the aquarium,
A water quality monitoring method for judging a water quality based on a change amount in a traveling direction of a fish within a predetermined time calculated from a plurality of photographed images.
水槽内に収容されている魚の画像を撮影解析して水槽内の水質を監視する監視方法であって、
撮影された複数枚の画像から、魚の進行方向を算出する進行方向算出ステップと、
進行方向算出ステップにおいて算出された進行方向に基づいて、魚の進行方向の変化量を算出する方向変化量演算ステップと、
方向変化量演算ステップにおいて算出された進行方向に基づいて、変化量の時間平均値を算出する変化量平均ステップとを順に行う
ことを特徴とする水質監視方法。
A monitoring method for photographing and analyzing images of fish contained in the aquarium to monitor the water quality in the aquarium,
A traveling direction calculating step for calculating a traveling direction of the fish from a plurality of captured images;
Based on the traveling direction calculated in the traveling direction calculation step, a direction change amount calculating step that calculates a change amount in the traveling direction of the fish,
A water quality monitoring method comprising: sequentially performing a change amount averaging step for calculating a time average value of a change amount based on the traveling direction calculated in the direction change amount calculation step.
水槽内に収容されている魚の画像を撮影解析して水槽内の水質を監視する監視方法であって、
撮影された複数枚の画像から魚の進行方向を算出する進行方向算出ステップと、
進行方向算出ステップにおいて算出された進行方向に基づいて、魚の進行方向の変化量を算出する方向変化量演算ステップと、
方向変化量演算ステップにおいて算出された進行方向に基づいて、変化量の時間平均値を算出する変化量平均ステップと、
変化量平均ステップにおいて算出された進行方向の変化量の時間平均値に基づいて、水質を判断する水質判断ステップとを順に行う
ことを特徴とする水質監視方法。
A monitoring method for photographing and analyzing images of fish contained in the aquarium to monitor the water quality in the aquarium,
A traveling direction calculating step for calculating a traveling direction of the fish from a plurality of captured images;
Based on the traveling direction calculated in the traveling direction calculation step, a direction change amount calculating step that calculates a change amount in the traveling direction of the fish,
Based on the traveling direction calculated in the direction change amount calculation step, a change amount average step for calculating a time average value of the change amount;
A water quality monitoring method comprising: sequentially performing a water quality determination step for determining water quality based on a time average value of a change amount in the traveling direction calculated in the change amount average step.
水槽内に収容されている複数の魚の画像を撮影解析して水槽内の水質を監視する監視装置であって、
撮影された画像から各魚の加速度をそれぞれ算出する加速度演算手段と、
同じ時間に撮影された複数の魚の加速度を平均し、魚平均加速度を算出する魚平均加速度演算手段と、
該魚平均加速度演算手段によって算出された各時間の魚平均加速度から所定の時間内における時間平均加速度を算出する時間平均加速度演算手段と、
該時間平均加速度演算手段によって算出された時間平均加速度に基づいて、水質を判断する水質判断手段とからなる
ことを特徴とする水質監視装置。
A monitoring device that captures and analyzes images of a plurality of fish stored in the aquarium and monitors the water quality in the aquarium,
Acceleration calculation means for calculating the acceleration of each fish from the captured image;
Fish average acceleration calculation means for averaging the accelerations of a plurality of fish photographed at the same time and calculating the fish average acceleration;
A time average acceleration calculation means for calculating a time average acceleration within a predetermined time from the fish average acceleration of each time calculated by the fish average acceleration calculation means;
A water quality monitoring device comprising water quality determination means for determining water quality based on the time average acceleration calculated by the time average acceleration calculation means.
前記魚平均加速度演算手段が、
各魚の平均加速度のうち、他の平均加速度と比較して異常に大きい平均加速度または異常に小さい平均加速度を除外して魚平均加速度を算出するものである
ことを特徴とする請求項7記載の水質監視装置。
The fish average acceleration calculating means is
8. The water quality according to claim 7, wherein, among the average accelerations of each fish, the fish average acceleration is calculated by excluding an abnormally large average acceleration or an abnormally small average acceleration compared to other average accelerations. Monitoring device.
前記時間平均加速度演算手段が、
各時間の魚平均加速度のうち、他の時間の魚平均加速度と比較して異常に大きい魚平均加速度および異常に小さい魚平均加速度を除外して時間平均加速度を算出するものである
ことを特徴とする請求項7記載の水質監視装置。
The time average acceleration calculating means is
Of the average fish average acceleration at each time, the average average acceleration is calculated by excluding the abnormally large fish average acceleration and the abnormally small fish average acceleration compared to the fish average acceleration at other times. The water quality monitoring device according to claim 7.
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