[发明专利]一种藻类图像数据的水下采集与原位识别装置及方法

说明书

本发明提供了一种藻类图像数据的水下采集与原位识别装置及方法，利用摄像头实时采集防水箱玻璃纤维面与ABS树脂立面之间夹层内的藻类数据，并传递至图像识别模块进行分析，通过网络模块上传服务器，使用者可以通过网络直接查看识别结果，方便快捷。摄像头下方设置有LED照明模组进行补光，四周设置有若干不同放大倍率的光学镜头，通过滑轨即可移动更换，实现调焦，减轻摄像头负担，便于获取高质量的藻类数据。本发明装置整体构造合理，完成布设后可实现自动化运行。本发明基于人工智能算法能够直接实现藻类种类的识别，提高了藻类监测效率和准确率，降低了监测成本，实现了藻类状态连续监测，为藻类爆发预警提供了技术支撑。

技术领域

本发明属于藻类监测技术领域，尤其涉及一种藻类图像数据的水下采集与原位识别装置及方法。

背景技术

藻类在河湖水体中的大量繁殖，对自然环境和经济社会都会产生较大影响，因而对于藻类的研究仍是水利工程和环境工程领域的重点研究项目之一。

受限于藻类的微小体积以及藻类在水中复杂的运动状态，传统的对于藻类的监测方法，仍是首先获取水样，然后进行室内人工实验为主，数据采集效率低，时效性差；而且目前仍旧缺乏在水下原位获取小尺度上高清晰度的藻类图像数据的水下摄像装置。为此，亟需设计一种针对藻类图像数据进行水下采集与原位识别的装置，从而实现藻类状态的连续监测，并为藻类爆发预警提供重要技术支撑。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本发明提供了一种藻类图像数据的水下采集与原位识别装置及方法，有效解决了现有藻类监测方法所存在的效率低、监测成本高、监测准确率不高的问题。

本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。

一种藻类图像数据的水下采集与原位识别装置，包括数据采集单元以及与之信号连接的数据处理单元，数据处理单元包括主板，主板上安装有主控模块，主控模块信号连接有控制器模块、恒流驱动模块、存储模块、信号转换模块、调制解调模块、图像识别模块以及网络模块；

数据采集单元包括防水箱，防水箱中安装有摄像头，摄像头通过CIS接口与主控模块信号连接，摄像头正对的防水箱箱面为玻璃纤维面，玻璃纤维面外侧平行布置有一个ABS树脂立面，ABS树脂立面的上端、下端均板与玻璃纤维面外壁面连接，左端和右两端与玻璃纤维面均不连接，ABS树脂立面与玻璃纤维面之间形成一个允许水流通过的夹层。

进一步地，所述防水箱中还安装有环形滑轨，摄像头位于环形滑轨中心，环形滑轨上滑动安装有多个光学镜头支座，光学镜头支座上安装有不同放大倍率的光学镜头，光学镜头的安装高度与摄像头相匹配，光学镜头支座的运动受电机模块控制，电机模块与控制器模块信号连接。

进一步地，所述防水箱中安装有蠕动泵，蠕动泵与恒流驱动模块信号连接；蠕动泵的两根过流管伸出防水箱后分别连接至夹层进水端和出水端。

进一步地，所述摄像头通过摄像头支座安装在防水箱中，摄像头支座上还安装有用于对摄像头拍摄成像区域进行补光的LED照明模组，LED照明模组与主控模块信号连接。

进一步地，所述ABS树脂立面与玻璃纤维面之间间距为0.5mm，ABS树脂立面、玻璃纤维面均经过磁研磨抛光处理。

进一步地，所述防水箱的其余面均由不透光的ABS树脂材料制成。

进一步地，所述图像识别模块用于对摄像头传递的摄像数据进行分割处理，并提取质量最好的帧作为识别用图像；图像识别模块中搭载有卷积神经网络的水下图像复原算法，用于对过曝、欠曝、模糊以及黏连藻类图像进行修正，得到清晰化的藻类图像；图像识别模块中还搭载有网络模型RN-Algae，用于对藻类图像进行识别。