[发明专利]基于觅食量视觉监控的鱼群投喂方法

说明书

本发明公开了基于觅食量视觉监控的鱼群投喂方法，包括如下步骤：(1)图像采集和处理；(2)建立改进的连通域分割模型；(3)多目标匹配与跟踪方法；(4)基于视觉的精准投喂。本发明的投喂方法以自动化投料为设计基础，融入视觉感知系统对鱼群觅食量小的个体进行精准投喂，实现了渔业自动化投喂的基础上提高了渔业养殖技术水平。针对现有鱼群个体觅食量不均匀的现象，提出了对鱼群个体觅食量特征的多目标识别与跟踪算法，对觅食量较小的个体进行精准投喂。并且本申请建立硬件仿真系统对算法进行了验证，得到该算法可以有效的均匀分配鱼群个体的觅食量，提高了饲料的利用率，对智能渔业的发展具有具有积极的推动作用。

技术领域

本发明涉及图像模式识别和智能控制领域，具体设计一种基于觅食量视觉监控的鱼群投喂方法。

背景技术

目前渔业养殖中，已有的投料系统技术主要是以定时、定量的在鱼池的某个位置进行投喂为主，这样不利于鱼群所有个体的吸收，容易造成个体差异大的现象，由于鱼没有饱腹感撑死的现象也极易发生。而一些可以均匀投料的鱼料投饲装置，因为鱼群个体之间的觅食能力存在差异，个体间觅食量的差异也越来越大。

在渔业智能化发展中，越来越多的智能传感技术融入到了实际的生产应用中，而鱼料的投喂系统往往还是以人工为主。现有的机械投料装置存在定点投料、投料范围小和不智能等缺点，造成了饲料的浪费甚至严重的造成鱼群个体被撑死是巨大损失。为了提高鱼饲料的利用率，将视觉识别的方法对鱼群个体进行多目标跟踪的方法对鱼群个体进行觅食能力评价，提高饲料的利用率、减少鱼群个体之间的差异，对鱼池的自动化投喂具有重要发展意义。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于觅食量视觉监控的鱼群投喂方法，一套利用视觉对鱼群个体进行多目标跟踪的定点投料方法。

本发明采取的具体技术方案是：

基于觅食量视觉监控的鱼群投喂方法，包括如下步骤：

(1)图像采集和处理：采集鱼群运动的彩色图像并进行识别处理，具体为对彩色图像的RGB分量进行加权平均值计算求取其灰度图像，再采用最大类间方差法选取最佳阈值对灰度图像进行二值化处理；

(2)建立改进的连通域分割模型：采用连通域检测算法统计图片中连通域个数，标记每个连通域中心点坐标；设置形态学处理循环，对连通域分割的个数满足目标跟踪与分类的要求时，输出对应的连通域数目与对应坐标，否则不断加形态学处理的模型大小，直到形态学处理模型达到最大值n，输出连通域标记结果，即鱼群连通域图像分割结果；

(3)多目标匹配与跟踪方法：根据鱼群连通域图像分割结果将每个连通域中心作为鱼的位置，将连续时间间隔的两张图中的位置点进行匹配实现鱼群多目标跟踪，根据短时间内特征点通过像素距离进行匹配，具体特征点匹配与跟踪流程为：

a.在建立改进的连通域分割模型的过程中存在n张图片，第一张、第二张······第n张,每张图片中有m个连通域中心点坐标，计算相连两张每个连通域中心匹配结果与其最小距离；

b.对m个连通域中心点的n-1个活动距离进行求和比较输出最小值；

c.输出最小值在第n张图中对应的连通域中心点坐标，即运动量最小的体的位置信息；运动量最小的也是觅食量最小的；

(4)基于视觉的精准投喂：根据获得的运动量最小的个体的位置信息，将其位置信息输入到核心硬件控制器中，核心硬件控制器将其位置信息坐标转化为世界坐标对位置定位执行机构进行控制，抵达指定位置后控制投饲装置进行投喂饲料。

进一步地，个体位置信息与世界坐标的数学关系为：