海洋牧场智能监测与对象识别的研究

发布时间：2020-05-16 11:35

【摘要】：海洋面积占地球总表面积的71%,其中蕴藏着丰富的生物资源,被称为“蓝色粮仓”。但是近些年来由于过度捕捞和养殖规划不合理等问题造成了环境的破坏以及海洋生物资源的逐渐枯竭。使用科学手段去修复海洋资源,实现鱼量增长是海洋牧场的重要意义。本文对于海洋牧场建设中的环境监测和智能捕捞探测进行研究,提出了一套基于物联网的海洋牧场养殖系统。环境监测主要是对海洋牧场水质进行长期多点监测,感知层选择溶氧、盐度、温度、PH值四种传感器进行数据的获取;网络层采用系统内部Zigbee自组网,系统外部WiFi接入互联网的拓扑结构;应用层设计一套上位机软件,作为数据的显示和存储中心。目前海洋牧场的捕捞还是靠人工来完成的,不仅具有一定的危险,而且在冬天水温较低不再适合捕捞员下海捕捞。智能捕捞方面分为机械臂的简化控制和对象识别的研究,机械臂作为感知层的主要执行器,用来进行水下的探测和水下生物的捕捞,并加入双目摄像头进行观察海下环境和自动捕捞。本文的创新之处在于对机械臂的控制算法进行简化,传统的控制算法较为复杂,控制机械臂运动到指定位置需要较长的时间。根据实际情况,对机械臂添加合适的约束,提出了一种根据末端位置坐标进行快速控制的逆运动学算法。由于海下环境复杂且光线较暗,传统的方法不能取得很好的效果,将计算机视觉和深度学习这些智能的方法应用到海洋牧场的对象识别中。通过实际应用可以看出,该系统可以进行海洋牧场的实时多点监测,机械臂逆解算算法的到位精度和到位时间满足抓取要求。对象识别可以实现对草莓和橙子的区分,识别时间短、精度高,测距精度满足机械臂自动抓取的要求。采用2017首届水下机器人目标抓取大赛(URPC)所公开的数据集进行试验,所训练的模型可以很好的识别海洋牧场中的海参、海胆和扇贝等海洋生物。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S951.2

【参考文献】

相关期刊论文 前7条

1 徐芑南;张海燕;;蛟龙号载人潜水器的研制及应用[J];科学;2014年02期

2 于沛民;张秀梅;;日本美国人工鱼礁建设对我国的启示[J];渔业现代化;2006年02期

3 刘惠飞;日本人工鱼礁建设的现状[J];现代渔业信息;2001年12期

4 刘思俭;广东省应大力发展海洋牧场[J];湛江水产学院学报;1995年02期

5 冯顺楼;;我国人工鱼礁的经济效益和前景预测的研究[J];现代渔业信息;1988年11期

6 曾呈奎,徐恭昭;海洋牧业的理论与实践[J];海洋科学;1981年01期

7 曾呈奎;毛汉礼;;海洋学的发展、现状和展望[J];科学通报;1965年10期

相关博士学位论文 前1条

1 王恩辰;海洋牧场建设及其升级问题研究[D];中国海洋大学;2015年

相关硕士学位论文 前2条

1 田晓轩;唐山曹妃甸海洋牧场综合效益评价研究[D];中国海洋大学;2015年

2 李超;基于平行双目视觉的水下环境三维重建方法研究[D];中国海洋大学;2011年

，

本文编号：2666679