循环水养殖系统中的残饵识别与计数研究

发布时间：2017-10-05 13:32

  本文关键词：循环水养殖系统中的残饵识别与计数研究

  更多相关文章： 工业化循环水养殖 计算机视觉 残饵识别 残饵计数

【摘要】：投饵是水产养殖中的重要环节,投饵技术不仅关系经济效益,也是实现水质调控的关键。随着集约化养殖迅速发展和劳动成本提高,传统的人工投饵方式不能满足规模化养殖的需要,自动投饵系统日益引起广泛关注,并在生产中得到快速应用。目前,国内自动投喂系统主要是依据鱼类生长的养殖经验建立投喂模型,实现饵料的投喂控制。由于鱼体自身、水体环境、饲料和管理等原因,鱼类摄食量减少,养殖池内会有剩余的饵料存在,这就造成投喂系统缺乏现场养殖状况的反馈信息,在一定程度上影响了投喂系统的自动化程度。另一方面残留的饵料沉到养殖池底,经集污器等残饵处理装置过滤掉,造成饵料的浪费。本文将计算机视觉技术运用到工业化养殖系统的残饵浓度检测中,设计了一种基于图像识别的残饵计数系统。该系统通过对残饵计数,为实现养殖池内残饵浓度的实时检测提供理论指导。本文首先在集污器的进水口处采集残饵视频图像,对录制的残饵视频做图像灰度变换、图像二值化和边缘检测等预处理,获得残饵图像轮廓;通过设定残饵轮廓面积阈值标记残饵图像,并粗略计数残饵数量。然后对标记的成分分析,得出残饵中夹杂有大量粪便等杂质,杂质主要成分是粪便;根据残饵和粪便在图像颜色、轮廓、纹理方面的差异,提取平均灰度值、周长面积比、凸壳面积比、骨架数、对比度、逆差距六个特征,分别运用支持向量机、决策树算法对提取的特征数据做分类处理,实现残饵识别;最后对两种算法的识别效果进行分析,又由于决策树生成残饵识别模型简单,实时性好,方便移植,选择用决策树生成的残饵识别模型来筛选并标记图像中的残饵,实现视频中残饵的精确计数。
【关键词】：工业化循环水养殖 计算机视觉 残饵识别 残饵计数
【学位授予单位】：太原科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• 英文摘要5-9
• 第一章 引言9-13
• 1.1 残饵识别计数研究目的及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 图像识别发展历程10-11
• 1.2.2 图像识别计数相关研究11-12
• 1.3 本文的主要内容和结构安排12-13
• 1.3.1 论文的主要内容12
• 1.3.2 结构安排12-13
• 第二章 残饵图像预处理13-22
• 2.1 图像预处理简述13
• 2.2 常用的图像预处理方法13-17
• 2.2.1 图像的灰度化13-14
• 2.2.2 图像的平滑处理14-15
• 2.2.3 图像的灰度变换15-17
• 2.2.4 图像的二值化17
• 2.3 残饵图像预处理实现17-21
• 2.3.1 残饵图像获取17-19
• 2.3.2 残饵图像19-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 残饵图像特征提取22-30
• 3.1 图像特征介绍22
• 3.2 常用的图像特征22-24
• 3.2.1 颜色特征22
• 3.2.2 纹理特征22-23
• 3.2.3 形状特征23
• 3.2.4 空间关系特征23-24
• 3.3 残饵图像特征提取实现24-29
• 3.4 本章小结29-30
• 第四章 残饵图像识别与计数30-50
• 4.1 基于支持向量机的残饵识别30-35
• 4.1.1 支持向量机原理和方法30-33
• 4.1.2 SVM残饵识别的实现33-35
• 4.1.3 SVM残饵识别效果分析35
• 4.2 基于决策树的残饵识别35-44
• 4.2.1 决策树的概念和方法35-40
• 4.2.2 决策树残饵识别的实现40-44
• 4.2.3 决策树残饵识别的效果44
• 4.3 视频中残饵的计数44-49
• 4.3.1 视频计数中残饵识别和标注45-47
• 4.3.2 视频中标记的残饵计数47-48
• 4.3.3 视频残饵计数效果分析48-49
• 4.4 本章小结49-50
• 第五章 结论50-52
• 5.1 总结50
• 5.2 展望50-52
• 参考文献52-55
• 致谢55-56
• 攻读学位期间发表的学术论文目录56-57

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本文编号：977081