基于计算机视觉的鱼群摄食行为分析研究

发布时间：2017-12-09 18:22

  本文关键词：基于计算机视觉的鱼群摄食行为分析研究

  更多相关文章： 计算机视觉技术 图像纹理 灰度共生矩阵 鱼群面积 鱼群摄食活动强度

【摘要】：中国是世界第一水产养殖大国,在目前的渔业养殖业中,养殖密度越来越大,而鱼类的投饵又是养殖鱼类的关键。传统的鱼类投喂方式主要是依靠人工进行投喂,这种方式容易造成鱼类的投喂过量或者是投喂不足,这样不仅会降低鱼类养殖当中的经济效益,而且当投饵过量时,鱼类的残余饵料还会对养殖水体造成水质恶化的情况,进而影响鱼类福利。因此传统的鱼类养殖方式已经远远不能满足现代集约化养殖管理的需求,因此迫切需要一种新的无损的投喂控制方式。本文目的在于探索鱼群的摄食行为,提升鱼类的养殖效率,增加鱼群饵料的利用率。本论文主要是从鱼类养殖精准投喂的角度出发,通过采集鱼类摄食过程中的摄食活动图像,提出了一种基于计算机视觉技术的鱼类摄食行为分类及评估方法,本文的工作主要有以下几个方面:(1)首先采集鱼群正常游动状态和摄食状态的图片,利用灰度差分统计法、灰度共生矩阵法和基于高斯-马尔科夫随机场模型的方法提取了鱼群的13个纹理特征,并且使用主成分分析法(PCA)算法对提取出的鱼群纹理信息进行降维,基于以上特征信息利用支持向量机(SVM)算法实现了对鱼群摄食状态和非摄食状态的分类识别;(2)对鱼群的摄食图片进行处理,利用背景建模法得到鱼群的背景图片,提取出前景目标鱼群,并通过灰度共生矩阵提取鱼群的纹理特征进行分析对比,实现了鱼群的摄食活动强度(feeding activity index,FAI)的评估,并与传统的方法面积法进行比较,由灰度共生矩阵的对比度来表征鱼群的摄食活动强度与面积法来表征的鱼群摄食活动强度的相关性达到0.8942,说明此种方法的可行性;(3)本文尝试把自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)模型运用到鱼群的投喂量上,并对该模型进行了初步的探索,希望在下一个阶段可以把该模型运用到实际当中,提高鱼群饵料的转化率,为鱼类养殖人员提供方法指导,减轻养殖人员的工作量。
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：S951.2;TP391.41

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 陈彩文;杜永贵;周超;孙传恒;;基于图像纹理特征的养殖鱼群摄食活动强度评估[J];农业工程学报;2017年05期

2 赵建;鲍伟君;叶章颖;朱松明;刘鹰;李勇;沈明卫;;基于不同检测方法的养殖鱼类昼夜摄食节律研究进展[J];渔业现代化;2016年02期

3 乔峰;郑堤;胡利永;魏玉艳;;基于机器视觉实时决策的智能投饵系统研究[J];工程设计学报;2015年06期

4 段延娥;李道亮;李振波;傅泽田;;基于计算机视觉的水产动物视觉特征测量研究综述[J];农业工程学报;2015年15期

5 胡利永;魏玉艳;郑堤;陈俊华;;基于机器视觉技术的智能投饵方法研究[J];热带海洋学报;2015年04期

6 胡金有;王靖杰;张小栓;傅泽田;;水产养殖信息化关键技术研究现状与趋势[J];农业机械学报;2015年07期

7 张敏;;基于纹理特征的数字图书馆文档图像检索技术[J];河南理工大学学报(自然科学版);2014年04期

8 陈红;夏青;左婷;谭鹤群;边银丙;;基于纹理分析的香菇品质分选方法[J];农业工程学报;2014年03期

9 于欣;侯晓娇;卢焕达;余心杰;范良忠;刘鹰;;基于光流法与特征统计的鱼群异常行为检测[J];农业工程学报;2014年02期

10 董桂芳;杨严鸥;陈路;李辉;阎博;罗平远;苏波;;斑点叉尾洶和杂交鲟幼鱼昼夜摄食节律和胃肠排空时间的研究[J];水生生物学报;2013年05期

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 王吉祥;基于嵌入式机器视觉的浮饵自动投放装置研制[D];江苏大学;2016年

2 李志;模糊神经推理系统—ANFIS在散货船运力预测中的应用研究[D];大连海事大学;2000年

，

本文编号：1271387