【摘要】：魚體質(zhì)量測量是漁業(yè)水產(chǎn)養(yǎng)殖過程中魚類健康監(jiān)控的重要基礎(chǔ)之一。大菱鲆是水底棲魚,具有魚體扁平,不喜游動(dòng)等特點(diǎn),目前大多采用人工測量與監(jiān)控,不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且受主觀因素的影響使得準(zhǔn)確率不穩(wěn)定�；趫D像處理的計(jì)算機(jī)視覺方法的大菱鲆魚體質(zhì)量估測方法具有省時(shí)省力、智能化、自動(dòng)化等優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)成為現(xiàn)代漁業(yè)養(yǎng)殖監(jiān)測領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文以大菱鲆為研究對象,進(jìn)行了圖像監(jiān)測與魚體質(zhì)量估測研究。主要的研究內(nèi)容如下:(1)研究深度圖像景深數(shù)據(jù)提取、圖像預(yù)處理與圖像分割方法。運(yùn)用中值濾波、大津閾值分割和輪廓提取等方法對大菱鲆原始深度圖像進(jìn)行預(yù)處理。并通過預(yù)處理的圖像進(jìn)行圖像中大菱鲆體長、體寬、周長和面積四個(gè)特征向量進(jìn)行提取。同時(shí)提取圖像中的景深數(shù)據(jù),為映射建模提供數(shù)據(jù)支持。(2)建立生長數(shù)據(jù)-深度映射模型。深度圖像中深度信息表達(dá)實(shí)際場景中目標(biāo)距離相機(jī)的位置,實(shí)驗(yàn)通過Kinect相機(jī)的紅外射線獲取大菱鲆的圖像中的深度信息,以Kinect相機(jī)的紅外射線獲取大菱鲆的圖像中的深度信息H作為自變量,以大菱鲆的實(shí)際體長L作為因變量,在圖像中的體長L',在matlab下進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合,并將擬合結(jié)果應(yīng)用于生長數(shù)據(jù)-映射模型。映射模型的決定系數(shù)R~2=0.9236,RMSE=0.000632cm�？梢钥闯�,基于本文的擬合算法,對深度與大菱鲆生長數(shù)據(jù)之間的擬合較好。(3)基于網(wǎng)格算法優(yōu)化支持向量回歸的大菱鲆魚體質(zhì)量估測算法研究。通過生長數(shù)據(jù)-魚體質(zhì)量的映射模型,得到大菱鲆的實(shí)際生長數(shù)據(jù),將特征參數(shù)歸一化處理并組成特征向量組,作為輸入向量利用基于網(wǎng)格算法優(yōu)化支持向量回歸進(jìn)行訓(xùn)練建模與魚體質(zhì)量估測。根據(jù)大菱鲆的表型特征的特點(diǎn),選取了大菱鲆的體長、體寬、周長、面積四個(gè)特征作為魚體質(zhì)量估測的特征參數(shù),構(gòu)建了大菱鲆魚體質(zhì)量估測模型,結(jié)果顯示:魚體質(zhì)量模型估測結(jié)果與實(shí)際大菱鲆測量結(jié)果進(jìn)行對比,兩者的均方根誤差為RMSE=0.0297g,決定系數(shù)R~2為0.9901。該模型具有簡單靈活、估測精度高和易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn),同時(shí)具有很好的應(yīng)用前景。(4)利用Ecplise、Microsoft Visual Studio 2017和SQL Server軟件開發(fā)了大菱鲆精準(zhǔn)養(yǎng)殖系統(tǒng)及魚體質(zhì)量估測平臺,軟件分為Android客戶端和服務(wù)器端,實(shí)現(xiàn)了各模塊的基本功能,Android客戶端為養(yǎng)殖生產(chǎn)人員收集大菱鲆信息上傳服務(wù)器端,服務(wù)器端將上述機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成于Web網(wǎng)站系統(tǒng),系統(tǒng)包含了大菱鲆魚體質(zhì)量估測及養(yǎng)殖系統(tǒng)服務(wù)器端按功能劃主要包括生產(chǎn)管理、體重估測、信息管理、系統(tǒng)配置和個(gè)人中心五大板塊。本文以大菱鲆深度圖像作為實(shí)驗(yàn)材料,利用生長數(shù)據(jù)-映射模型進(jìn)行校正,基于網(wǎng)格優(yōu)化改進(jìn)支持向量機(jī)算法對特征向量進(jìn)行魚體質(zhì)量估測。從結(jié)果來看,本文魚體質(zhì)量估測模型能有效的對大菱鲆進(jìn)行魚體質(zhì)量估測,可以為大菱鲆的監(jiān)測提供支持,為建立大菱鲆生長數(shù)據(jù)庫提供重要的依據(jù)。
【圖文】：

圖 1-1 技術(shù)路線圖Fig.1-1 Technical roadmap1.4 論文組織架構(gòu)第一章，前言。本章主要闡述了我國水產(chǎn)行業(yè)在國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀，對水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)進(jìn)行有效監(jiān)控成為消費(fèi)者關(guān)注的重點(diǎn)，而魚類體重測量是養(yǎng)殖過程中重要的衡量尺標(biāo)，通過魚類無損測量的難點(diǎn)引入魚類體質(zhì)量估測的研究現(xiàn)狀及魚類深度圖像特征量提取研究現(xiàn)狀。在前人研究的基礎(chǔ)上改進(jìn)傳統(tǒng)的魚類圖像采集方法，通過 Kinect 相機(jī)拍攝大菱鲆三維圖像進(jìn)行魚體無損估測。第二章，大菱鲆深度圖像獲取及圖像預(yù)處理。本章首先根據(jù)實(shí)驗(yàn)條件及養(yǎng)殖環(huán)境搭建了利于獲取大菱鲆深度圖像及體質(zhì)量獲取的裝置，其中包括裝置硬件的選擇、拍攝范圍的設(shè)置及設(shè)備軟件的環(huán)境設(shè)置。然后將獲取到的深度圖像進(jìn)行噪聲去除、中值濾波及閾值分割、邊緣檢測及輪廓提取等預(yù)處理工作，便于后期大

測量機(jī)法、結(jié)構(gòu)光獲取法等[23-26]。由于本文實(shí)驗(yàn)照較暗，操作場地較小，采用 Kinect 產(chǎn)生結(jié)構(gòu)光裝置設(shè)計(jì)取大菱鲆深度圖像和大菱鲆實(shí)際體質(zhì)量，結(jié)合實(shí)積、Kinect 相機(jī)拍攝范圍、魚缸大小等，搭建了一測量平臺，平臺硬件架構(gòu)如圖 2-1 所示。試驗(yàn)過程密度較小，為矯正圖像與后期處理簡便，將試驗(yàn)架固定在魚缸正上方，在三腳架上架設(shè)一臺 Kin尺寸長×寬×高為 282 mm×63 mm×70 mm，幀頻 3380 dpi 成像，，可拍攝面積為（1.20×0.87）m2（圖
【學(xué)位授予單位】：上海海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：S917.4;TP391.41

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本文編號：2651625