高密度养殖池的自动投喂控制
研究背景
高密度养殖池的自动投喂控制难度巨大。大多数研究都是在小规模养殖池进行实验,但是实际生产环境养殖池尺寸大,遥测设备无法全区域监测。和实验室条件相比,生产环境下,鱼类图像难以分割。本文使用分区监测的方法提取摄食活跃区,使用区域图像分析全域摄食行为,通过饲料的消耗速率控制投喂过程。
材料和方法
实验设置:将摄像机放置在一个高密度鱼缸的水面上方,该鱼缸有大约10,000条鱼,由于鱼缸尺寸较大,摄像机只能捕获部分水面。
1. 鱼类活跃度监测方法
将养殖区划分为九宫格形状,每个区域有一个特征向量,特征向量有三个分量,分别是:帧间差分值,灰度图像均值,灰度图像方差。每一帧图像有27个特征值。
2. 使用鱼类活跃度判断摄食开始和结束时间
使用SVM分类结果判断摄食开始和结束时刻。每一帧图像都有一个标签,代表鱼群是否正在摄食,使用当前时刻以及前9帧图像的分类结果共同决策。若这10帧图像中有5帧即以上的帧判断为正在摄食,结果为1,否则为0。使用100帧图判断摄食开始和结束时间,阈值为50
3. 饲料检测
准确估算漂浮在水面上的过量饲料是任何智能水产养殖系统的关键组成部分。但是,由于饲料很小,并且有水面反射光干扰(光斑会被误判为饲料),因此检测单个饲料非常具有挑战性。检测器具有三个组成部分:1)使用相关滤波器检测所有可能的饲料;2)分类器检测判断,减少错误结果;3)搜索局部区域以化计算效率和准确性。
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