基于ResNet34模型的大菱鲆鱼苗识别计数方法

鱼苗数量的精准统计对提升苗种品质评价、养殖密度估算、鱼苗销售等环节的智能化水平具有重要作用。针对大菱鲆鱼苗个体小、透明度高以及体型不规则等影响计数精准度的问题,提出了一种基于ResNet34的大菱鲆鱼苗识别计数方法。首先,设计了一套适用于微小目标计数需要的图像采样装置,采用图像预处理方法实现鱼苗前景分割和初步定位。为了有效统一样本空间和待识别目标空间,利用最小外接矩规则化初步定位前景图像,构建图像样本集。大菱鲆鱼苗识别阶段,利用相同预处理方法获取待识别目标区域,并引入ResNet34模型作为识别模型实现待识别目标区域苗种识别;最后,通过统计所有待识别目标识别数量结果实现大菱鲆苗种计数。结果显示:本方法在微小鱼苗识别计数方面取得了较好的精度,利用ResNet34模型的大菱鲆鱼苗的识别平均准确率达到94.27%,比基于SVM方法(识别精度85.8%)和AlexNet(识别精度87.04%)方法识别精度分别提高7.4个百分点和8.64个百分点,优于ResNet18(识别精度93.21%)和ResNet50(识别精度93.83%)等相似结构的识别效果。本模型鱼苗计数的平均准确率达到96.28%。研究表明,提出的样本集构建和识别方法能够满足微小目标计数需求,可为鱼类苗种计数提供了技术借鉴。

中国水产养殖装备发展现状

水产养殖装备是高效发展现代水产养殖,促进水产养殖产业结构改革的重要技术支撑。基于养殖装备、信息技术和自动控制等多学科协同发力的智慧水产养殖模式已成为现代渔业高质量发展的新趋势与重要抓手,这也对水产养殖现有装备及其相关技术提出了更高的智能化要求。本文梳理了池塘、工厂化、网箱、筏式和底播养殖等5种主要养殖方式装备发展现状,从数字化和智能化角度分析了环境监测、对象感知、饲料投喂、分级计数等养殖环节中常用装备的研究进展,指出了制约我国水产养殖智能装备与技术发展的关键问题,提出了“机械化、自动化、智能化”的水产养殖装备与技术发展的新思路,旨在实现我国从水产养殖大国向水产养殖强国的历史转变。

基于CycleGAN和注意力增强迁移学习的小样本鱼类识别

围绕水产养殖水下目标精准识别的产业发展需求,针对小样本目标识别精度低、模型算法场景适应能力差等问题,提出一种基于改进循环对抗网络(Cycle constraint adversarial network,CycleGAN)样本扩增和注意力增强迁移学习的小样本养殖鱼类识别方法。利用水下采样装备收集实际养殖场景和可控养殖场景大黄鱼图像,并以可控场景图像作为辅助样本集。利用CycleGAN为基础框架实现辅助样本到实际养殖场景图像的迁移,并提出一种基于最大平均差异(Maximum mean discrepancy,MMD)的迁移模型损失函数优化方法。在迁移学习阶段使用ResNet50为基础框架,并引入SK-Net(Selective kernel network)注意力机制优化模型对不同感受野目标的感知能力,提升模型对无约束鱼类目标的识别精度。试验结果表明,本文方法有效提升了小样本鱼类目标的识别能力,鱼类识别召回率达到94.33%,平均精度均值达到96.67%,为鱼类行为跟踪和表型测量提供了有效的技术支撑。

基于帧间深度特征差分的大西洋鲑鱼群活跃度分类模型

鱼群活跃度是鱼类健康福利养殖的特征性指标之一,实现鱼群活跃度细粒度分类有利于更精细地描述鱼群健康状况、评估鱼群福利水平。基于工厂化循环水养殖系统,本文建立了水下大西洋鲑鱼群活跃度细粒度分类视频数据集,并提出一种基于帧间深度特征差分的鱼群活跃度分类模型,通过引入残差连接的小型卷积神经网络提取视频帧的特征,进而在相邻帧之间做差分运算和平方运算得到视频帧间特征,最后将其输入基于外部注意力机制的分类网络IFDNet中得到视频类别。试验结果表明,本文提出的CNN-IFDNet模型分类准确率达到97.72%,F1值达到97.42%,以较低的计算复杂度实现了对水下视频鱼群活跃度的三分类。相较于实验室环境,基于真实养殖环境对鱼群活跃度所展开的算法研究实际应用性更强,可以为精细化描述鱼群的活跃度、实现智能监测鱼类健康状况提供参考,帮助养殖人员发现并排除导致鱼群活跃度异常的水质环境、病害等因素。

基于改进主成分分析和AdaBoost算法的运动虾苗识别方法

针对虾行为量化过程中运动虾苗较难检测与识别的问题,该文以南美白对虾虾苗为例,提出了一种基于改进主成分分析(principal component analysis,PCA)+AdaBoost算法的运动虾苗自动识别方法。在室内自然光条件下,利用工业相机采集承装容器中虾苗的灰度图像。提取图像中大小为100×100像素的不同运动状态的虾苗图像,首先使用改进PCA算法进行主成分分析,并进行特征提取。根据特征参数的分布情况,对其进行归一化处理,利用归一化的特征构建多个弱分类器,利用Adaboost方法将弱分类器构建成强分类器。最后,利用强分类器对运动虾苗进行识别。试验结果表明,在150幅不同运动状态虾苗测试样本中,基于改进PCA+Adaboost方法的识别正确率98%,平均每个样本识别时间为0.027 898 s,满足行为量化中的自动识别要求。

基于全视域GA-SVR模型的鱼类行为双目视觉观测系统标定

针对大视场水下环境鱼类行为视觉观测系统较难准确标定的问题,该文以双目立体测量系统为例,提出一种基于全视域GA-SVR(genetic algorithm-support vector regression)模型的鱼类行为三维观测系统标定方法。该方法选用具有圆点靶标的方形标定板为标定工具,通过设计具备前后左右移动能力的简易滑动轨道,实现了标定板的全视域空间定位。然后利用HALCON算子获取标定板靶点二维坐标,联立标定板空间位置,构建训练样本集。选取SVR模型对样本集进行训练,对比不同的寻优算法对支持向量回归模型的参数组合寻优结果,选用最优参数分别建立X,Y,Z轴标定模型。试验结果表明,利用遗传算法进行参数寻优构建的标定模型,其X、Y、Z轴测量均方误差分别为0.959、0.893和4.381 mm,互相关系数分别为0.999 988,0.999 998和0.998 356,优于差分进化算法和粒子群算法参数寻优的标定结果。与传统标定方法比较,该方法单点测量均方误差为1.861 mm,距离测量均方误差为0.706 mm,均低于空气中标定方法(单点均方误差27.75 mm;距离均方误差10.188 mm)和水下测量标定方法(单点均方误差8.215 mm;距离均方误差2.832 mm)的标定结果,有效的提高了鱼类行为视觉观测系统的定位精度。该研究可为鱼类行为量化方法研究和优化提供理论支持和技术参考。

基于图像处理技术的小球藻荧光图像自动计数方法研究

分析了小球藻叶绿素a的荧光激发特性,利用图像处理技术,提出了基于藻类荧光激发效应的小球藻自动计数方法。利用450 nm荧光作为激发光源,得到波长为660～690 nm的小球藻荧光显微图像;利用红色滤光片去除其它入射光的影响,使图像中只包含小球藻荧光特性。调节光源强度,增加目标与背景之间的对比度;通过灰度变换,得到256级灰度图像,分析图像灰度特征,确定最佳图像分割阈值。实验证明此方法能够很好的区分藻类和杂质,计算速度快,为藻类自动计数提供了一种新的方法。

基于信息化水环境监测的养殖水体调控技术

对养殖水环境进行生态调控是环境友好型渔业发展的关键,应用信息化监测技术,是提高调控效能的重要技术手段。本文回顾、总结了池塘养殖生态调控技术发展的主要历程,系统概述了国内外不同养殖水环境调控技术的研究进展;从不同调控方式的主要作用和不同调控手段的技术特点等方面详细介绍了池塘生态调控技术的主要实现方式,并从信息收集、处理、应用三个主要方面,分析了养殖水体调控技术存在的主要问题。归纳总结了信息化养殖水环境调控的技术特点,指出信息化水环境监测技术在养殖水体的自动信息收集、智能信息处理、精准控制输出等方面重要作用,并从学科发展趋势和应用需求的角度出发,提出信息化养殖水环境调控技术实现难点和未来发展趋势。

集中式养殖水质在线监测系统测量误差影响因子分析

集中式养殖水质在线监测是目前池塘养殖应用比较广泛的水质检测技术之一,但由于检测方式发生改变,被检测水体经过管道输送后,水质参数可能发生变化,造成额外误差。利用对比试验,以直接采样方式获得的水质数据作为参考值,通过对比分析不同采样管路下的水质数据,证明取样管道长度对pH值、氧化还原电位(ORP)等水质指标检测结果影响不明显,对温度、溶氧(DO)等水质指标检测结果有一定影响;设备连续运行时间长短对温度、pH等水质指标检测结果影响不明显,对DO、ORP有明显影响。在此基础上提出,采用集中式水质在线监测系统,当水泵功率在300 W左右时,最佳采样距离不要超过80 m。

水产养殖生产信息化技术发展研究

水产养殖生产信息化是信息技术在产业生产全链条的高度集成和综合应用,对中国水产养殖产业信息化发展具有积极的推动作用,能够有效改变传统的渔业生产方式,促进企业生产向精准化、智能化方向发展。本研究从产业发展和技术应用的角度,对水产养殖生产信息化的基本任务进行了分析。总结了生产信息化基本技术环节,从信息采集、智能决策、企业信息化模式和智慧服务组件4个方向梳理了国内外水产养殖信息化技术发展现状和研究进展。最后针对水产养殖智能技术深度应用过程中碰到的困难与挑战,从提升信息采集能力、知识和数据的智能应用、实现全面感知和装备智能化等方面提出了水产养殖生产信息化技术发展方向和应用发展的对策。

基于帧间光流特征和改进RNN的草鱼摄食状态分类

针对鱼类连续摄食行为较难识别与量化的问题,提出一种基于帧间光流特征和改进递归神经网络(Recurrent neural network, RNN)的草鱼摄食状态分类方法。首先利用偏振相机搭建户外池塘采样系统,采集不同偏振角度水面图像,并基于图像饱和度和亮度模型自动选择低反光角度图像,构建图像样本库;其次通过光流法提取帧间运动特征,并基于投饲机开关状态构建时间序列帧间特征样本集,然后利用样本集训练改进RNN分类网络。以上海市崇明区瑞钵水产养殖专业合作社的试验数据对该方法进行验证。结果表明,研究方法综合准确率为91%,召回率为92.2%,均优于传统的鱼类摄食行为识别方法。研究结果可为鱼类精准投喂技术研究提供参考。

基于机器视觉的吸鱼泵过鱼量计数系统试验研究

为实现吸鱼泵过鱼数量的自动计数,设计了一种基于机器视觉的吸鱼泵过鱼量计数系统。该系统主要由过鱼管道、相机、光源及工业平板电脑组成;采用全遮光设计,其中过鱼管道使用透明有机玻璃材质;采用背光照射方式获取鱼类轮廓信息。围绕计数装备的工作特点,提出一种双兴趣线(Double line-of-interest)计数方法,结合鱼类投影面积分析,构建视频切片面积变化特征。对比不同的学习算法对特征向量分类结果,选取支持向量机(Support vector machine,SVM)算法实现过鱼数量统计。结果显示,计数系统能够实现过鱼数量统计,平均计数精度≥90%。研究表明,该计数算法能够有效区分重叠和粘连状态,有效提升了系统的鲁棒性。

基于荧光效应和调色板均衡化的小球藻自动计数方法研究

为实现藻类的自动计数,以小球藻为对象,提出一种基于荧光效应和调色板均衡化的小球藻自动计数方法。首先对小球藻荧光显微图像进行预处理,将真彩色小球藻荧光图像转换为256色图像,再采用调色板均衡化算法增强小球藻荧光图像对比度,并利用基于调色板的阈值分割算法将目标藻类与背景进行分割,同时进行计数。结果表明,该计数方法能够避免杂质影响,直接对藻类彩色图像进行图像增强和阈值分割,可以增强图像对比度,避免彩色图像灰度化过程中图像信息损失;采用连通区域标记方法结合连通区域的大小识别低重叠度藻类,可降低重叠藻类对计数结果的影响,从而提高小球藻的计算准确度。研究表明,该方法实现了针对藻类彩色图像的自动计数,且对小球藻的计数精度准确率达到95%以上,高于只使用灰度图像计数的方法。

池塘移动式太阳能水质调控机研制与试验

为调控池塘养殖水质，设计了一种由太阳能动力、絮状污泥吸收释放、水面行走和运行控制等装置组成的池塘移动式太阳能养殖水质调控机。性能测试表明，池塘移动式太阳能水质调控机的光照启动强度为13000lx，空载运行噪音68dB，在水面平稳运行的移动速度在0.02～0.03m/s之间。在光照度13000～52500lx情况下，絮状污泥吸收释放装置的运行速度和提水量随光照度变化而变化，运行速度在0.13～0.35m/s之间，提水量为110～208m3/h。絮状污泥吸收释放装置设计为可旋转折叠式，通过调节折叠角度，可在水深0.5～2.0m的池塘中作业，其对絮状污泥的吸收量与吸泥口的距底距离有关，距底距离越小，吸收量越大，在养殖池塘中的适宜距底距离为10～15cm。池塘移动式太阳能水质调控机的作业范围与连接杆长度和牵引绳固定方式有关，通过调节连接杆长度和牵引绳方向，其运行轨迹可覆盖池塘80%以上水面。在养殖池塘中使用移动式太阳能水质调控机，可显著降低池塘养殖水体中的NH3＋-N、NO2--N浓度，提高水体中的总磷浓度，降低池塘底泥沉积物厚度和沉积物中的总氮和活性磷含量。同时还可以分别提高养殖池塘中吃食性和滤食性鱼类产量30%和25%以上，降低养殖饲料系数24%以上。池塘移动式太阳能养殖水质调控机有较高的经济性，每台设备每年可节约电能2400kW以上。综合试验结果表明，池塘移动式太阳能水质调控机符合中国池塘养殖特点，各项性能指标达到设计要求，具有运行稳定、移动作业面大，水质调控效果好、增产效果显著和节能效果高等特点，可以用于池塘养殖水质调控。

罗非鱼声控投饵方法

鱼类的摄食活力可以用摄食过程发出的声音直接测量。本研究通过构建声学监测平台,应用带宽1 Hz-470 kHz,在40 kHz以下自由场电压灵敏度级-217 dB(基准值为1 V/μPa)的水声检测设备,采集罗非鱼摄食过程中产生的声信号,分析其摄食活力。研究表明,罗非鱼摄食时发出的声音在0-6 kHz可区分于背景噪声,其声功率与摄食活力呈正相关。声功率移动平均值反应鱼摄食活力趋势,可作为食欲反馈,结合生长模型和投喂模型可以组成投饵策略。

基于声学方法的水产养殖投饲反馈技术研究进展

目前水产养殖常用的投饲方法是定时定量投喂,往往导致投饲不足或过量。通过监测养殖对象摄食状态为投饲控制提供有效反馈信息,能够根据养殖对象食欲实时调整投饲量,满足摄食需求并减少饲料浪费。声学方法由于其固有的物理特性可以在浑浊水体中测量养殖对象摄食状态。本文介绍了残余饲料检测、鱼群空间分布监测和摄食声音监测这3种基于声学方法的投饲反馈技术,总结了近30年来国内外研究进展,对不同反馈技术的特点和问题进行了分析,并提出声学方法需要与其他反馈技术和投饲量预估方法结合使用,以满足复杂养殖条件下精准投饲要求。

基于改进K-means聚类算法的金鱼阴影去除及图像分割方法

针对鱼类行为量化过程中运动阴影区域去除难的问题,以金鱼为研究对象,分别从去除噪点及孤立数据点、使用马氏距离作为距离度量方法、明确聚类个数以及初始聚类中心点选择等方面对传统K-means聚类算法进行了优化,提出了一种基于改进K-means聚类算法的金鱼阴影去除及图像分割方法。在室内正常环境下,使用相机采集玻璃鱼缸中金鱼图像,首先等比例压缩10倍,使用中值滤波方法对样本图像进行预处理,然后将其从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间,最后提取a、b分量并使用改进的K-means算法进行聚类。试验结果显示:和传统K-means聚类算法及FCM(Fuzzy c-means)聚类算法进行比较,改进算法对于图像阴影去除及分割具有更好的效果,在200幅具有不同阴影的金鱼样本图像中,基于改进K-means聚类算法的平均误分类的像素比率和平均运行时间分别为2.48%和0.87 5s,能够满足离线鱼类行为量化过程中图像预处理的要求。

太阳能池塘底质改良机的机械性能研究

为改善池塘底部环境,研制了一种太阳能底质改良机,以太阳能为动力,通过直流电机带动提水筒中的涡轮旋转,将沉积在池塘底部的絮状底泥提升至水体表层,以促进有机物分解和转化。研究结果表明,该机的启动光照度为13 000 lx,对应电机启动电流为3.71 A,在光照度13 600～47 130 lx下,对应工作电流3.81～7.80 A,运动速度为0.13～0.31 m/s;在模拟输入电流3.81～7.58 A,提水筒吸泥口距塘底距离5 cm状况下,设备提水的涡轮转速为100～290 r/min,对应提水流量为110～290 m3/h,提水筒出水的总悬浮固体颗粒物(TSS)浓度达2 300 mg/L,涡轮转速和提水流量与输入电流呈正相关,能将池塘底部絮状底泥有效提升至水体表层。

一种基于线结构光的五轴扫描测量系统

提出了一种由线结构光测头、三坐标测量机和两个数控回转工作台组成的五轴线结构光扫描测量系统。该系统通过两个回转工作台带动被测物体旋转,使线结构光测头能够测量到物体四周和顶部的各个区域。为了把从不同角度测量的数据拼合到一起,建立了数据自动拼接的数学模型,并通过测量标准球实现了对系统的标定。实验结果表明,该系统能在一次装夹下完成对复杂物体的完整测量,测量数据能自动拼合在一起,拼接精度达到了0.008mm。

水产养殖自动化系统的防雷保护技术

雷电引发脉冲电磁场对微电子器件设备造成侵害已成为水产养殖自动化系统损坏的主要原因之一。经对系统的现场实际情况和雷电入侵途径分析,提出了直击雷、雷电感应和雷电波的防护措施。对控制房和DCS柜采用避雷针、独立针的直接雷防护;系统电源分别采用箱式电源避雷器、电源避雷器、模块式电源避雷器作为三级电源保护,减少LEMP雷电电磁脉冲辐射;计算机网络与等电位地网间设置低压避雷器或火花隙,防止信号干扰和避免地电压反击;根据传输速率、工作电平、特性阻抗等,选择通信线路的信号防雷保护器的参数和型号。