基于线激光三角测距法的鱼体测距研究

针对水下单目非接触测量鱼体大小问题,通常需要测量水下鱼体距离获取其表面的三维信息,提出了一种基于线激光三角测距法的鱼体测距方案,并对水下激光测距技术展开研究。根据光路原理测距需要测量多个参数,过程复杂且误差大,计算速度慢。本研究测距方案首先通过张正友标定法实现了图像的畸变矫正还原了图像的真实性。使用OpenCv开源库识别鱼体表面的激光轮廓,自定算法提升了轮廓识别的准确率,对激光轮廓进行重心分析法并得出激光亮度重心坐标。通过分析激光图像点坐标与空间坐标的位移关系,拟合一元五阶多项式回归模型预测距离,简化了参数。结果显示:激光重心识别并不连续,但在鱼体身上都能准确识别。测距模型平均误差5.6 mm,测试的样本中80%预测结果的误差都在7.0 mm内,最大误差也在标定的2 cm内,能够满足鱼体测距的误差大小。研究表明,本方法可为进一步研究鱼体尺寸大小的表面三维信息获取提供参考。

一种基于变胞机构的智能药箱的创新设计

针对现有助老药箱存在智能化程度不高、功能单一等缺点,无法有效解决独居老人定时定量吃药的问题,设计了CareKit助老药箱,包含常用的液体药部分、颗粒药部分、片装药部分。液体药部分采用自适应夹持七杆机构与螺杆螺母组合的变胞机构,实现液体药瓶的夹紧、倾斜倒药;螺母旋转带动六杆机构实现夹紧瓶盖、继续转动变化为三构件机构实现瓶盖拧开。颗粒药部分设计槽轮机构依次实现取药袋、夹持剪切、倾倒药袋、杯装药退出四个动作。片状药部分由双转盘结构与风机吸气配合,按量取出预存的药片。增设一键紧急呼叫以应对老人突发事故。CareKit助老药箱很好地解决了独居老人定时定量吃药问题,具有较好的应用前景。

深度学习在鱼类识别、计数、追踪方面的应用研究进展

人工识别鱼类的方法需要直接接触鱼体,传统机器学习方法需要人工提取特征并设计图像向量化方法,而深度学习方法能够从输入数据中获得高级特征,进而挖掘数据的分布规律。使用深度学习方法识别鱼类能够解放人力、规避主观识别的倾向性、减少鱼类应激反应,对发展智慧渔业和精准养殖有积极推动作用。本研究综述了深度学习在鱼类识别任务上的应用研究,针对研究中遇到的识别问题,提出未来应推广统一的成果检测标准以明确研究方向,不断提高应用研究水平以扩展实用性更强和智能化更高的应用任务,解决设备和模型间的接口兼容问题以增强科研人员在设备和模型选择上的灵活性,以期为使用深度学习方法研究鱼类识别任务提参考依据。