基于水下視覺的魚道過魚量計數(shù)方法與應(yīng)用研究.pdf

1、魚道作為水利水電工程建設(shè)中一項生物保護(hù)措施，開始得到社會各界越來越廣泛的關(guān)注和重視。我國魚道建設(shè)處于初級階段，魚道建設(shè)經(jīng)驗不足，為研究魚道過魚效果，給魚道優(yōu)化設(shè)計、魚類保護(hù)措施的制定等提供科學(xué)的參考依據(jù)，需要設(shè)計魚道監(jiān)測方案，對魚道內(nèi)過魚流量進(jìn)行統(tǒng)計?；诖耍疚脑O(shè)計了攝像監(jiān)測方案，采用圖像處理方法，開發(fā)了一種基于水下視覺的魚道過魚流量計數(shù)系統(tǒng)，通過多運(yùn)動目標(biāo)識別與分割、多目標(biāo)匹配及計數(shù)準(zhǔn)則的制定，能夠高效完成魚道魚量的統(tǒng)計，具有較好的

2、理論意義及應(yīng)用價值。
　　基于水下視覺的魚道過魚量計數(shù)方法與應(yīng)用的核心在于如何在退化的水下圖像中對魚類運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確地識別與分割，以及在識別分割后如何判斷魚進(jìn)入魚道或逃離魚道，實現(xiàn)魚道內(nèi)魚數(shù)量的統(tǒng)計。因此，魚量統(tǒng)計的關(guān)鍵問題可以細(xì)化為水下圖像去噪與增強(qiáng)、多運(yùn)動目標(biāo)識別與分割、多目標(biāo)匹配與計數(shù)等。針對以上問題，本論文的主要工作和取得的成果如下：
　　1）介紹了一種水下圖像去噪算法。針對于圖像在水的流動、波動及微粒影響下，形成

3、明顯跳變、連續(xù)及橫向的條狀噪聲，介紹了一種新的圖像去噪算法。能夠有效地完成水下圖像噪聲的提取與去除，實現(xiàn)圖像還原。
　　2）改進(jìn)了一種多運(yùn)動目標(biāo)識別的算法。針對于水下背景變化會給前景識別帶來干擾，例如水的波動及光線的緩慢變化等，容易將背景誤判為前景，改進(jìn)了一種基于混合高斯背景建模的自適應(yīng)參數(shù)更新率的背景差算法，能夠快速適應(yīng)水下復(fù)雜的背景變化，高效識別魚類運(yùn)動目標(biāo)。
　　3）提出了一種多運(yùn)動目標(biāo)匹配及計數(shù)的算法。針對于魚的游態(tài)

4、及身體形態(tài)變化快而復(fù)雜，容易導(dǎo)致目標(biāo)當(dāng)前幀未被檢測出來，或由于光照環(huán)境突變、水中雜物飄過以及水流影響，可能導(dǎo)致非目標(biāo)干擾物在當(dāng)前幀被識別為目標(biāo)。在圖像中選擇了預(yù)備計數(shù)區(qū)和有效計數(shù)區(qū)，設(shè)計了加權(quán)多約束模型進(jìn)行多目標(biāo)匹配。在此基礎(chǔ)上，制定計數(shù)準(zhǔn)則，通過目標(biāo)身份的建立、緩沖幀的設(shè)計、目標(biāo)未出現(xiàn)次數(shù)的標(biāo)記及損失方向的計算進(jìn)行魚量的統(tǒng)計。實驗表明，算法能夠高效實現(xiàn)多運(yùn)動目標(biāo)的匹配及進(jìn)出魚道的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。
　　4）設(shè)計了基于水下視覺的魚道過魚量