[发明专利]一种基于养殖鱼异常行为的在线水质溶解氧变化预测方法在审
申请号: | 202010134105.1 | 申请日: | 2020-02-28 |
公开(公告)号: | CN111275269A | 公开(公告)日: | 2020-06-12 |
发明(设计)人: | 鲍玉军;张兵;宋珍伟;焦玉全 | 申请(专利权)人: | 常州工学院 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/02;G06T7/73;G06T7/12;G06T5/00;G06N3/02 |
代理公司: | 苏州拓云知识产权代理事务所(普通合伙) 32344 | 代理人: | 王云峰 |
地址: | 213000 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 养殖 异常 行为 在线 水质 溶解氧 变化 预测 方法 | ||
1.一种基于养殖鱼异常行为的在线水质溶解氧变化预测方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1,水面鱼群二维图像预处理;
步骤2,鱼群各个体在水面二维坐标确定;
步骤3,鱼群异常行为特征分析;
步骤4,水体溶解氧含量变化等级标准确定;
步骤5,T-S模糊神经网络构建;
步骤6,水体溶解氧含量变化程度预测。
2.根据权利要求1一种基于养殖鱼异常行为的在线水质溶解氧变化预测方法,其特征在于:所述步骤1,水面鱼群二维图像预处理中,其方法如下:通过图像处理算法对图像进行预增强处理,提高鱼群的清晰度及对比度。
3.根据权利要求1一种基于养殖鱼异常行为的在线水质溶解氧变化预测方法,其特征在于:所述步骤2,鱼群各个体在水面二维坐标确定中,包括以下步骤:
2.1对增强后鱼群图像构建二值图像;
2.2执行滤波以及使用形态学算法去除图像中因噪声所造成的干扰区域;
2.3进行“距离变换”和“形态学重构”;
2.4通过确定各区域质心的方法实现鱼群中各个体目标在水面的二维坐标。
4.根据权利要求1一种AlexNet网络和SVM相结合的土地利用变化检测方法,其特征在于:所述步骤3,鱼群异常行为特征分析中,方法如下:采用Delaunay三角剖分法构建鱼群Delaunay三角网,并在此基础计算能够描述鱼群集群特征的“鱼群重心”坐标。最后通过定义“集群半径”、“集群离散度”、“集群均速”和“集群平均鳃部呼吸频率”等四种参数对鱼群在水面异常行为特征进行表征。
5.根据权利要求1一种基于养殖鱼异常行为的在线水质溶解氧变化预测方法,其特征在于:所述步骤4,水体溶解氧含量变化等级标准确定中,方法如下:根据前面所归纳的鱼群在溶解氧缺乏下的“二维”行为特征参数对溶解氧含量变化程度进行排序、定级。
6.根据权利要求1一种基于养殖鱼异常行为的在线水质溶解氧变化预测方法,其特征在于:所述步骤5,T-S模糊神经网络构建中,将四种鱼群异常行为参数作为输入,溶解氧含量变化所对应的水体等级作为输出,构建T-S模糊神经网络。
7.根据权利要求1一种基于养殖鱼异常行为的在线水质溶解氧变化预测方法,其特征在于:所述步骤6,水体溶解氧含量变化程度预测中,其方法如下:将鱼群异常行为特征应用于所构建的T-S模糊神经网络系统,从而准确、可靠地对水体溶解氧含量变化进行预测,避免使用了大量较昂贵水质传感器及建立复杂溶解氧预测模型,降低了养殖风险及养殖成本。
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