[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

说明书

本发明公开了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，其包括：水面鱼群二维图像预处理；鱼群行为特征分析；养殖水质溶解氧含量变化等级确定；T‑S模糊神经网络构建；养殖水质溶解氧含量变化程度预测。本发明依靠采集鱼群在水体溶解氧缺乏下的行为图像，对图像进行预处理并归纳出其异常行为特征，将之用于构建的“多入单出(MISO)”T‑S模糊神经网络系统，从而实现对水体溶解氧含量变化的科学预测，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，降低了养殖风险和养殖成本，符合我国现阶段发展中国家淡水水产养殖的国情。

技术领域

本发明属于智能水产养殖技术领域，具体为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。

背景技术

中国淡水水产养殖面积占总面积73.04％，且大部分集中在水资源相对丰富的长江中下游地区，淡水水产养殖在我国国民经济中占据重要地位。每年该地区仅因为水体溶解氧预警不及时而导致水产养殖数亿元的损失。

鱼类对外界的刺激和信息的感受与探测是它生存不可少的条件，且这些信息会在鱼群中迅速传播。在获得养殖鱼群在水面二维图像并利用图像处理算法处理的基础上，针对鱼类在水体溶解氧缺乏下的行为特征进行研究，最后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、可靠地对养殖水体溶解氧变化进行预测。这避免使用大量水质传感器及建立复杂预测模型预测，极大程度地降低了养殖风险和养殖成本，提高淡水水产养殖智能化和精确化管理水平，且符合我国现阶段发展中国家淡水水产养殖的国情，其研究方法并对水环境保护具有重要指导意义。

发明内容

本发明针对现有的技术问题，提供一种基于计算机视觉技术、动物行为学，分析养殖鱼在水体溶解氧缺乏下的各种异常行为，结合智能控制技术为水产养殖过程中水体溶解氧含量异常变化进行科学、可靠预警。目的是避免水产养殖中出现的经济损失并降低养殖成本，从而提高水产养殖的效率，拟解决现有技术存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：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，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。

与现有技术相比，本发明提供了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，具备以下有益效果：

本发明依靠基于计算机视觉技术的水产养殖鱼行为获取方法，实现鱼群中各个体在水面二维坐标的获取，结合动物行为学和水产养殖经验分析并表征鱼群在水体溶解氧缺乏下的各种异常行为特征，最终结合智能控制技术为水产养殖过程中水体溶解氧含量异常变化进行科学、可靠预警，这对高效水产养殖提供了精准地科学依据。从而避免了水产养殖中使用大量较昂贵水质传感器，降低了养殖风险和养殖成本，比较适合工厂高密度水产养殖。

附图说明

图1为本发明中鱼类对水体溶解氧的适应性示意图；

图2是本发明使用T-S模糊神经网络对养殖水体溶解氧含量变化预测流程。

图3为本发明中养殖鱼群在水体溶解氧缺乏下的二维行为特征排序、定级表。

具体实施方式