[发明专利]基于红外光栅的鱼类智能检测方法

说明书

本发明公开了一种基于红外光栅的鱼类智能检测方法，其包括基于光栅信号获得过鱼图像，计算过鱼图像的七维特征向量A，并计算其与存储的所有种类鱼在不同生长阶段的七维特征向量C之间的欧氏距离；选取预设数量的最小欧式距离，并获得满足一定条件的最小欧式距离，确定出鱼可能位于的种类；之后计算过鱼图像对应鱼的游速A，获取满足一定条件的最小欧式距离对应的游速B，计算所有游速A与游速B之间的差异，并判断最小差异是否位于预设范围内，若是，则当前通过的鱼为最小差异的欧式距离对应的鱼种类；否则提醒管理人员新增当前通过的鱼在不同生长阶段的七维特征向量及每个生长阶段的平均游速至数据库。

技术领域

本发明涉及水下目标监测的方法，具体涉及一种基于红外光栅的鱼类智能检测方法。

背景技术

近年来我国兴建了大量各型水电站，这些电站的坝体给鱼类自由迁移造成了困难，尤其是季节性和生理性迁徙带来了问题，威胁到鱼类的生存和繁衍。为解决这一问题，目前新建的大坝上专门设计有供鱼类通过的鱼道，并利用光、声及生化诱鱼技术试图将鱼诱导到鱼道入口，引导并帮助其通过鱼道。

鱼道是在闸、坝或天然障碍处为沟通鱼类洄游通道而设置的一种过鱼建筑物，是河流生态系统健康的评价指标之一，也是水利水电工程环境影响评价中生态环境保护的重要指标。当前，国内外对于鱼道的监测，主要在于监控过鱼的种类和数量，以验证鱼道的有效性，从而进行鱼道的改良，传统的鱼道中鱼类型的检测方式有基于光栅数据结合Hu不变矩，实现鱼类的确定，由于鱼在经过光栅时，若不能按照固定方式经过，其采集信息差距较大，使得难以实现过鱼类型的准确识别。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的基于红外光栅的鱼类智能检测方法解决了现有技术中基于Hu不变矩进行鱼类识别准确率差的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

提供一种基于红外光栅的鱼类智能检测方法，其包括：

S1、接收位于过鱼通道处安装的红外光栅上传被遮挡产生的光栅信号，并基于连续的光栅信号得到过鱼图像；

S2、提取过鱼图像中鱼的轮廓，并计算轮廓的7个Hu不变矩构成当前过鱼图像的七维特征向量A；

S3、获取数据库中存储的所有种类鱼在不同生长阶段的七维特征向量C，并计算七维特征向量A与获取的所有七维特征向量之间的欧氏距离；

S4、对所有欧式距离进行递增排序，选取前面预设数量的欧式距离，从数据库中读取选取的欧式距离对应的鱼种类的标准差；

S5、判断是否存在一个欧式距离是否小于其对应的标准差的3倍标，若是，进入步骤S6，否则进入步骤S10；

S6、取过鱼图像对应的所有帧光栅信号中图形的中心点，计算相邻两帧光栅信号内的中心点的变化距离；

S7、根据相邻帧光栅的时间间隔和所有的变化距离，计算多个鱼的瞬时速度，之后计算同一过鱼图像的所有瞬时速度的平均值作为当前鱼的游速A；

S8、获取欧式距离对应的鱼所在生长阶段的平均游速，并将平均游速换算成过鱼图像对应时间段的游速B；

S9、计算所有游速A与游速B之间的差异，并判断最小差异是否位于预设范围内，若是，则当前通过的鱼为最小差异的欧式距离对应的鱼种类；否则进入步骤S10；

S10、提醒管理人员新增当前通过的鱼在不同生长阶段的七维特征向量及每个生长阶段的平均游速至数据库。

本发明的有益效果为：本方案首先基于红外光栅与Hu不变矩对过鱼图像中鱼可能存在的类型进行粗筛分，之后再在粗筛分的基础上结合鱼的游速对过鱼的类型进行确定，这种方式可以降低鱼进入红外光栅时姿势不标准，引起与类型确定不准确的问题。

附图说明