[发明专利]一种水利枢纽鱼道视觉识别系统

权利要求书

1.一种水利枢纽鱼道视觉识别系统，其特征在于，包括过鱼通道、水下相机、补偿光源和鱼类分析工作站；所述过鱼通道为X型结构，通道入口和通道出口到通道中部位置都是由大截面逐渐收缩为小截面；所述通道中部设置两侧有矩形玻璃槽，所述矩形玻璃槽与过鱼通道活动连接；所述水下相机设置在通道中部一侧的矩形玻璃槽中，所述补偿光源设置在通道中部另一侧的矩形玻璃槽中，所述水下相机和补偿光源均设置有多个，并且一一对应设置；所述水下相机和补偿光源通过数据传输线与鱼类分析工作站连接。

2.根据权利要求1所述的一种水利枢纽鱼道视觉识别系统，其特征在于，所述水下相机垂直排列在矩形玻璃槽中。

3.根据权利要求1所述的一种水利枢纽鱼道视觉识别系统，其特征在于，所述补偿光源垂直排列在矩形玻璃槽中。

4.根据权利要求1所述的一种水利枢纽鱼道视觉识别系统，其特征在于，所述水下相机和补偿光源在高度上交替设置，所述水下相机的位置高于对应补偿光源的位置。

5.根据权利要求1所述的一种水利枢纽鱼道视觉识别系统，其特征在于，所述补偿光源的亮度随深度的增加而增加。

6.一种水利枢纽鱼道视觉识别系统的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S101：水下相机采集到第一帧鱼类图像后，将图像发送至鱼类分析工作站，鱼类分析工作站将获取的鱼类图像传入预先的训练好的深度学习识别模型，得到图像中每条鱼的类别、位置并进行计数，同时将位置以矩形检测框的形式表达出来；所述矩形检测框对角线长度即为鱼的尺寸；

S102：使用卡尔曼滤波算法为每条鱼分配跟踪器并记录当前位置，同时预测每条鱼的下一帧位置；

S103：水下相机采集到第二帧鱼类图像后，重复步骤S101，使用卡尔曼滤波算法进行分析，对第二帧鱼类图像相对第一帧鱼类图像中增加的鱼分配新的跟踪器；

S104：使用匈牙利匹配算法进行分析，判断第二帧鱼类图像相对第一帧鱼类图像是否有消失的鱼，并清除消失的鱼的跟踪器；

S105：记录下每条鱼在每帧图像中的行动轨迹，通过计算轨迹长度与所经历的帧数，计算出鱼的游动速度。

7.根据权利要求6所述的一种水利枢纽鱼道视觉识别系统的识别方法，其特征在于，所述步骤S105的具体方法是：将步骤S101中得到的每条鱼的位置点坐标存入坐标轴中，将各点连接起来得到每条鱼的行动轨迹，轨迹长度为首末位置的坐标差，鱼的游动速度 = 轨迹长度÷（坐标点个数×相机的采样频率）。

8.根据权利要求6所述的一种水利枢纽鱼道视觉识别系统的识别方法，其特征在于，还包括步骤S106：对步骤S101和步骤S105中得到的鱼的尺寸和游动速度进行标定，所述矩形检测框对角线长度单位和轨迹长度单位均为像素，通过标定将像素单位转换为长度单位。

9.根据权利要求8所述的一种水利枢纽鱼道视觉识别系统的识别方法，其特征在于，所述步骤106中标定的具体方法为：使用一根单位长度的物体，通过步骤S101获取所述物体矩形检测框对角线长度，得出标定值。