[发明专利]一种基于机器视觉技术的生物式水体污染预警方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉技术的生物式水体污染预警方法及装置，属于环境保护技术领域。包括获取水体中鱼群的视频图像；对视频图像进行清晰度增强；根据增强后的视频图像，利用第一判别模型对鱼群的第一状态进行识别，得到第一识别结果，根据第一识别结果确定是否需要第一报警；当未进行第一报警，根据增强后的视频图像，利用第二判别模型对鱼群的第二状态进行判断，得到第二识别结果，根据第二识别结果，确定是否需要识别污染物类型以及进行第二报警；当需要识别污染物种类，获取鱼群第二状态的图像纹理特征曲线图，将图像纹理特征曲线图的输入污染物识别模型库，利用库中的污染物识别模型识别水体中污染物的种类，从而对水体进行高效准确预警。

技术领域

本发明属于环境保护技术领域，具体涉及一种基于机器视觉技术的生物式水体污染预警方法及装置。

背景技术

当前中国工业化进程不断加快，水污染问题也日趋严重，河流、湖泊等水源地的水体直接关系到人民群众的生命健康安全，因此加强水体污染监测显得尤为重要。传统方法大多采用人工测量方式进行定时采集水体样本,采用实验室设备或便携式仪器进行检测，时效性较差且检测成本高。

为了能够对水体进行更好的监测，现有技术中提供了很多方式，例如通过鱼类行为对水体进行监测。在专利号为201110141187.3的中国专利中，公开了一种鱼类行为的生物水质监测系统及其监测方法，该专利中设计了一个监测系统，通过对试验鱼群的平均游动速度、密集程度等进行识别。

再比如专利号为201010530149.2的中国专利中，公开了一种基于视觉感知鱼类行为的生物水质监测系统，该专利中通过视觉感知分析鱼类分析行为，判断水体是否受到污染。

然而现有的方法现有技术中大多采用传统图像处理方法，难以做到精确高效地对鱼群应激图像进行分类，并且不能快速判别污染源。

发明内容

技术问题：针对现有技术中存在的不足，本发明提供了一种基于机器视觉技术的生物式水体污染预警方法及装置，通过对实时获取的鱼群图像数据进行分析，通过识别死亡鱼判别模型和鱼群应激状态，检测水体污染程度，同时对比特征曲线图判别可能污染来源，实现高效、智能的水体污染预警，有效节省人力物力。

技术方案：本发明的第一方面，提供一种基于机器视觉技术的生物式水体污染预警方法，包括：

将鱼养殖在待监测的水体中，获取水体中鱼群的视频图像；

对所述视频图像进行清晰度增强；

根据增强后的视频图像，利用第一判别模型对鱼群的第一状态进行识别，得到第一识别结果，根据第一识别结果确定是否需要第一报警，所述第一状态包括：鱼死亡状态和其他状态；

当未进行第一报警，根据增强后的视频图像，利用第二判别模型对鱼群的第二状态进行判断，得到第二识别结果，根据第二识别结果，确定是否需要识别污染物类型以及进行第二报警；所述第二状态包括：轻微应激状态、重度应激状态和正常状态；

当需要识别污染物种类，获取鱼群第二状态的图像纹理特征曲线图，将所述图像纹理特征曲线图的输入污染物识别模型库，利用库中的污染物识别模型识别水体中污染物的种类。

进一步地，所述方法还包括：获取第一判别模型，所述获取第一识别模型包括：

将视频图像进行视频帧拆分处理，拆分间隔为1秒；

选取1000张图片，分别为500张包含死亡鱼图片，500张其他状态图片，对选取图片进行清晰度增强操作，使用labellmg对死亡鱼进行标注；

对标注后的数据集进行扩充，包括镜像、旋转、随机裁剪和局部变形，最终获取包含5000张图像的死亡鱼检测数据集将死亡鱼检测数据集输入yolo模型中进行训练，获取第一判别模型。