[发明专利]基于视频信号的鱼类过坝运动轨迹定位装置与方法

摘要

基于视频信号的鱼类过坝运动轨迹定位装置与方法，包括视频获取装置、视频处理装置，所述视频获取装置包括桁架、固定安装在桁架相互垂直三个面上的三个水下摄像机顶面摄像机、右面摄像机、正面摄像机；所述视频处理装置包括计算机、安装在计算机上的图像处理系统，所述水下摄像机与所述计算机通过数据线连接。所述桁架上的任意位置设置了绝对参考坐标系。本发明一种基于视频信号的鱼类过坝运动轨迹定位装置与方法，具有自动化程度高、鲁棒性强的特点，能够实时有效的定位鱼类过坝运动轨迹。

主权项

基于视频信号的鱼类过坝运动轨迹定位方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、背景建模：通过混合高斯算法建立动态的背景模型，首先为消除缓慢光照变化对背景模型的影响，设置t时刻图像中某一点的像素值为滑动平均像素值μt：μt=(1-α)nΣi=1nμt-n+αpt---(1)]]>其中，α与n为设定阈值，μt‑n为第t‑n时刻的此点的滑动平均像素值，pt为当前时刻t此点的像素值，当光照发生缓慢变化时，背景点的μt也将发生缓慢变化但变化值不超过设定的阈值，故仍被认为是背景；其次，由于振荡的水纹会使背景像素值在几个数值间变化，故对每个像素值建立多个滑动平均值模型以消除水纹所造成的影响；并且，当光照发生变化使某一滑动平均值模型被击中次数变少时，移除此模型；反之，若某一像素值被频繁的击中，则对其建立新的滑动平均值模型；步骤2、前景匹配：确定水下摄像机视野中的背景信息后，图像处理系统即可通过降噪、二值化、帧差、边缘提取步骤识别出处于不同视角的水下摄像机所拍摄的三幅图像中的前景物体；当三幅图像中都只有一个前景物体时，则认为此时三幅图像中的前景物体互相匹配的，为同一物体在不同摄像机中的投影图；当三幅图像中有多个前景物体时，则提取每幅图像中每个前景物体中心点的坐标，由三部水下摄像机位置的几何关系可知，当处于不同图像中的三个前景物体为同一物体的投影时，其由右面摄像机(2)所拍摄前景物体中心点坐标的纵坐标值yyou应和顶面摄像机(1)所拍摄前景物体中心点坐标的纵坐标值yding相近或相等，且正面摄像机(3)所拍摄前景物体中心点坐标的横坐标值xzheng应和顶面摄像机(1)所拍摄前景物体中心点坐标的横坐标值xding相近或相等，故可由以下公式确定不同图像中的三个前景物体是否相匹配：||yyou‑yding||2<T1,且||xding‑xzheng||2<T1  (2)其中，T1为设定阈值，当||yyou‑yding||2及||xding‑xzheng||2的值都小于T1时，则认为三幅图像中前景物体相互匹配，对这些前景物体进行下一步处理；步骤3、鱼类识别：当确定互为同一物体投影的三个前景物体后，即可通过特征匹配判定这些前景物体是否为鱼类的投影，通过全局特征匹配与局部特征匹配联合的方式对前景物体进行识别，首先考虑到鱼类边缘模板具有形状独特的头部、背鳍、尾鳍特征，其头部、背鳍、尾鳍的上下、或左右边缘的满足线性关系，故通过计算前景物体相应区域的边缘像素差值是否满足线性关系以判断其是否满足局部特征匹配：hyi=||hy1i-hy2i||2i=1,2...nΣi=1Mσ(hyi+1-hyi-1+2hyi)<T1qualified---(3)]]>其中，为头部区域图像中的第i列的上下边缘差值，σ为标准差，T1为设定阈值；当的标准差小于阈值时，认为此头部区域的边缘像素差值一定满足线性关系，满足局部匹配要求，其他区域计算方式与头部区域计算方式类似；步骤4、轨迹定位：若三幅图像中的前景物体都满足步骤3中的阈值要求时，则认为三个前景物体为鱼类的投影，此时按步骤2分别提取三个前景物体的中心点坐标，再结合绝对参考坐标系与各个摄像机的位置关系，可得正面摄像机(3)所拍摄前景物体的中心点p1的空间坐标为(x1,y1,z1)，右面摄像机(2)所拍摄前景物体的中心点p2的空间坐标为(x2,y2,z2)，顶面摄像机(1)所拍摄前景物体的中心点p3的坐标为(x3,y3,z3)；此时，设正面、右面、顶面摄像机光轴的方向向量分别为则每个中心点沿其所对应的方向向量所指的方向可形成三条空间直线L1，L2，L3。