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鱼类标本作为重要的科研资源在分类学、渔业资源学等领域中一直发挥着重要作用,通常鱼类标本经甲醛稀释液保存后存在易变形、褪色等不足,难以长期保存,同时受标本存放地限制参观访问量相对有限。为此开展了鱼类三维标本馆的构建,采用Strata Foto3D对鱼类标本图像进行遮罩、建立线框模式与增加表面纹理等处理;利用Strata Live3D完成三维鱼标本灯光、测量尺寸、背景图案、投影等效果的表达,并实现鱼类三维模型原色标本的网络发布;采用ASP技术完成了标本信息数据库的动态调用,实现标本生物学信息的文本展示。采用AutoCAD平面规划功能及3dsMax三维制作功能构建了标本馆三维虚拟空间,完成三维标本馆与单个鱼类标本模型的汇总整合;系统以Unity3D为开发平台,实现三维标本馆场景的虚拟漫游及网络人机交互功能。 相似文献
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鱼类的体重、体长等表型性状是水产养殖和遗传育种中非常重要的经济性状，为了避免人工测量的不确定性、误差随机性和效率低下的问题，本研究开发出一种基于Mask Region Convolutional Neural Network (Mask R-CNN) 的自动化、无侵入式鱼类图像分割和表型性状测量的装置。该装置包括图像采集装置和控制软件两部分，其中图像采集装置可以测量不同规格鱼类 (体长1~40 cm)。基于Mask R-CNN的控制软件，可以对图片进行目标性状的训练和预测，实现目标数据的测量、存储和管理。本研究利用该装置对477尾3月龄大黄鱼进行了图像采集和基于大黄鱼图像的体长、体高、体重性状预测。研究表明，利用该装置测量的大黄鱼体长和体高的平均相对误差均小于4%。基于体长、体高、体表面积的多元回归模型对体重进行拟合，测量值与真实体重的相关系数为0.99，平均相对误差为4%，对每张图片的平均处理时间为3 s，测量速率是人工的8倍。该系统可以实现自动化、高效、准确地获取大黄鱼体型与体重性状，为大黄鱼种质资源评价、良种选育和种质创新提供更加便捷高效的表型测评工具。 相似文献
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基于3S集成平台的南海渔业信息动态采集与实时自动分析系统研发 总被引：1，自引：0，他引：1
以全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)和遥感(RS)等3S技术集成平台,并结合船舶监控系统(VMS)、北斗卫星短报文信道、ARM高性能处理器、NR嵌入式操作系统等前沿技术,建立"南海渔业信息动态采集与实时自动分析系统"。该系统是一个分布式系统,包括船载捕捞信息实时采集装备、南海渔业数据集成中心、南海渔业捕捞地理信息系统及外海渔场预报系统等4个完全独立分布的子系统。本系统自主研发了具备北斗通信功能的船载捕捞实时采集装备,并创新性地利用北斗卫星短报文信道实现了海上渔船与地面数据中心的实时信息交互,此外利用VPN信道实现了数据中心与数据处理分析应用系统之间安全可靠的数据共享,从而最终建立了海上渔船与岸上数据分析系统之间的无缝连接虚拟网络。基于这一网络,海上渔船将渔业捕捞数据实时发送至南海渔业捕捞GIS系统,进行实时分析与显示海洋捕捞(分)渔区/渔船/鱼类产量的数据分析专题图;外海渔场预报系统依据多年的捕捞、渔业生物学及渔场环境数据收集与分析将南海外海鸢乌贼渔场信息发送给海上渔船,推进海上渔业捕捞的高效生产。 相似文献
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为解决渔业养殖及转运自动计数要求，提出一种基于机器视觉的鱼类识别算法设计与程序编制，以证明使用数字图像识别分类技术的尺度不变特征变换SIFT及加速稳健特征SURF算法等可有效地检测与标注鱼类图像特征点。采用快速近邻匹配FLANN匹配算法测试了基于图像特征的鱼类旋转和泛化目标检测，得出SURF特征对个体检测效果好、SIFT特征对泛化目标检测效果优的结果。考察FLANN图像匹配碎片化特性、结合图像信息区域聚集实际、借鉴模板检测方法，设计了图像分割扫描及特征匹配的模板检测算法，并使用最大稳定极值区域MSER方法对识别结果进行冗余排除，达到能正确识别多目标鱼类的算法预设目标。研究发现，该算法及软件能成功识别图片中的多个鱼类目标，测试效果好，有较强的实用意义。 相似文献
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针对传统理化方法分析水质污染情况耗时耗力等问题,提出一种基于鱼类异常行为识别的水质监测方法。以红色斑马鱼(red zebrafish)为研究对象,利用计算机视觉技术,首先对斑马鱼图像进行预处理,利用灰度共生矩阵获取鱼群纹理特征;然后通过Lucas-Kanade光流法计算鱼群的运动信息熵,并对获取的纹理特征和信息熵进行归一化处理;最后采用轻量化梯度促进机(LightGBM)对鱼类异常行为进行检测,与深度神经网络(DNN)和支持向量机(SVM)检测效果对比。结果显示:利用LightGBM对鱼类异常行为进行检测,准确率为98.5%,与其他模型对比分别提高0.5%和25.3%。研究表明,基于LightGBM模型的鱼类异常行为检测方法相比其他模型能更准确地识别鱼类非正常游动。该模型适用于自动水质监测。 相似文献
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为查明南海外海鲹科鱼类的资源量及其分布,利用科学探鱼仪(Simrad EY60)并结合灯光罩网采样方法,2012年秋季和2013年春季对南海中南部(6°N~17°N)及2015年春季和秋季对南海北部外海(17°N~22°N)鲹科鱼类资源进行了调查与评估。在确定该方法的有效性基础上,调查结果显示,2012年秋季和2013年春季南海中南部鲹科鱼类资源量分别是4.13×105t和3.49×105t,两季调查中鲹科鱼类分布的高值区均是15°N断面;2015年春季南海北部外海鲹科鱼类资源量是2.03×105t,高值区位于18.50°N~19.50°N、113.00°E~116.00°E海域,而2015年秋季该海域其资源量仅0.59×105t。研究表明,南海外海鲹科鱼类种类组成存在明显季节变化;细鳞圆鲹(Decapterus macarellus)和长体圆鲹(D.macrosoma)是最重要的经济鲹科种类;2012年秋季中南部鲹科鱼类资源量密度明显高于2015年秋季北部外海(P0.01,t检验),但与2013年春季中南部无显著差异(P0.05,t检验);2015年春季北部外海鲹科鱼类资源量密度与2013年春季中南部无显著差异(P0.05,t检验),但明显大于2015年秋季(P0.01,t检验)。 相似文献
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工厂化对虾养殖池管式射流集污水力特性 总被引：2，自引：0，他引：2
工厂化养殖池内水体的流场分布特性直接决定了其对残饵、粪便等的排污性能。本实验研究了管式射流驱动模式下,射流角度与射流流速对养殖池内水体流场与污物聚集特性的影响。养殖池流场特性采用点式流速仪进行布点测量,利用MATLAB软件对流场特性进行分析。采用相机采集的养殖池集污效果图像,并利用Photoshop软件与自行开发的不规则图形面积分析软件对图像进行分析。研究表明,流速从池心向外呈"V"型变化,在射流角度固定的情况下,射流速度越大,池心低流速区域越小,污物向池心的聚集效果越好;在流速固定的情况下,存在一个最佳的射流角度,本实验在24 cm/s流速条件下,射流角度为40°时,池内污物聚集效果最优。结论认为在保证养殖对象生长的前提下,可尽量提高射流流速;在24 cm/s流速条件下,最佳射流角度在40°左右。本研究成果可为工厂化养鱼池、养虾池等管式射流水力驱动系统的优化设计提供参考依据。 相似文献
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基于鱼体背部弯曲潜能算法的四种主养鱼类识别 总被引：1，自引：0，他引：1
以四种主养淡水鱼鲫(Carassius auratus)、草鱼(Ctenopharyngodon idellus)、团头鲂(Megalobrama amblycephala)、鲤(Cyprinus carpio)为例,提出一种基于图像处理技术的鱼种类自动识别方法。首先通过鱼体信息采集系统获取待识别鱼体图像,并对其进行灰度化与二值化,得到鱼体轮廓信息;然后采用邻域边界算法对鱼体的轮廓进行提取,根据轮廓曲线建立鱼体背部轮廓数学模型;最后根据轮廓模型,采用鱼体背部弯曲潜能算法对不同种类鱼体样本的背部弯曲潜能值进行计算和聚类统计,得到不同鱼类样本的背部弯曲潜能值分布区间,从而通过比对待识别鱼体背部弯曲潜能值的区间实现对不同鱼类的自动识别。对四种主养鱼类的实验测试结果表明,对团头鲂的识别精度可以达到100%,对鲫、鲤和草鱼的识别精度达到96%,基本上能准确实现四种鱼体的分类识别,具有较好的实际应用价值。 相似文献
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为了保证鱼类行为数据采集的准确性和鲁棒性,本实验提出了一种干扰消除算法,对鱼目标三维定位算法进行优化。主要针对鱼目标三维信息采集平台中出现的一种由全反射引起的干扰现象,利用光学原理分析其出现原因,总结干扰现象特点,之后通过基于轮廓的运动目标跟踪方法,设计干扰消除算法,优化鱼目标三维定位算法,实现对干扰现象影响的消除,提高定位精度。通过对红鲫和仿真鱼的定位实验,结果发现,本实验提出的去干扰优化算法可以有效消除干扰像对于目标定位的影响,准确获取鱼目标的三维坐标,保证鱼目标三维定位跟踪的准确性和鲁棒性,提高鱼目标行为信息采集精度。 相似文献
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In marine aquaculture, fish populations constantly decrease throughout the cultivation period because of mortality and escape. Current production management systems provide limited opportunities to count the cultured fish, making it difficult to estimate accurately the fish population in the cage. To overcome this problem, an automatic fish identifying method based on particle tracking velocimetry (PTV) flow visualization technology is proposed in this paper. The proposed method utilizes an image processing unit that extracts individual fish from the acquired image and a motion analysis unit that calculates the motion vector for each individual. Thus, the accuracy of the extraction results in the image processing unit affects the system’s counting results. To validate the efficiency and robustness of the image extraction performed by the image processing unit, individuals were extracted from images using the open-source image deep learning semantic segmentation method (SegNet), which is able to distinguish between the background and foreground in the images via analysis at the pixel level. SegNet is able to improve the image discrimination performance by multiplying the learning paths, and the robustness of the detection results can be ensured by changing the layer structure according to the detection target. Accordingly, the use of SegNet was evaluated in terms of the number of layers and images in the training set. The results of this study indicate that the application of SegNet with PTV technology represents a promising method for the automatic identifying and behavioral tracking of fish in an aquaculture net cage. 相似文献
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4种常见淡水养殖鱼类目标强度测定与差异分析 总被引：3，自引：3，他引：0
鱼类目标强度(target strength)的测量是渔业声学技术研究和应用的核心内容之一。2015年6―10月,在小型水槽内使用Bio Sonics DT-X(199kHz)科学探鱼仪发射水平声波,测量了4种共29尾不同鳔室结构的淡水养殖鱼类体侧向及背腹向(180°范围)的目标强度,并拍摄X光影像以了解鱼体鳔室结构及特征。其中瓦氏黄颡鱼(Pelteobagrus vachelli)7尾、鳜鱼(Siniperca chuatsi)9尾、鲫鱼(Carassius auratus)6尾、草鱼(Ctenopharyngodon idellus)7尾。结果显示,单体鱼目标强度与声波入射角度具有cos三次方函数关系,体侧向与背腹向上最大目标强度均出现于鱼体主轴垂直于入射声波时,最小目标强度出现于头尾方向朝向声波时,与最大目标强度相差10dB。不同种鱼类体侧向平均目标强度略大于背腹向0.5~5dB。单室鳔鱼类目标强度比相近体长的两室鳔鱼类小。对4种鱼类的目标强度与鱼体相关生物学指标进行主成分分析,体侧向与背腹向目标强度主要受体长、鳔长和鳔长/鳔高值的影响较大。通过目标强度与实验鱼全长、体长、体重的线性回归,获得体侧和背腹入射方向目标强度与3个生物学参数的关系式。本研究通过分析不同鳔室形态鱼种的回波特征差异,辅助判别长江内常见鱼类(如瓦氏黄颡鱼、鱖鱼、鲫鱼等)的声学信号,结果对于淡水水域水平原位监测时分析评估资源量相关参数具有参考意义。 相似文献
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应用机器视觉技术对点带石斑鱼(Epinephelus malabaricus)异常行为进行识别并及时报警有助于提高点带石斑鱼存活率,减少养殖过程中人力损耗。在养殖水体中氨氮、温度、p H等不变的条件下,通过人工调节水体溶氧浓度以获取点带石斑鱼正常与异常状态下的图像,对采集到的图像使用前景提取、二值化、开运算、中值滤波等方法进行处理后,选取正常状态与异常状态下2张图像进行差分运算,以得到2种状态下鱼口面积差图。利用鱼眼形状获取鱼眼中心坐标,由此剪裁出只包含鱼口的目标图像。根据鱼口面积判断鱼口张、闭状态与时长,若鱼口持续张开2 min,视为鱼类出现异常行为并进行报警。利用50条大小相近的点带石斑鱼对实验方法进行验证,结果表明,实验方法能有效识别点带石斑鱼的异常行为。该方法的提出有利于提高水产养殖效益,促进水产养殖现代化发展。 相似文献
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A point stationary, acoustic-based surveying system was proposed to fulfill the necessities of benthic fish behavior assessment. The surveying system can be split into two major and inter-dependent techniques, i.e., acoustic image acquisition and image post-processing. The first part comprises a high-frequency, mechanically scanned imaging sonar (MSIS) with bottom-fixed, side-looking working configuration. Major modules of the proposed image processing procedure include: stationary objects subtraction, region and textural feature extraction, unsupervised classification, fish target identification and quantification. For the specific case study conducted in a deep water fishpond, it is evident that both individual and school fish could be discriminated by image frames collected at a randomly selected point with scanning range setting at 5 m and frame rate at 75 s. Based on spatial and temporal analyses on position and area of the discriminated fish targets, it was concluded that fish movement pattern in the scanned area followed two distinctive corridors with significant different passage rate, i.e., a discrete, periodic and high passage rate mode in Corridor#1 and a continuous, steady and low passage rate mode in Corridor#2. Environmental features, such as bank slope, substrate mound and float raft represented specific meeting points for dynamic aggregations and schooling. Fish tended to converge into prominent schools subsequent to interactions with these features. The proposed system represented a practical and cost effective tool in acquiring image frames with sufficient spatial and temporal resolution for the characterization of fish behavior. 相似文献
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《Aquaculture (Amsterdam, Netherlands)》2005,243(1-4):255-267
The distribution of lipids in the flesh of large size brown trout (mean body weight 3.8±0.2 kg) was analyzed using magnetic resonance imaging (MRI) scanning. Assays were conducted with fish from a control line and from a line selected for growth rate, both fed a low- or a high-energy diet for 4 months. The MRI acquisition sequence used was 15 ms echo time (TE), 140 ms repetition time (TR) and 90° flip angle. Based on preliminary complete scanning of one fish, 15 different sections were defined in three areas designated by external anatomical references. The images were corrected for different scanning biases, and the voxel units were calibrated for lipid content of the flesh using external references. Values obtained through MRI matched well with those obtained by chemical and NMR analyses of lipid content (r2>0.91). Automated image analysis was conducted to calculate lipid content in the different muscle regions. Wide differences were observed, demonstrating both anteroposterior and central to periphery gradients. These differences are discussed in relation to tissue distribution, muscle activity and energy requirement for locomotion. There was no difference in lipid content or localization between the two lines. Feeding a high-energy diet resulted in significantly higher lipid deposition, especially in the anterior region of the muscle. 相似文献
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Automated acoustic method for counting and sizing farmed fish during transfer using DIDSON 总被引：1，自引：0，他引：1
Counting and sizing large farmed fish such as tuna is often performed during their transfer from one net cage to another.
Dual-frequency identification sonar (DIDSON) provides an automated fish counting and sizing tool. However, its counter and
sizer are not suitable for measuring farmed fish because of net movements due to currents and subsequent frequent image breakups.
This paper presents a fully automated acoustic method to count and size farmed fish during fish transfer by using DIDSON imaging.
The background is subtracted from the image after being stabilized by an image phase-only correlation method. The segmentation
of the fish is obtained by tracing the edges with a contour tracing method. To prevent recounting the same fish, a Kalman
filter algorithm was designed and adapted to predict fish movements. Automated counting was performed by analyzing the spatiotemporal
trajectory of the track. The separated fish images were searched for and body length was obtained by summing down the centerline
segments from the head to the tail of the fish. The proposed system was verified using farmed yellowtail, Seriola quinqueradiata (mean total length 83.1 cm) to obtain a sizing error of mean total length within 2.4 cm. 相似文献