網(wǎng)箱養(yǎng)殖已逐漸成為全球深遠海漁業(yè)的主要發(fā)展趨勢,養(yǎng)殖方式的改變必將迎來巡檢方法的升級換代。養(yǎng)殖網(wǎng)箱的智能化檢測是無人機巡檢的一個重要應(yīng)用方向,對提高網(wǎng)箱內(nèi)魚類健康狀態(tài)檢測效率具有較大的現(xiàn)實意義。各界學者對養(yǎng)殖網(wǎng)箱網(wǎng)衣的破損檢測、框架的水動力特性等都做了大量研究工作,并取得了顯著成果,但對于俯視視角下網(wǎng)箱的視覺感知方面研究卻少之又少。為提高養(yǎng)殖網(wǎng)箱的巡檢效率以及巡檢方法的智能化,本論文展開了相關(guān)的研究,具體工作內(nèi)容如下:（1）網(wǎng)箱內(nèi)部養(yǎng)殖區(qū)域的自動識別與提取。為增加區(qū)域提取方法的高效性,針對無人機巡檢過程中采集到的數(shù)據(jù)龐大且冗余的問題,對網(wǎng)箱數(shù)據(jù)首先進行智能化網(wǎng)箱識別。通過智能化網(wǎng)箱場景識別,將可識別的養(yǎng)殖區(qū)域圖片數(shù)據(jù)與其他圖片數(shù)據(jù)有效分離。本論文采用方便快捷的YOLO-v3（You Only Look Once）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將標注好的網(wǎng)箱數(shù)據(jù)進行訓練及測試,將識別結(jié)果中網(wǎng)箱面積占比作為參考數(shù)值,通過自定義判斷規(guī)則,判定該圖片是否為養(yǎng)殖網(wǎng)箱圖片,從而對網(wǎng)箱數(shù)據(jù)起到清洗篩選的作用,提高圖片數(shù)據(jù)質(zhì)量。然而經(jīng)過篩選后的數(shù)據(jù)除網(wǎng)箱目標外,仍有背景環(huán)境等因素對提取結(jié)果有影響,為保證準確提取網(wǎng)箱養(yǎng)殖... 

【文章來源】：大連海洋大學遼寧省

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

無人機拍攝養(yǎng)殖網(wǎng)箱示例圖

12第一，充分利用了圖片像素的梯度方向信息，對梯度方向進行了非極大值抑制。邊緣像素點的特征為灰度值的變化，將像素點分別求偏導計算出兩個相鄰像素的差分值，然后將像素點的8鄰域分別用4個算子來檢測水平、垂直和對角的邊緣，計算出梯度后，為優(yōu)化粗糙的邊緣線，便需要沿著梯度方向?qū)μ荻确颠M行非極大值抑制。以3*3領(lǐng)域大小為例，如圖2-4所示，若中心點x的值大于其對應(yīng)的梯度方向的兩個像素，則保留該點，否則標0放棄。非極大值抑制的方法可以使Canny達到細化邊緣的作用。1238X4765圖2-4非極大值抑制示例圖Figure2-4Exampleofnonmaximumsuppression第二，對像素點進行雙閾值約束處理。設(shè)置TH為高閾值，TL為低閾值，像素值大于TH的像素點確定為邊緣點標記為1或255，像素值低于TL的點非邊緣點，標為0。介于TH于TL之間的像素點進行8連通域連接，若與確定為邊緣像素的點相連則記為邊緣點，否則被拋棄。即使處在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展迅速的時代，Canny邊緣檢測算法仍在圖像處理領(lǐng)域中有著很高的研究價值，在一些特定領(lǐng)域中有其不可替代的算法優(yōu)勢，得以始終保持不斷發(fā)展的狀態(tài)[42]。2.2.2基于深度學習的HED邊緣檢測算法近年來，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起，邊緣檢測方法也被吸納進這個領(lǐng)域，用更加智能的方法推動邊緣檢測任務(wù)的發(fā)展[43]。HED是一個端到端的邊緣檢測模型，有效解決了傳統(tǒng)邊緣檢測算法中線段不連續(xù)、受噪聲影響大以及輪廓線粗糙等問題。HED網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計是根據(jù)全連接網(wǎng)絡(luò)和VGG-net網(wǎng)絡(luò)進行修改得到的的，HED模型使用6個損失函數(shù)同時訓練的方法優(yōu)化模型從而提高檢測結(jié)果的精確度。，此外，該網(wǎng)絡(luò)為解決檢測結(jié)果中邊緣模糊和物體輪廓不清晰的問題，設(shè)計了多尺度邊緣檢測的方法，即引入一個權(quán)重融合參數(shù)，將每個卷積層輸出的

19進行網(wǎng)箱的邊緣檢測，從而有效地避免太陽光照及海面反光對檢測造成的影響，得到邊緣清晰、輪廓連貫的邊緣圖。HED邊緣檢測結(jié)果示例如圖3-2所示。(a)Originalimage(b)Outputimage(c)Sideoutput1(d)Sideoutput2(e)Sideoutput3(f)Sideoutput4圖3-2HED邊緣檢測結(jié)果示例圖Figure3-2ExampleofEdgeDetectionResultsofHEDnet在得到網(wǎng)箱的邊緣圖后進行圖片的二值化處理，將網(wǎng)箱邊緣信息僅僅通過黑白兩種顏色表示，從而更加突出目標物體的邊緣輪廓。由于通過HED網(wǎng)絡(luò)模型輸出的邊緣圖為灰度圖，選取合適的閾值后便可以直接進行圖像的二值化操作[57]。閾值的選取是圖像二值化任務(wù)中重要的步驟，常用的閾值選取方法有大津法（Otsu）、雙峰法、最大熵取值法等。其中大津法的基本思想是將灰度值分為兩組，找到能夠使兩組灰度值類間方差最大的閾值，即為二值化的最佳閾值[58]；雙峰法是將灰度像素值做灰度直方圖，若目標和背景差異較大，會有目標灰度值波峰和背景波峰，則最佳閾值可以在雙峰之間的波谷取到；最大熵取值法是根據(jù)圖像灰度直方圖的熵，找到最佳二值圖的最佳分割閾值。每一種方法都有其獨特的優(yōu)勢，但是無論哪種方法目的都在于過濾掉非邊緣像素，使二值圖能夠更精簡的表達目標物體的特征。由于養(yǎng)殖網(wǎng)箱的邊緣圖已經(jīng)很好的抑制了背景信息及光照等其他因素的干擾，為了充分利用網(wǎng)箱邊緣信息，使二值化后的網(wǎng)箱邊緣輪廓線依舊連貫，圖像的二值化需要盡量保留中所有的邊緣像素點。故論文此處簡單的將二值化分割閾值設(shè)為1，保證網(wǎng)箱邊緣信息的完整性。由于網(wǎng)箱的二值圖中白色代表網(wǎng)箱，所需提取的目標是網(wǎng)箱內(nèi)部被白色圈住的養(yǎng)殖區(qū)，為得到養(yǎng)殖區(qū)，需要對二值圖的顏色進行取反操作，取反后得到白色塊為初始圖像連通域。此時的白色連通域不僅

【參考文獻】：
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碩士論文
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本文編號：3450514