【摘要】：魚(yú)體質(zhì)量測(cè)量是漁業(yè)水產(chǎn)養(yǎng)殖過(guò)程中魚(yú)類(lèi)健康監(jiān)控的重要基礎(chǔ)之一。大菱鲆是水底棲魚(yú),具有魚(yú)體扁平,不喜游動(dòng)等特點(diǎn),目前大多采用人工測(cè)量與監(jiān)控,不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且受主觀因素的影響使得準(zhǔn)確率不穩(wěn)定�；趫D像處理的計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法的大菱鲆魚(yú)體質(zhì)量估測(cè)方法具有省時(shí)省力、智能化、自動(dòng)化等優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)成為現(xiàn)代漁業(yè)養(yǎng)殖監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文以大菱鲆為研究對(duì)象,進(jìn)行了圖像監(jiān)測(cè)與魚(yú)體質(zhì)量估測(cè)研究。主要的研究?jī)?nèi)容如下:(1)研究深度圖像景深數(shù)據(jù)提取、圖像預(yù)處理與圖像分割方法。運(yùn)用中值濾波、大津閾值分割和輪廓提取等方法對(duì)大菱鲆原始深度圖像進(jìn)行預(yù)處理。并通過(guò)預(yù)處理的圖像進(jìn)行圖像中大菱鲆體長(zhǎng)、體寬、周長(zhǎng)和面積四個(gè)特征向量進(jìn)行提取。同時(shí)提取圖像中的景深數(shù)據(jù),為映射建模提供數(shù)據(jù)支持。(2)建立生長(zhǎng)數(shù)據(jù)-深度映射模型。深度圖像中深度信息表達(dá)實(shí)際場(chǎng)景中目標(biāo)距離相機(jī)的位置,實(shí)驗(yàn)通過(guò)Kinect相機(jī)的紅外射線獲取大菱鲆的圖像中的深度信息,以Kinect相機(jī)的紅外射線獲取大菱鲆的圖像中的深度信息H作為自變量,以大菱鲆的實(shí)際體長(zhǎng)L作為因變量,在圖像中的體長(zhǎng)L',在matlab下進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合,并將擬合結(jié)果應(yīng)用于生長(zhǎng)數(shù)據(jù)-映射模型。映射模型的決定系數(shù)R~2=0.9236,RMSE=0.000632cm�？梢钥闯�,基于本文的擬合算法,對(duì)深度與大菱鲆生長(zhǎng)數(shù)據(jù)之間的擬合較好。(3)基于網(wǎng)格算法優(yōu)化支持向量回歸的大菱鲆魚(yú)體質(zhì)量估測(cè)算法研究。通過(guò)生長(zhǎng)數(shù)據(jù)-魚(yú)體質(zhì)量的映射模型,得到大菱鲆的實(shí)際生長(zhǎng)數(shù)據(jù),將特征參數(shù)歸一化處理并組成特征向量組,作為輸入向量利用基于網(wǎng)格算法優(yōu)化支持向量回歸進(jìn)行訓(xùn)練建模與魚(yú)體質(zhì)量估測(cè)。根據(jù)大菱鲆的表型特征的特點(diǎn),選取了大菱鲆的體長(zhǎng)、體寬、周長(zhǎng)、面積四個(gè)特征作為魚(yú)體質(zhì)量估測(cè)的特征參數(shù),構(gòu)建了大菱鲆魚(yú)體質(zhì)量估測(cè)模型,結(jié)果顯示:魚(yú)體質(zhì)量模型估測(cè)結(jié)果與實(shí)際大菱鲆測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,兩者的均方根誤差為RMSE=0.0297g,決定系數(shù)R~2為0.9901。該模型具有簡(jiǎn)單靈活、估測(cè)精度高和易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn),同時(shí)具有很好的應(yīng)用前景。(4)利用Ecplise、Microsoft Visual Studio 2017和SQL Server軟件開(kāi)發(fā)了大菱鲆精準(zhǔn)養(yǎng)殖系統(tǒng)及魚(yú)體質(zhì)量估測(cè)平臺(tái),軟件分為Android客戶(hù)端和服務(wù)器端,實(shí)現(xiàn)了各模塊的基本功能,Android客戶(hù)端為養(yǎng)殖生產(chǎn)人員收集大菱鲆信息上傳服務(wù)器端,服務(wù)器端將上述機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成于Web網(wǎng)站系統(tǒng),系統(tǒng)包含了大菱鲆魚(yú)體質(zhì)量估測(cè)及養(yǎng)殖系統(tǒng)服務(wù)器端按功能劃主要包括生產(chǎn)管理、體重估測(cè)、信息管理、系統(tǒng)配置和個(gè)人中心五大板塊。本文以大菱鲆深度圖像作為實(shí)驗(yàn)材料,利用生長(zhǎng)數(shù)據(jù)-映射模型進(jìn)行校正,基于網(wǎng)格優(yōu)化改進(jìn)支持向量機(jī)算法對(duì)特征向量進(jìn)行魚(yú)體質(zhì)量估測(cè)。從結(jié)果來(lái)看,本文魚(yú)體質(zhì)量估測(cè)模型能有效的對(duì)大菱鲆進(jìn)行魚(yú)體質(zhì)量估測(cè),可以為大菱鲆的監(jiān)測(cè)提供支持,為建立大菱鲆生長(zhǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)提供重要的依據(jù)。
【圖文】：

圖 1-1 技術(shù)路線圖Fig.1-1 Technical roadmap1.4 論文組織架構(gòu)第一章，前言。本章主要闡述了我國(guó)水產(chǎn)行業(yè)在國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀，對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)進(jìn)行有效監(jiān)控成為消費(fèi)者關(guān)注的重點(diǎn)，而魚(yú)類(lèi)體重測(cè)量是養(yǎng)殖過(guò)程中重要的衡量尺標(biāo)，通過(guò)魚(yú)類(lèi)無(wú)損測(cè)量的難點(diǎn)引入魚(yú)類(lèi)體質(zhì)量估測(cè)的研究現(xiàn)狀及魚(yú)類(lèi)深度圖像特征量提取研究現(xiàn)狀。在前人研究的基礎(chǔ)上改進(jìn)傳統(tǒng)的魚(yú)類(lèi)圖像采集方法，通過(guò) Kinect 相機(jī)拍攝大菱鲆三維圖像進(jìn)行魚(yú)體無(wú)損估測(cè)。第二章，大菱鲆深度圖像獲取及圖像預(yù)處理。本章首先根據(jù)實(shí)驗(yàn)條件及養(yǎng)殖環(huán)境搭建了利于獲取大菱鲆深度圖像及體質(zhì)量獲取的裝置，其中包括裝置硬件的選擇、拍攝范圍的設(shè)置及設(shè)備軟件的環(huán)境設(shè)置。然后將獲取到的深度圖像進(jìn)行噪聲去除、中值濾波及閾值分割、邊緣檢測(cè)及輪廓提取等預(yù)處理工作，便于后期大

測(cè)量機(jī)法、結(jié)構(gòu)光獲取法等[23-26]。由于本文實(shí)驗(yàn)照較暗，操作場(chǎng)地較小，采用 Kinect 產(chǎn)生結(jié)構(gòu)光裝置設(shè)計(jì)取大菱鲆深度圖像和大菱鲆實(shí)際體質(zhì)量，結(jié)合實(shí)積、Kinect 相機(jī)拍攝范圍、魚(yú)缸大小等，搭建了一測(cè)量平臺(tái)，平臺(tái)硬件架構(gòu)如圖 2-1 所示。試驗(yàn)過(guò)程密度較小，為矯正圖像與后期處理簡(jiǎn)便，將試驗(yàn)架固定在魚(yú)缸正上方，在三腳架上架設(shè)一臺(tái) Kin尺寸長(zhǎng)×寬×高為 282 mm×63 mm×70 mm，幀頻 3380 dpi 成像，，可拍攝面積為（1.20×0.87）m2（圖
【學(xué)位授予單位】：上海海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：S917.4;TP391.41

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本文編號(hào)：2651625