本文關(guān)鍵詞：基于生物水質(zhì)監(jiān)測的魚體運(yùn)動狀態(tài)檢測系統(tǒng)研究　出處：《西安郵電大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：在水污染防治中,智能高效的水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)在水環(huán)境實(shí)時監(jiān)測及有效治理中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。生物水質(zhì)監(jiān)測克服了理化監(jiān)測只針對特定指標(biāo)的局限性及連續(xù)取樣的繁瑣性,能夠直觀、快速、綜合地反映水質(zhì)指標(biāo)。魚類作為重要的水質(zhì)指示生物,對于水環(huán)境參數(shù)的變化較為敏感,其運(yùn)動特征直接表征水質(zhì)污染狀況。監(jiān)測魚類運(yùn)動狀態(tài)參數(shù)的實(shí)時變化規(guī)律,將為進(jìn)一步研究魚類水質(zhì)指示特性及其所處水環(huán)境水質(zhì)變化狀況奠定基礎(chǔ),對于提高水質(zhì)監(jiān)測的智能化水平具有重要意義。本文基于2014年陜西省教育廳產(chǎn)業(yè)化培育項(xiàng)目(水質(zhì)遠(yuǎn)程分析科學(xué)決策智能化環(huán)保系統(tǒng)研制,項(xiàng)目編號:14JF022)完成了生物水質(zhì)監(jiān)測子課題,提出了一種基于生物水質(zhì)監(jiān)測的魚體運(yùn)動狀態(tài)檢測方法,建立水質(zhì)監(jiān)測模型,并開發(fā)了一套適用于生物水質(zhì)監(jiān)測的魚體運(yùn)動狀態(tài)檢測系統(tǒng)。本文所做的主要工作如下:1.提出了一種魚體運(yùn)動目標(biāo)視頻圖像檢測方法。采用統(tǒng)計學(xué)背景建模算法快速建立背景模型,通過背景差分算法將魚體目標(biāo)與背景分離,得到灰度化魚體目標(biāo)圖像;采用最大類間方差算法(Otsu)獲取自適應(yīng)分割閾值,通過圖像分割得到二值化魚體目標(biāo)圖像;提出形態(tài)學(xué)濾波與面積比較法相結(jié)合的濾波算法有效濾除噪聲并完整得保留魚體目標(biāo);通過連通區(qū)域質(zhì)心檢測方法獲取目標(biāo)質(zhì)心。2.根據(jù)魚體目標(biāo)區(qū)域質(zhì)心和面積特征,建立了基于特征的目標(biāo)追蹤模型,實(shí)時追蹤魚體目標(biāo);獲取魚體目標(biāo)尾點(diǎn)、頭點(diǎn)等特征點(diǎn)坐標(biāo),建立魚體運(yùn)動速度、加速度、擺尾頻率、轉(zhuǎn)彎頻率及撞壁頻率求解模型;根據(jù)魚體運(yùn)動狀態(tài)各參數(shù)水質(zhì)語義特征,建立水質(zhì)監(jiān)測模型。3.根據(jù)以上算法及模型,基于LabVIEW設(shè)計了生物水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)軟件,完成了系統(tǒng)簡介、視頻采集、目標(biāo)檢測、記錄查詢及水質(zhì)評價模塊設(shè)計,實(shí)現(xiàn)對攝像頭采集及加載已存儲的魚體運(yùn)動視頻實(shí)時處理,并進(jìn)行水質(zhì)超標(biāo)報警。4.以紅鯽魚為實(shí)驗(yàn)魚種,以改變水質(zhì)pH為例,設(shè)計實(shí)驗(yàn)方案,測試系統(tǒng)性能。分別采集過酸(pH=3.5,4.5,5.5)、過堿(pH=9.5,10.5,11.5)以及適合紅鯽魚生長的最佳范圍(pH=6.5,7,7.5,8)每種水質(zhì)下4800幀(20min)魚體運(yùn)動視頻,通過系統(tǒng)分析處理,實(shí)現(xiàn)水質(zhì)過酸、過堿超標(biāo)報警。以pH=10.5為例,第2986幀(12分27秒)時系統(tǒng)水質(zhì)超標(biāo)報警。5.對系統(tǒng)誤差進(jìn)行分析,主要誤差在于目標(biāo)檢測過程中目標(biāo)的丟失與增加,分析了各pH值對應(yīng)的水質(zhì)中魚體目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率,其平均準(zhǔn)確率在0.91以上。上述工作的完成,實(shí)現(xiàn)了通過檢測魚體運(yùn)動狀態(tài)參數(shù)實(shí)時監(jiān)測水質(zhì)變化信息,達(dá)到了項(xiàng)目的立項(xiàng)要求,同時對于進(jìn)一步研究魚類生物水質(zhì)監(jiān)測具有重要的借鑒意義。
[Abstract]:In the prevention of water pollution. Intelligent and efficient water quality monitoring system plays an important role in real-time monitoring and effective treatment of water environment. Biological water quality monitoring overcomes the limitation of physical and chemical monitoring only for specific indicators and the complexity of continuous sampling. Fish, as an important indicator of water quality, is sensitive to the change of water environmental parameters. Monitoring the real-time variation rule of fish movement state parameters will lay a foundation for further study of fish water quality indication characteristics and water environment water quality changes. It is of great significance to improve the intelligent level of water quality monitoring. This paper is based on the industrialization cultivation project of Shaanxi Provincial Education Department in 2014 (the development of intelligent environmental protection system for water quality remote analysis scientific decision making). Item #: 14JF022) completed the sub-task of biological water quality monitoring, and put forward a method to detect the moving state of fish body based on biological water quality monitoring, and set up a water quality monitoring model. A set of fish motion state detection system is developed for biological water quality monitoring. The main work of this paper is as follows:. 1. A video image detection method for moving object of fish is proposed, and the background model is established quickly by using statistical background modeling algorithm. The background difference algorithm is used to separate the fish object from the background, and the grayscale image of the fish object is obtained. The maximum inter-class variance (Otsu) algorithm is used to obtain the adaptive segmentation threshold, and the binary fish object image is obtained by image segmentation. A new filtering algorithm, which combines morphological filtering with area comparison, is proposed to effectively filter noise and keep fish body targets intact. The centroid of the target is obtained by detecting the centroid of the connected region. According to the centroid and area characteristics of the target area of the fish, a feature-based target tracking model is established to track the target in real time. The coordinates of the characteristic points such as the tail point and the head point of the fish body are obtained, and the solving model of the moving speed, acceleration, pendulum tail frequency, turning frequency and wall collision frequency of the fish body is established. According to the semantic characteristics of the water quality of the moving state of the fish, the water quality monitoring model. 3. According to the above algorithm and model, the software of the biological water quality monitoring system is designed based on LabVIEW, and the system brief introduction is completed. Video capture, target detection, record query and water quality evaluation module are designed to realize the real-time processing of the video of the fish body which has been stored and captured by the camera. Taking the red crucian carp as the experimental fish species and changing the pH value of the water as an example, the experimental scheme was designed and the performance of the system was tested. And the optimum range for the growth of Carassius auratus is pH 6.5 ~ 7.5.The pH value of the red crucian carp is 7.5%, and the pH value of the red crucian carp is 7.5%. 8) 4800 frames / 20 mins of fish body motion video under each water quality, through systematic analysis and processing, the water quality is over-acid, and the excessive alkali alarm is realized. Take pH=10.5 as an example. In frame 2986 (12 minutes 27 seconds), the system water quality exceeds the standard alarm .5. the main error lies in the loss and increase of the target in the process of target detection. The accuracy rate of fish body target detection in water corresponding to pH value was analyzed. The average accuracy rate of fish body detection was above 0.91. The above work was completed. The real-time monitoring of water quality change information by detecting fish moving state parameters has been realized, which meets the requirements of the project, and has important reference significance for further research on fish biological water quality monitoring.
【學(xué)位授予單位】：西安郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：X835;S917.4;TP391.41

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