计算机视觉技术在鱼类应激状态监测中应用研究

畜牧与饲料科学Animal Husbandry and Feed Science2017,38(12):91-92水产养殖过程中计算机视觉的应用骆桂兰，陈军，王会聪，王煜恒(江苏农林职业技术学院，江苏句容212400)摘要:介绍了计算机视觉的概念，并比较传统人工测量手段与计算机视觉技术的不同。

对养殖水环境监 控、鱼类生长监控、鱼类行为监控及投饵监控等方面的计算机视觉技术应用情况进行了综述。

关键词院计算机视觉;水产养殖;水生动物;鱼中图分类号:G712 文献标识码:A文章顺序编号=1672-5190(2017)12-0091-02 Application of Computer Vision in AquacultureLUO G ui-la n，CH EN Jun，W A N G H ui-co n g，W A N G Y u-h e n g(Jiangsu Vocational College of Agriculture And Forestr^^，Jurong212400,China)Abstract：This article introduces the concept of computer vision and compares the differences between traditional artificial measurement methods and computer vision technology.The application of computer vision in aquaculture water environment monitoring,fish behavior monitoring and feeding monitoring is also reviewed.Key w ords ：computer vision曰aquaculture曰aquatic animals曰fish近年来，水产养殖业作为农业生产的重要组成 部分，发展迅猛，成效显著。

计算机视觉技术在海洋监测中的应用案例分享近年来，计算机视觉技术在海洋监测中的应用越来越广泛。

随着科技的发展和计算能力的提升，计算机视觉技术的应用已经超出了人们的想象。

本文将介绍一些在海洋监测中应用计算机视觉技术的成功案例，展示了其在海洋领域的巨大潜力。

首先，计算机视觉技术在海洋生物调查中起到了重要作用。

传统的海洋生物调查通常需要人工采集和分析样本，费时费力。

而有了计算机视觉技术，可以通过图像识别和分析来快速、准确地识别和计数海洋生物。

例如，研究人员利用计算机视觉技术开发了一种可以实时识别鲨鱼的系统。

该系统利用摄像头对海洋进行实时监测，通过计算机视觉算法对海洋中出现的鲨鱼进行自动识别和计数。

这大大提高了鲨鱼调查的效率和准确性，帮助研究人员更好地了解鲨鱼的栖息地和分布情况，为保护鲨鱼资源提供了有力的支持。

其次，计算机视觉技术在海洋环境监测和污染物检测中也发挥了重要的作用。

海洋环境监测需要对大量的海洋图像进行处理和分析，以了解海洋的生态系统状况和环境污染情况。

利用计算机视觉技术，可以自动识别海洋中的各类生物和物质，并对环境污染进行监测和预警。

例如，有研究人员开发了一种基于图像识别的海洋垃圾监测系统，该系统能够自动识别和计数海洋中的垃圾，并实时报警。

这种技术的应用可以帮助管理者及时发现和清理海洋中的垃圾，保护海洋生态环境的健康。

此外，计算机视觉技术在海洋资源勘探和海底地质调查中也起到了关键作用。

传统的勘探和调查方法通常需要进行人工观察和测量，工作量庞大且效率低下。

而利用计算机视觉技术，可以通过处理海洋图像和视频数据来提取有用信息，快速评估海洋资源和地质特征。

比如，在海底矿产资源勘探中，计算机视觉技术可以识别和测量海底矿物，分析其分布和特征。

这些信息对于资源评估和开发规划具有重要意义，可以为海洋矿产资源的管理和利用提供科学依据。

最后，计算机视觉技术还广泛应用于海洋自动化设备和机器人的发展中。

海洋环境复杂且危险，对人类的生命安全和健康构成极大挑战。

计算机视觉技术在水产养殖中的应用与展望
近年来,计算机视觉技术在农业工程中的应用有了很大的发展,主要有农产品的品质检测、收获机器人、精准农业、生物生长状态的监测等[1],中国在这方面的应用研究起步较晚,主要集中在农产品的品质检测和作物生长状态监测等方面[2]。

随着鱼类设施养殖业的发展, 养殖密度不断增大,养殖水体水质变化很快,当鱼处于缺氧、水质恶化等应激条件下在较短的时间内就会产生严重的后果,造成较大的产量损失,迫切需要获得养殖设施中鱼的行为、应激状况、生物量等信息来为养殖过程的控制和管理提供指导,计算机视觉技术为获得这些信息提供了一个有效手段。

在水产养殖过程中养殖动物的生物量是很重要的参数,需要根据它来进行分级、投饵、捕获和控制养殖密度等。

绝大多数水产养殖动物是鱼类,传统测量生物量的方法是定期捕捞部分鱼称重,会对鱼产生应激和物理伤害,测量大型网箱中的鱼时更加困难和费时。

利用计算机视觉技术估计鱼的尺寸、质量,测量准确、迅速,可节省大量的人力物力。

利用计算机视觉技术对水产养殖动物的生长监测与作物监测有很大的不同,其特点是:1)监测对象在水中不停地游动,与摄像机之间的距离和角度不断变化, 鱼之间还会出现交叠,使图像分析过程更加复杂,但好处是使处于固定位置的摄像机可以测量不同鱼的生物量; 2)图像质量相对较差:养殖水体具有一定的浑浊度且光线较暗,使鱼和背景的对比度低,因鳞片反光出现高亮度使同一鱼体上亮、暗差别较大,鱼体的尾鳍、背鳍等较薄,使鱼的边界模糊,图像分割的难度较大。

第32卷第4期 2 0 1 7年8月大连海洋大学学报JOURNAL OF DALIAN OCEAN UNIVERSITYV ol .32 N o .4 Aug . 2 0 17DOI ：10. 16535/j . cnki . dlhyxb .2017.04.019文章编号：2095-1388 (2017 ) 04-0493-08计算机视觉技术在监测鱼类游泳行为中的研究进展张胜茂，张衡，唐峰华，吴祖立，么宗利，樊伟(中国水产科学研究院东海水产研究所，农业部东海与远洋渔业资源开发利用重点实验室，上海200090)摘要：借助计算机视觉技术研究鱼类游泳行为已逐渐成为热点课题，它模拟生物视觉原理，通过处理采集的图片或视频获得动态目标参数信息，以达到对鱼类游泳行为监测分析的目的，本研究旨在介绍国内外该 领域的研究进展，并展望其发展趋势。

首先介绍鱼体监测目标的种类选择与影像获取方法，然后介绍影像 中的背景去除与目标检测，并对影像数据直接和拟合提取目标参数的单个鱼体目标游泳参数提取方法，以 及运动预测法和特征匹配法的多鱼体目标监测方法进行详细阐述，对游泳行为监测参数进行分类，并介绍 了相关影像处理常用软件，最后总结了计算机视觉监测存在的难点及未来发展趋势。

关键词：计算机视觉；游泳行为；目标检测；鱼类跟踪 中图分类号：S 917文献标志码：A计算机视觉（Computer vision )技术是一•种快速、经济、有效的测量和评价手段，通过实现人的 视觉功能，来感知、识别和理解三维场景，可以根 据轨迹、位置、尺寸、形状、加速度等进行鱼类游 泳行为的识别与分析[1-2]。

对鱼类游泳行为的研究 为改进捕捞技术、优化养殖环境、监测水源水 质[3-4]、增强渔业资源保护与管理能力提供了理论 基础，是鱼类行为学、生理学、生态学等学科的重 要研究内容[5]。

早期鱼类游泳行为监测以直接观 察和手工记录为主[6]，基本处于定性阶段，受人 为主观判断影响较大，且耗时较长，试验数据的可 靠性较低。

计算机视觉技术在海洋生物分类与监测中的应用随着人类经济规模的不断扩大，海洋资源的开发变得越来越重要。

而海洋生物分类与监测则是对于海洋生态系统的了解和保护的重要方面。

传统的海洋生物分类与监测方法往往需要大量人力和时间的支持，而近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，海洋生物分类与监测的效率也得到了一定的提升。

本文将介绍计算机视觉技术在海洋生物分类与监测中的应用。

一、计算机视觉技术在海洋生物分类中的应用1.1 图像处理计算机视觉技术的一个重要应用就是对海洋生物图像进行处理和分析。

在海洋生物分类中，传统的方法需要由专家逐一分类，消耗了大量的人力和时间。

而计算机视觉技术则可以通过图像处理的方法实现自动分类，从而极大地降低了分类的成本。

例如，可以采用计算机视觉技术对不同种类的鱼进行自动分类，这些技术包括特征提取、机器学习、深度学习等。

通过这些技术，可以对鱼类图像进行自动分类，从而提高分类的效率和准确度。

1.2 目标检测计算机视觉技术还可以用于海洋生物的目标检测问题。

例如，在海洋监测中，需要对海洋生物、海洋污染物以及其他海洋物体进行自动检测。

传统的方法需要手工提取特征，而计算机视觉技术则可以通过深度学习的方法实现目标检测。

通过对多种海洋生物图像进行训练，可以得到一个深度学习模型，该模型可以对图像中的目标物体进行自动检测。

1.3 行为分析另一个重要的应用是海洋生物行为分析。

传统的方法需要通过人眼进行观察，然后对行为进行分类。

而计算机视觉技术则可以通过图像分析和深度学习的方法实现自动行为识别。

例如，可以采用计算机视觉技术对鲸鱼、海龟、海豚等海洋生物的不同行为进行自动识别。

通过对这些海洋生物的图像进行特征提取和模式识别，可以得到一个精确的行为分类模型。

二、计算机视觉技术在海洋生物监测中的应用2.1 鱼类数量估计计算机视觉技术可以用于估计鱼类数量。

海洋生物数量的估计是评估海洋生态系统健康程度的重要指标之一。

传统的方法需要进行大量的数据采集和人工计算，而计算机视觉技术则可以通过图像处理和模型训练实现鱼类数量估计。

鱼类行为学研究的新进展鱼类是水中的主要动物，它们的行为方式十分丰富多彩。

近年来，鱼类行为学这门学科得到了大力发展，不断涌现出新的研究成果和新的研究方法。

本文将从四个方面介绍鱼类行为学研究的新进展。

一、视觉行为视觉是鱼类主要的感知方式之一。

过去，研究人员主要依靠观察和记录鱼类的视觉行为来研究鱼类视力和视觉功能。

现在，人工智能技术的发展为研究鱼类视觉行为提供了新的方法。

研究人员可以利用计算机视觉技术自动识别和分析大量鱼类视频数据，揭示鱼类视觉行为与环境的关系。

例如，研究人员使用计算机视觉技术研究了鲈鱼在不同光照条件下的行为和视觉能力，并发现了鱼类的视觉行为和环境光照的关系。

二、声学行为声学是鱼类的另一种主要感知方式。

鱼类通过声音进行交流、配对和协作。

研究人员利用声音技术研究鱼类声学行为，可以揭示鱼类声音的分布、频率和调制方式等信息。

例如，研究人员用声音调制技术和灵敏的麦克风探测器，研究了雄性锦鲤的求偶声音及其对求偶成功的影响。

结果显示，雄性锦鲤的求偶声音会引起雌性锦鲤的注意并增加求偶成功的机会。

三、化学行为化学感知是鱼类寻找食物、躲避掠食者、配对和交流的重要手段。

研究人员利用化学分析技术和数学模型，可以了解鱼类化学通讯信号的成分、来源和作用机制。

例如，研究人员利用高分辨率气相色谱-质谱联用技术，研究了黄斑鱼的化学通讯信号成分和含量变化。

结果发现，黄斑鱼释放出的化学通讯信号中含有具有多种功能的氨基酸类化合物，对其生存和繁殖具有重要作用。

四、神经行为神经行为是指鱼类借助神经系统调节行为的过程。

研究人员利用神经科学技术研究鱼类神经系统的结构和功能，可以揭示鱼类行为的生理和生化基础。

例如，研究人员使用光遗传学技术进行神经元激活和调节，研究了斑马鱼的攻击和防御行为。

结果显示，斑马鱼表现出复杂的攻击和防御行为，这些行为与其类锁骨神经元的激活有关。

结论总之，近年来，鱼类行为学这门学科在视觉、声学、化学和神经等方面均得到了新的发展和突破。

浅析视觉技术在水产养殖中的运用视觉技术是一种通过光学原理和图像处理技术来进行信息采集、分析和识别的技术手段。

在水产养殖中，视觉技术的运用可以帮助养殖户监控水产生长状况，提高养殖效率，减少投入成本，保障水产养殖的质量和安全。

本文将从水产养殖的现状出发，浅析视觉技术在水产养殖中的运用。

一、水产养殖现状随着人口增长和对水产品需求的不断增加，水产养殖已成为一种重要的养殖业。

由于水产养殖的环境和天然条件复杂，其管理和监控难度也随之增加。

而目前的水产养殖依然以传统的经验积累和人工观察为主，管理效率低下，存在一定的安全隐患。

需要引入更加智能化的技术手段，提高水产养殖的管理水平和效率。

二、视觉技术在水产养殖中的应用1. 图像识别技术图像识别技术可以通过摄像头和图像处理软件对水产进行非接触式监测。

养殖户可以通过安装摄像头和图像处理软件，实时观察养殖池或水产场的情况。

利用图像识别技术，可以对水产的种类、数量、生长状态等进行监测和识别，便于养殖户及时采取相应的养殖管理措施，提高养殖效率和质量。

2. 智能投喂系统通过视觉识别技术，可以实现智能投喂系统。

养殖户可以利用摄像头和图像处理软件对水产的数量和活动情况进行监测，并根据监测结果进行精准投喂。

这种方式不仅可以减少投喂浪费，降低投喂成本，还可以避免喂食过量引起的水质污染和水产生长不均匀等问题，提高养殖效率。

3. 疾病监测和预防视觉技术可以帮助养殖户监测水产的健康状况，及时发现水产的异常情况并进行预警。

养殖户可以通过摄像头和图像处理软件对水产的外貌、行为等进行监测，一旦发现水产出现异常状况，可以及时采取相应的防治措施，避免疾病的扩散和传播。

4. 环境监测通过摄像头和图像处理软件，养殖户可以实时监测养殖环境的状况，包括水质、水温、氧含量等。

这样一来，可以及时发现环境问题，保障水产的生长环境，提高养殖效率和质量。

5. 数据分析和管理利用视觉技术采集到的图像信息，可以通过图像处理软件进行数据分析和管理。

浅析视觉技术在水产养殖中的运用随着现代科技的发展，视觉技术在各个行业中的运用越来越广泛。

而在水产养殖行业中，视觉技术也扮演着越来越重要的角色。

视觉技术能够帮助养殖户更好地监测水产动态、提高养殖效率和智能化管理。

本文将就视觉技术在水产养殖中的应用进行浅析。

一、视觉技术在养殖环境监测中的应用在水产养殖过程中，了解和监测养殖环境的状况是至关重要的。

而视觉技术能够帮助养殖户实时监测水质、水温、水深等环境指标，及时发现任何异常情况。

通过在养殖池中安装摄像头，可以观察到养殖池中鱼类的生长情况以及水质的清洁程度，并且可以通过图像处理技术将这些数据转化为数字信号，实现对养殖环境的智能监测和控制。

视觉技术还可以结合人工智能算法，对监测到的图像数据进行分析，识别出水产养殖中的疾病、寄生虫等问题，及时发出预警，帮助养殖户进行及时处置，最大限度地减少损失。

养殖体验是指消费者在养殖场进行自助式养殖和观赏的一种特殊消费形式。

而视觉技术可以在养殖体验中发挥重要作用。

通过在养殖池中设置观光窗口和摄像头，让消费者可以随时观看水产的生长情况，增加了消费者的参与感和互动性。

通过图像识别技术，还可以对养殖池中的鱼类进行实时计数和分析，方便养殖户进行零售计费和销售管理。

在一些养殖种类中，还可以利用虚拟现实技术，将水产养殖的整个过程通过VR眼镜呈现给消费者，让消费者能够更加直观地感受到水产养殖的全过程，增强了养殖体验的趣味性和吸引力。

随着养殖规模的扩大和养殖技术的提升，养殖户需要处理的信息和数据也越来越庞大。

而视觉技术可以帮助养殖户实现养殖场的智能化管理。

通过在养殖场中设置传感器和摄像头，可以实现对鱼类的实时定位和追踪，同时也可以进行鱼类的数量统计和生长状况的监测。

这样一来，养殖户可以通过手机或电脑对养殖场的情况进行实时监控，及时调整养殖策略，提高养殖效率和经济效益。

视觉技术还可以与大数据分析技术相结合，通过对养殖数据的分析来预测未来的养殖趋势和市场需求，帮助养殖户做出更加科学的经营决策。

计算机视觉技术在海洋渔业中的应用与效果评估随着科技的不断进步和应用领域的不断拓展，计算机视觉技术已经成为现代渔业发展中的一项重要支撑技术。

通过图像处理和分析，计算机视觉技术能够提高渔业生产和管理的效率，同时也为海洋资源的保护与可持续开发提供了有力支持。

本文将从计算机视觉技术的应用范围、具体应用案例及其效果评估等角度进行探讨和分析。

首先，计算机视觉技术在海洋渔业中的应用范围十分广泛。

其中，最常见的应用是鱼类和海洋生物的识别和计数。

通过通过分析图像特征和进行图像比对，计算机视觉技术可以准确地识别出各种鱼类的种类和数量，从而帮助渔业管理者进行渔业资源评估和管理决策。

此外，计算机视觉技术还可以应用于海洋环境监测，通过对海岸线状态、水质和水下生物等方面的图像分析，为渔业环境保护和生态恢复提供科学依据。

另外，计算机视觉技术还可用于渔具和装备的检测及损坏评估，提高设备的使用寿命和维护效率。

其次，计算机视觉技术在海洋渔业中的具体应用案例具有较大的实践价值。

例如，远程无人渔捞系统的应用，通过搭载计算机视觉技术的无人船或潜水器，可以实现自主巡航和捕捞，大大提高了渔业生产效率和海洋生态环境的可持续开发水平。

另外，通过计算机视觉技术实现的水下机器人应用也在渔业的科研调查和资源评估中发挥了重要作用。

这些技术可以帮助渔业管理部门实时获取海洋生态和渔业资源状况，为渔业政策和资源管理提供科学依据。

此外，计算机视觉技术还可以用于渔业生产全过程的数据采集和分析。

通过对渔船的监控和图像记录，可以实现对渔业生产过程中的关键环节、作业方式和捕捞量等信息的监测和记录。

这些数据可以用于提高渔业产品的溯源能力、优化渔业生产工艺和提升捕捞效率。

同时，计算机视觉技术还可以结合其他传感器技术，例如声纳、气象传感器等，实现全方位的渔业生态环境综合监测和资源评估。

最后，计算机视觉技术在海洋渔业中的应用已经取得了一定的效果。

通过与传统的人工识别和检测相比，计算机视觉技术具有高效快速、自动化和准确性高的特点。

计算机视觉在环境监测中的应用研究在当今时代，环境保护已经成为全球关注的焦点话题。

随着科技的飞速发展，计算机视觉技术逐渐在环境监测领域崭露头角，为我们更有效地监测和保护生态环境提供了强大的支持。

计算机视觉，简单来说，就是让计算机像人类的眼睛一样“看”世界，并对所看到的图像或视频进行理解和分析。

这一技术在环境监测中的应用，大大提高了监测的效率和准确性，为环境管理和决策提供了重要依据。

首先，计算机视觉在水质监测方面发挥着重要作用。

传统的水质监测方法通常需要人工采集水样，然后在实验室进行分析，这不仅费时费力，而且难以实现实时监测。

而通过安装在河流、湖泊等水域的高清摄像头，结合计算机视觉技术，可以实时捕捉水体的图像，并对水质的相关参数进行分析。

比如，通过图像的颜色、透明度等特征，可以判断水体是否受到污染，以及污染的程度。

同时，还可以监测水中的浮游生物、藻类等生物的数量和分布情况，从而了解水体的生态状况。

在大气环境监测中，计算机视觉同样有着出色的表现。

利用安装在城市各处的监控摄像头，结合深度学习算法，能够对大气中的污染物进行监测和分析。

例如，可以通过图像识别技术来判断空气中的颗粒物浓度，以及是否存在有害气体。

此外，还可以通过对天空颜色、云层形态等的分析，来预测天气变化和大气环流情况，为大气污染的防治提供及时的预警和决策支持。

计算机视觉在固体废弃物监测方面也有着广泛的应用。

在垃圾填埋场、垃圾焚烧厂等场所，通过安装摄像头和使用图像分析技术，可以实时监测垃圾的堆放情况、燃烧状态等，确保废弃物的处理符合环保要求。

同时，还可以对非法倾倒垃圾的行为进行监控和识别，及时发现并处理环境违法行为。

除了对环境污染物的监测，计算机视觉在生态系统的监测和保护方面也具有重要意义。

在森林资源监测中，通过卫星图像、无人机拍摄的图像等，结合计算机视觉技术，可以对森林的面积、植被覆盖度、树木的生长状况等进行评估和分析。

这有助于及时发现森林火灾、病虫害等灾害，采取相应的保护措施。

基于机器视觉的水下单一鱼种数量检测研究与应用水下单一鱼种数量检测是基于机器视觉的一项研究与应用，在水下环境中实现对特定鱼种数量的准确测算。

本文将讨论机器视觉在水下单一鱼种数量检测中的研究进展和应用情况。

机器视觉是一门利用计算机视觉算法和技术来模拟人类视觉系统的学科。

在水下环境中，由于光线的衰减和散射，加之水下生物活动的复杂性，传统的视觉检测方法并不适用。

而机器视觉技术通过采集相机成像数据，并结合图像处理和计算机视觉算法，能够实现对水下单一鱼种数量的准确测算。

首先，对于水下单一鱼种数量检测，首要的任务是对水下的图像进行预处理和增强。

由于水下光线的衰减和散射，图像的质量较差，无法直接进行分析。

因此，需要通过对图像进行去噪、增强和颜色校正等预处理步骤，以提高图像质量和准确性。

其次，机器视觉技术需要具备鱼种的特征提取和分类能力。

通过提取图像中鱼的形状、纹理和颜色等特征，可以将不同鱼种的图像进行分类和识别。

目前，常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理特征提取和颜色直方图等。

通过对这些特征的分析，可以准确地将图像中的鱼类进行分类。

最后，基于特征提取和分类的结果，可以实现对水下单一鱼种数量的检测和统计。

通过将特征提取得到的鱼类图像和分类结果与样本库进行对比，可以得到水下单一鱼种的数量，并进一步对其统计和分析。

在实际应用中，水下单一鱼种数量检测可以应用于水下生态环境监测、渔业资源管理和环境保护等领域。

通过对水下鱼类数量的准确测算，可以评估水域的生态健康状况、鱼类种群的分布和数量变化情况，并为相关决策提供依据。

此外，水下单一鱼种数量检测还可以结合机器学习和数据分析方法，进行更深入的数据挖掘和模型建立，为相关领域的研究和管理提供更多的支持。

综上所述，水下单一鱼种数量检测基于机器视觉技术，在水下环境中实现对特定鱼种数量的准确测算。

通过图像的预处理、特征提取和分类等步骤，可以实现对水下鱼类数量的检测和统计，为水下生态环境监测和资源管理等领域提供有力支持。

基于机器视觉的鱼体运动模型研究的开题报告一、研究背景及意义随着近年来水产养殖业的不断发展，对鱼类的研究越来越受到关注。

而鱼体的运动状态是影响鱼类生长、健康状况、行为习惯以及繁殖等方面的重要因素。

因此，研究鱼体的运动模型可以为鱼类养殖、繁殖以及移动机器人等方面提供重要的理论和技术支持。

机器视觉技术在动物运动学研究中发挥着越来越重要的作用。

借助计算机视觉技术，可以对动物运动进行高精度的三维测量和运动轨迹分析。

基于机器视觉的鱼体运动模型研究，可以通过对鱼体在水中的运动轨迹等数据的分析，揭示鱼类的运动规律和运动特征，为鱼类行为学、环境监测、深海探测、水下机器人等领域提供有益的理论基础和实际应用价值。

二、研究内容与目标1.研究内容（1）设计实验装置：利用高速相机观察鱼体运动并记录运动数据；（2）建立鱼体运动模型：根据实验数据，建立鱼体运动模型，探究不同类型鱼类的运动规律及特征；（3）运动轨迹分析与数据处理：对实验数据进行统计学分析、运动轨迹分析等处理，得到鱼类运动规律的数值化表达形式。

2.研究目标（1）建立基于机器视觉的鱼体运动模型，探究不同类型鱼类的运动规律和特征；（2）开发鱼类运动数据采集与处理的软件系统，方便鱼体运动数据的采集和分析，提高研究效率；（3）探究鱼类的运动规律和特征，为水产养殖、生物医学、机器人控制等领域提供有益的理论和技术支持。

三、研究方法本研究采用如下方法：1.实验设计：在实验室内利用高速相机对鱼类的运动轨迹进行采集，并采用数字化技术对运动数据进行处理。

2.数据处理：采用Matlab等数值计算软件，对实验采集的鱼类运动数据进行计算、分析和处理，得出鱼类运动的规律和特征。

3.算法开发：基于机器视觉技术，开发鱼类运动数据采集与处理的软件系统，方便鱼体运动数据的采集和分析，提高研究效率。

四、预期成果与意义1.预期成果（1）建立鱼体运动模型，探究不同类型鱼类的运动规律和特征；（2）开发鱼类运动数据采集与处理的软件系统，方便鱼体运动数据的采集和分析，提高研究效率；（3）揭示鱼类的运动规律和特征，为水产养殖、生物医学、机器人控制等领域提供有益的理论和技术支持。

浅析视觉技术在水产养殖中的运用随着科技的发展，视觉技术已经逐渐渗透到水产养殖行业。

视觉技术以其高度的精度和便捷性在水产养殖领域得到广泛的应用。

本文将从视觉技术的优势、视觉技术在水质监测、鱼类识别和颜色排序方面的应用等方面进行分析，表明视觉技术在水产养殖中的重要性。

一、视觉技术的优势视觉技术是利用计算机图像处理技术对各类图像进行传感、识别、分析和应用的技术。

它具有以下优势：1. 高精度：视觉技术可以通过图像识别技术，实现对水产动物的鉴别和计数，由于数据的精度高，很多误差会被减少。

2. 便捷性：利用视觉技术可以对海水的温度、深度、PH值以及水体中的氨氮等物质进行实时监测，并迅速反馈信息，让养殖者及时了解水产养殖状况，为科学养殖提供科学依据和技术支持。

二、视觉技术在水质监测中的应用水质监测是水产养殖的一个重要环节。

视觉技术可以将水质监测信息转化为数字信息，实现对池塘或水缸中气体的浓度、水体温度、PH值等参数的实时检测和分析，以及水体中的浑浊度、色度、浮游生物的多少等等。

此外，水产养殖中常常会使用药剂，并会对水环境产生影响。

采用视觉技术可以实现药剂监测，实时了解药物在水体中的含量和分布情况，更精细化地控制药剂的投放和使用量，以减少对水环境的负面影响。

在鱼类养殖过程中，千万不可出现不同品种杂交的现象。

因此，识别鱼种是非常必要的。

针对这一问题，视觉技术可以利用鱼类体型、体色等信息进行特征提取和分类，从而对不同鱼类进行准确鉴别。

视觉技术在颜色排序方面也有广泛的应用。

将颜色排列按照色调、鲜艳度、亮度等因素进行排序，既增强了观赏效果，又有助于鱼苗的分种分级。

视觉技术可以对鱼体的颜色进行分类、计数和输出，将鱼类分成相应的等级，这样可以提高货物的市场价值。

总之，当前视觉技术在水产养殖中已经得到了广泛的应用，并且迅速推广。

我们有理由相信，通过视觉技术的应用，将会对水产养殖的效益及规模上升起到积极的推进作用。

基于计算机视觉的鱼类低氧胁迫行为检测与跟踪算法随着环境污染和气候变化的加剧，水生生物面临着越来越多的压力，其中之一就是低氧胁迫。

低氧水质对鱼类的行为产生巨大影响，因此，开发一种能够检测和跟踪鱼类低氧胁迫行为的算法，对于环境监测和生物研究具有重要意义。

基于计算机视觉技术的鱼类低氧胁迫行为检测与跟踪算法应运而生。

一、引言计算机视觉是研究如何使机器“看”的一门学科。

它主要通过模拟人类视觉系统的工作方式，使用计算机对图像进行处理和分析。

基于计算机视觉的鱼类低氧胁迫行为检测与跟踪算法就是利用计算机视觉技术来实时监测和分析鱼类在低氧环境下的行为，进而判断其胁迫程度。

二、算法原理1. 图像采集为了获取鱼类的行为信息，首先需要采集鱼类的图像。

可以使用摄像机对鱼类进行拍摄，也可以利用现有的水下摄像设备进行实时监测。

采集到的图像将作为算法的输入。

2. 预处理由于鱼类行为分析对图像质量要求较高，因此需要对采集到的图像进行预处理。

预处理过程包括去噪、图像增强和图像分割等步骤。

去噪和图像增强可以提高图像质量，图像分割可以将鱼类从背景中分离出来，为后续的行为分析做准备。

3. 行为分析行为分析是整个算法中最关键的一步。

通过对图像中鱼类的运动轨迹、速度和方向等进行分析，可以识别出鱼类的低氧胁迫行为。

常用的行为分析方法包括轨迹分析、运动检测和行为模式识别等。

4. 胁迫判断根据行为分析的结果，可以得出鱼类的胁迫程度。

可以设置一定的阈值，当鱼类的行为特征达到或超过设定的阈值时，就可以判断为低氧胁迫行为。

同时，可以根据胁迫程度的不同，进行不同程度的报警和措施采取。

三、实验与结果为了验证基于计算机视觉的鱼类低氧胁迫行为检测与跟踪算法的有效性，进行了一系列实验。

实验中，首先搭建了实验环境，并利用摄像机对鱼类在不同低氧水质下的行为进行录制。

然后，采用所提出的算法对图像进行处理和分析，得到了鱼类的行为特征。

实验结果表明，该算法能够较为准确地检测和跟踪鱼类的低氧胁迫行为。

基于机器视觉的鱼类模式生物在线监测技术方法研究周振宇;邵振洲;施智平;渠瀛;张融;饶凯锋;关永【摘要】水污染的防治问题是我国关注的重中之重,现有理化监测方法的实时性和综合性较差,特别是对于一些极端可变化的环境,更需要新的方法以辅助和解决.生物式水质监测方法被提出,通过利用生物对环境污染或变化所产生的反应来直接或间接体现水质的污染情况.然而,观测指标与量化标准是面临的一大难题.文章利用机器视觉的方法,以青鳉鱼为模式生物,并以青鳉鱼的生理特征以及运动特征(呼吸频率、胸鳍摆动频率、摆尾频率)为观测指标,两方面综合评定青鳉鱼应激状态,实时监测与分析.实验结果表明该方法能为生物式水质监测和预警的发展提供一定支持与参考.测得青鳉鱼呼吸频率为3.06 Hz,胸鳍摆动频率为4.83 Hz,尾鳍摆动频率为5.08 Hz,结果与实际指标一致.【期刊名称】《生态毒理学报》【年(卷),期】2016(011)001【总页数】8页(P217-224)【关键词】生物式水质监测;实时性;观测指标【作者】周振宇;邵振洲;施智平;渠瀛;张融;饶凯锋;关永【作者单位】首都师范大学信息工程学院,北京100048;首都师范大学信息工程学院,北京100048;首都师范大学信息工程学院,北京100048;田纳西大学电气工程与计算机科学学院,美国田纳西州37996;北京航空航天大学机械工程及自动化学院,北京100191;中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室,北京100085;首都师范大学信息工程学院,北京100048【正文语种】中文【中图分类】X171.5水质的生物式监测方法灵敏度强,适应性广,能够适应于多种场合的水质监测工作并广泛地应用在水环境的质量检测和水质安全预警中,它能够弥补理化监测方法实时性和综合性较差的缺点,能够产生巨大的社会和经济效益[1]。

其基本原理是利用水生生物个体、种群的健康状态、生理特征、运动特征等的变化来指示水体环境质量的变化,表征环境污染状况,从生物学角度为水体环境质量监测和评价提供依据[2-3]。

基于3D计算机视觉的鱼类行为分析研究汤一平;刘森森;石兴民;钟羽云【摘要】分析了现有鱼类生物监测系统不能全面精准地检测和描述鱼类的空间位置的缺陷,设计了一种基于3D计算机视觉的鱼类行为分析系统,以实现从三维视角对鱼类进行监测并分析鱼类的运动行为.该系统首先通过自组织背景建模方法对图像中鱼的前景进行提取,然后计算出鱼的质心位置,并由3D视觉装置的几何关系计算鱼在实际三维空间中的位置,通过跟踪得到鱼类运动的三维轨迹,最后根据鱼类运动轨迹数据计算出鱼的游动的速度和角速度,得到鱼类运动行为模式曲线.实验结果表明利用3D计算机视觉对鱼类行为进行跟踪与描述,能为鱼类活动量水平变化及鱼类活动模式改变的定量分析奠定坚实的基础.【期刊名称】《高技术通讯》【年(卷),期】2015(025)003【总页数】8页(P249-256)【关键词】生物指示器;计算机视觉;鱼类运动行为;3D视频分析【作者】汤一平;刘森森;石兴民;钟羽云【作者单位】浙江工业大学信息工程学院杭州310023;浙江工业大学信息工程学院杭州310023;浙江工业大学信息工程学院杭州310023;浙江省地震局杭州310013【正文语种】中文鱼类自身运动行为的变化在一定程序上反映了外界环境的变化，因而鱼类作为一种生物指示器[1]，在水质监测、生物医学、水产养殖等方面有着广泛的应用。

现在已有多种基于视觉的鱼类行为监测系统，如汤一平等人开发的基于机器视觉的生物式水质监测仪[2]、卢焕达等人设计的基于计算机视觉的鱼类行为自动监测系统[3]、周鸿斌开发的基于计算机视觉的鱼类运动监测系统[4]。

这些系统虽能实时地对鱼类的状况进行监测，但监测仅在二维下进行，难以全面表达鱼的空间运动行为，例如自上而下拍摄的监测系统只能观察到鱼类水平的运动，而对鱼类的上浮和下潜等竖直方向运动无法监测。

采用计算机视觉对鱼类的行为进行分析，首先要对鱼的状态和运动轨迹进行识别。

鱼是一种非刚体的目标，如何有效获取鱼类的3D视频数据，并从获取的视频数据中解析出其活动量、活动模式并分析出其行为，具有一定的挑战性。