高密度養(yǎng)殖池的自動投喂控制

研究背景

高密度養(yǎng)殖池的自動投喂控制難度巨大。大多數研究都是在小規(guī)模養(yǎng)殖池進行實驗，但是實際生產環(huán)境養(yǎng)殖池尺寸大，遙測設備無法全區(qū)域監(jiān)測。和實驗室條件相比，生產環(huán)境下，魚類圖像難以分割。本文使用分區(qū)監(jiān)測的方法提取攝食活躍區(qū)，使用區(qū)域圖像分析全域攝食行為，通過飼料的消耗速率控制投喂過程。

材料和方法

實驗設置：將攝像機放置在一個高密度魚缸的水面上方，該魚缸有大約10,000條魚，由于魚缸尺寸較大，攝像機只能捕獲部分水面。

1. 魚類活躍度監(jiān)測方法

將養(yǎng)殖區(qū)劃分為九宮格形狀，每個區(qū)域有一個特征向量，特征向量有三個分量，分別是：幀間差分值，灰度圖像均值，灰度圖像方差。每一幀圖像有27個特征值。

2. 使用魚類活躍度判斷攝食開始和結束時間

使用SVM分類結果判斷攝食開始和結束時刻。每一幀圖像都有一個標簽，代表魚群是否正在攝食，使用當前時刻以及前9幀圖像的分類結果共同決策。若這10幀圖像中有5幀即以上的幀判斷為正在攝食，結果為1，否則為0。使用100幀圖判斷攝食開始和結束時間，閾值為50

3. 飼料檢測

準確估算漂浮在水面上的過量飼料是任何智能水產養(yǎng)殖系統(tǒng)的關鍵組成部分。但是，由于飼料很小，并且有水面反射光干擾（光斑會被誤判為飼料），因此檢測單個飼料非常具有挑戰(zhàn)性。檢測器具有三個組成部分：1）使用相關濾波器檢測所有可能的飼料；2）分類器檢測判斷，減少錯誤結果；3）搜索局部區(qū)域以化計算效率和準確性。

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