專利名稱：基于圖像中水生生物運(yùn)動(dòng)特征的水質(zhì)監(jiān)測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于圖像中水生生物錦鯽運(yùn)動(dòng)特征的水質(zhì)監(jiān)測(cè)方法，用于環(huán)境監(jiān) 測(cè)，視頻運(yùn)動(dòng)分析和農(nóng)業(yè)生境等應(yīng)用領(lǐng)域，在水質(zhì)監(jiān)測(cè)、大氣監(jiān)測(cè)、環(huán)境安全評(píng)價(jià)、生物信息 與傳感、節(jié)能減排、毒性研究、生物學(xué)研究等方面都有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和環(huán) 境工程學(xué)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
目前，國(guó)內(nèi)外針對(duì)水質(zhì)監(jiān)測(cè)已開(kāi)展了一系列研究工作，在水質(zhì)的評(píng)價(jià)過(guò)程中，常規(guī) 的水環(huán)境指標(biāo)檢測(cè)通常采用理化方法。采用生物檢測(cè)可以對(duì)多種污染物的協(xié)同作用進(jìn)行檢 測(cè)，比理化檢測(cè)的單一性檢測(cè)有很大的優(yōu)勢(shì)。生物檢測(cè)可以檢測(cè)出較低濃度的慢性毒效應(yīng) 的污染物，可以提高檢測(cè)的時(shí)效性，便于人們及時(shí)對(duì)水環(huán)境進(jìn)行處理，生物檢測(cè)還克服了傳 統(tǒng)理化檢測(cè)的局限性和連續(xù)取樣的繁瑣性。德國(guó)產(chǎn)品“MFB (Multispecies Freshwater Biomonitor)多物種凈水監(jiān)測(cè)儀”通 過(guò)多物種凈水監(jiān)測(cè)儀對(duì)水生生物運(yùn)動(dòng)行為變化的監(jiān)測(cè)與分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)水體的生物在線監(jiān) 測(cè)，綜合評(píng)價(jià)出水質(zhì)的變化，從而在第一時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)水體綜合毒性變化的監(jiān)測(cè)，以應(yīng)對(duì)在 飲用水生產(chǎn)過(guò)程中出現(xiàn)的各種預(yù)料之外的事件。也可以研究各種水生生物在不同水質(zhì)中的 反映。多物種凈水監(jiān)測(cè)儀測(cè)量原理基于四極電阻轉(zhuǎn)換技術(shù)，被測(cè)生物放置于一個(gè)有水流經(jīng) 過(guò)的圓柱形有機(jī)玻璃管內(nèi)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對(duì)水質(zhì)監(jiān)測(cè)中理化檢測(cè)的單一性等不足，提出一種基于圖像 中水生生物錦鯽游動(dòng)特征的水質(zhì)監(jiān)測(cè)方法，該方法只需要兩個(gè)攝像頭、一條錦鯽、一個(gè)魚(yú)缸 就可以進(jìn)行水質(zhì)監(jiān)測(cè)，降低水質(zhì)監(jiān)測(cè)成本，適用于各種廢水的監(jiān)測(cè)。為實(shí)現(xiàn)這樣的目的，本發(fā)明的技術(shù)方案中，采用水生生物錦鯽作為指示生物，采用 兩個(gè)攝像頭拍攝錦鯽在魚(yú)缸中游動(dòng)的圖像序列，根據(jù)圖像求出單位時(shí)間內(nèi)錦鯽的平均運(yùn)動(dòng) 速度、轉(zhuǎn)向次數(shù)、平均轉(zhuǎn)彎角度、平均身體傾角、滯留上層水域時(shí)間，根據(jù)該五項(xiàng)指標(biāo)的異常 變化進(jìn)行自動(dòng)判斷，對(duì)檢測(cè)出的超標(biāo)濃度廢水進(jìn)行報(bào)警。首先采用兩個(gè)攝像頭拍攝錦鯽在 魚(yú)缸中游動(dòng)的圖像序列，在兩個(gè)圖像序列中采用圖像閾值分割技術(shù)檢測(cè)出在各個(gè)圖像上錦 鯽的目標(biāo)區(qū)域，根據(jù)目標(biāo)區(qū)域信息求出錦鯽在各幀圖像上的位置和角度，然后根據(jù)錦鯽在 各幀圖像上的位置和角度信息求出單位時(shí)間內(nèi)平均運(yùn)動(dòng)速度、轉(zhuǎn)向次數(shù)、平均轉(zhuǎn)彎角度、平 均身體傾角、滯留上層水域時(shí)間。最后根據(jù)該五項(xiàng)指標(biāo)判斷水質(zhì)污染程度。本發(fā)明的水質(zhì)監(jiān)測(cè)方法具體包括以下幾個(gè)步驟
1.采用兩個(gè)攝像頭拍攝錦鯽在魚(yú)缸中游動(dòng)的圖像序列
采用兩個(gè)攝像頭對(duì)錦鯽在魚(yú)缸中的游動(dòng)進(jìn)行拍攝，一個(gè)攝像頭放在魚(yú)缸的正上方，一 個(gè)攝像頭放在魚(yú)缸的側(cè)方，得到兩個(gè)圖像序列。2.求出錦鯽的運(yùn)動(dòng)特征采用圖像閾值分割技術(shù)檢測(cè)并得到在各個(gè)圖像上錦鯽的目標(biāo)區(qū)域，根據(jù)目標(biāo)區(qū)域信息 求出錦鯽在各個(gè)圖像上的中心像素位置。根據(jù)上方攝像頭拍攝的圖像序列中錦鯽的中心像 素位置求出錦鯽的運(yùn)動(dòng)軌跡，根據(jù)上方攝像頭拍攝的圖像序列中錦鯽的中心像素位置和時(shí) 間求出錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)速度，根據(jù)上方攝像頭拍攝的圖像序列中錦鯽的目標(biāo)區(qū)域信 息求出錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的身體角度。根據(jù)側(cè)方攝像頭拍攝的圖像序列中錦鯽目標(biāo)區(qū)域最高 點(diǎn)的像素位置求出錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的距水面距離，根據(jù)側(cè)方攝像頭拍攝的圖像序列中錦鯽 的目標(biāo)區(qū)域信息求出錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的身體傾角。3.求出錦鯽的五項(xiàng)指標(biāo)
根據(jù)錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)速度求出錦鯽在單位時(shí)間內(nèi)(選取一分鐘為單位時(shí)間)平 均運(yùn)動(dòng)速度，根據(jù)錦鯽的運(yùn)動(dòng)軌跡和各個(gè)時(shí)刻的身體角度求出錦鯽在單位時(shí)間內(nèi)的轉(zhuǎn)向次 數(shù)和平均轉(zhuǎn)彎角度，根據(jù)錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的距水面距離求出錦鯽在單位時(shí)間內(nèi)的滯留上層 水域時(shí)間，根據(jù)錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的身體傾角求出錦鯽在單位時(shí)間內(nèi)的平均身體傾角。4.根據(jù)錦鯽的五項(xiàng)指標(biāo)判斷水質(zhì)污染程度
若平均運(yùn)動(dòng)速度、轉(zhuǎn)向次數(shù)、平均轉(zhuǎn)彎角度、平均身體傾角、滯留上層水域時(shí)間五項(xiàng)指 標(biāo)中有多項(xiàng)或全部大于給定的閾值，則可判斷水質(zhì)被污染。本發(fā)明方法簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)容易。建立的錦鯽在單位時(shí)間內(nèi)平均運(yùn)動(dòng)速度、轉(zhuǎn)向次數(shù)、 平均轉(zhuǎn)彎角度、平均身體傾角、滯留上層水域時(shí)間五項(xiàng)指標(biāo)能準(zhǔn)確地反映水質(zhì)污染程度。本 發(fā)明方法適合于各種廢水污染的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。實(shí)驗(yàn)采用便宜、容易安裝的視頻攝像頭來(lái)采集 數(shù)據(jù)，不需要附加設(shè)備，計(jì)算錦鯽運(yùn)動(dòng)特征的方法簡(jiǎn)單，具有實(shí)時(shí)性、非接觸等優(yōu)點(diǎn)。


圖1為兩個(gè)攝像頭拍攝魚(yú)缸中錦鯽的示意圖。圖1中，一個(gè)攝像頭放在魚(yú)缸的正上方，一個(gè)攝像頭放在魚(yú)缸的側(cè)方。圖2為魚(yú)缸上方攝像頭拍攝的一幀圖像。圖2中，魚(yú)缸的像素直徑為518像素，魚(yú)缸的實(shí)際直徑為13. 8厘米。圖3為魚(yú)缸側(cè)方攝像頭拍攝的一幀圖像。圖3中，魚(yú)缸的像素寬度為526像素，魚(yú)缸的實(shí)際寬度為16. 3厘米。圖4為本發(fā)明中基于圖像序列計(jì)算錦鯽運(yùn)動(dòng)軌跡的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。圖4中，第一行是根據(jù)上方攝像頭拍攝的圖像序列，第二行是與第一行圖像對(duì)應(yīng) 的圖像閾值分割的結(jié)果，第三行是對(duì)應(yīng)于第一行、第二行的計(jì)算錦鯽的中心位置坐標(biāo)，并以 此中心位置坐標(biāo)為形心繪制方框來(lái)標(biāo)記錦鯽的結(jié)果。
具體實(shí)施例方式為了更好地理解本發(fā)明的技術(shù)方案，以下結(jié)合附圖和實(shí)施例作進(jìn)一步的詳細(xì)描 述。實(shí)施例具體針對(duì)附圖2、3、4進(jìn)行水質(zhì)監(jiān)測(cè)過(guò)程的描述。1.采用兩個(gè)攝像頭對(duì)錦鯽在魚(yú)缸中的游動(dòng)進(jìn)行拍攝，如圖1所示，一個(gè)攝像頭放 在魚(yú)缸的正上方，一個(gè)攝像頭放在魚(yú)缸的側(cè)方，得到兩個(gè)圖像序列。圖2為魚(yú)缸上方攝像頭 拍攝的一幀圖像，圖3為魚(yú)缸側(cè)方攝像頭拍攝的一幀圖像，圖4第一行即為魚(yú)缸上方攝像頭 拍攝的錦鯽游動(dòng)的圖像序列。
2.采用圖像閾值分割技術(shù)檢測(cè)在各個(gè)圖像上錦鯽的目標(biāo)區(qū)域，得到與第一行圖 像對(duì)應(yīng)的圖像閾值分割結(jié)果，如圖4第2行所示。根據(jù)目標(biāo)區(qū)域信息求出錦鯽在各個(gè)圖像 上的中心位置坐標(biāo)。根據(jù)上方攝像頭拍攝的圖像序列中錦鯽的中心像素位置求出錦鯽的運(yùn)動(dòng)軌跡。根據(jù)上方攝像頭拍攝的圖像序列中錦鯽的中心像素位置和時(shí)間求出錦鯽在各個(gè) 時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)速度(以像素為長(zhǎng)度單位)，運(yùn)動(dòng)速度計(jì)算公式為
如圖4第3行所示，錦鯽第1幀的中心像素坐標(biāo)為(X1J1)= (507，236)，第2幀的中心 像素坐標(biāo)為(x2，y2)= (488，282)，第1幀和第2幀間隔t=0. 4秒，代入運(yùn)動(dòng)速度計(jì)算公式可 得 vpixel=49. 77 像素 / 秒。圖4中魚(yú)缸口的像素直徑為518像素，實(shí)際直徑為13. 8厘米，可求出實(shí)際運(yùn)動(dòng)速 度為 ν= (13. 8/518) Vpixel= (13. 8/518) X49. 77=1. 33 厘米 / 秒。根據(jù)上方攝像頭拍攝的圖像序列中錦鯽的目標(biāo)區(qū)域信息求出錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的 身體角度。圖4第3行第1幀中錦鯽身體與χ軸的角度為-53°。根據(jù)側(cè)方攝像頭拍攝的圖像序列中錦鯽目標(biāo)區(qū)域最高點(diǎn)的像素坐標(biāo)求出錦鯽在 各個(gè)時(shí)刻的距水面距離，圖3中錦鯽的距水面距離為234像素，魚(yú)缸的像素寬度為526像 素，魚(yú)缸的實(shí)際寬度為16. 3厘米，可求出實(shí)際的距水面距離為(16. 3/526) X 234=7. 25厘 米。根據(jù)側(cè)方攝像頭拍攝的圖像序列中錦鯽的目標(biāo)區(qū)域信息求出錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的 身體傾角。圖3中錦鯽身體與水平面所成的傾角為0°。3.計(jì)算錦鯽在單位時(shí)間內(nèi)(如選取一分鐘為單位時(shí)間)各個(gè)時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)速度的算 術(shù)平均值，該值為錦鯽的平均運(yùn)動(dòng)速度。將錦鯽在單位時(shí)間內(nèi)各個(gè)時(shí)刻的當(dāng)前幀和前一幀的身體角度相減求出各個(gè)時(shí)刻 的轉(zhuǎn)彎角度，求出轉(zhuǎn)彎角度大于90°的次數(shù)，該值為錦鯽單位時(shí)間內(nèi)轉(zhuǎn)向次數(shù)。計(jì)算錦鯽在單位時(shí)間內(nèi)各個(gè)時(shí)刻的轉(zhuǎn)彎角度的算術(shù)平均值，該值為錦鯽的平均轉(zhuǎn)
彎角度。計(jì)算錦鯽在單位時(shí)間內(nèi)各個(gè)時(shí)刻的距水面距離，求出距水面距離小于5個(gè)像素的 時(shí)間值，該值為錦鯽在單位時(shí)間內(nèi)的滯留上層水域時(shí)間。計(jì)算錦鯽在單位時(shí)間內(nèi)各個(gè)時(shí)刻的身體傾角的算術(shù)平均值，該值為錦鯽在單位時(shí) 間內(nèi)的平均身體傾角。4.若平均運(yùn)動(dòng)速度、轉(zhuǎn)向次數(shù)、平均轉(zhuǎn)彎角度、平均身體傾角、滯留上層水域時(shí)間 五項(xiàng)指標(biāo)中有多項(xiàng)或全部大于給定的閾值，則可判斷水質(zhì)被污染。
權(quán)利要求
一種基于圖像中水生生物錦鯽運(yùn)動(dòng)特征的水質(zhì)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于包括如下具體步驟1) 采用兩個(gè)攝像頭對(duì)水生生物錦鯽在魚(yú)缸中的游動(dòng)進(jìn)行拍攝，一個(gè)攝像頭放在魚(yú)缸的正上方，一個(gè)攝像頭放在魚(yú)缸的側(cè)方，得到兩個(gè)圖像序列；2) 采用圖像閾值分割技術(shù)檢測(cè)并得到在各個(gè)圖像上錦鯽的目標(biāo)區(qū)域，根據(jù)目標(biāo)區(qū)域信息求出錦鯽在各個(gè)圖像上的中心像素位置。根據(jù)上方攝像頭拍攝的圖像序列中錦鯽的中心像素位置求出錦鯽的運(yùn)動(dòng)軌跡，根據(jù)上方攝像頭拍攝的圖像序列中錦鯽的中心像素位置和時(shí)間求出錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)速度，根據(jù)上方攝像頭拍攝的圖像序列中錦鯽的目標(biāo)區(qū)域信息求出錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的身體角度。根據(jù)側(cè)方攝像頭拍攝的圖像序列中錦鯽目標(biāo)區(qū)域最高點(diǎn)的像素位置求出錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的距水面距離，根據(jù)側(cè)方攝像頭拍攝的圖像序列中錦鯽的目標(biāo)區(qū)域信息求出錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的身體傾角； 3) 根據(jù)錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)速度求出錦鯽在單位時(shí)間內(nèi)(選取一分鐘為單位時(shí)間)平均運(yùn)動(dòng)速度，根據(jù)錦鯽的運(yùn)動(dòng)軌跡和各個(gè)時(shí)刻的身體角度求出錦鯽在單位時(shí)間內(nèi)的轉(zhuǎn)向次數(shù)和平均轉(zhuǎn)彎角度，根據(jù)錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的距水面距離求出錦鯽在單位時(shí)間內(nèi)的滯留上層水域時(shí)間，根據(jù)錦鯽在各個(gè)時(shí)刻的身體傾角求出錦鯽在單位時(shí)間內(nèi)的平均身體傾角；4) 若平均運(yùn)動(dòng)速度、轉(zhuǎn)向次數(shù)、平均轉(zhuǎn)彎角度、平均身體傾角、滯留上層水域時(shí)間五項(xiàng)指標(biāo)中有多項(xiàng)或全部大于給定的閾值，則可判斷水質(zhì)被污染。
全文摘要
一種基于圖像中水生生物錦鯽運(yùn)動(dòng)特征的水質(zhì)監(jiān)測(cè)方法，采用錦鯽作為指示生物，采用兩個(gè)攝像頭拍攝錦鯽在魚(yú)缸中游動(dòng)的圖像序列，根據(jù)圖像求出錦鯽單位時(shí)間內(nèi)的平均運(yùn)動(dòng)速度、轉(zhuǎn)向次數(shù)、平均轉(zhuǎn)彎角度、平均身體傾角、滯留上層水域時(shí)間，根據(jù)該五項(xiàng)指標(biāo)的異常變化進(jìn)行自動(dòng)判斷，對(duì)檢測(cè)出的超標(biāo)濃度廢水進(jìn)行報(bào)警。首先采用兩個(gè)攝像頭拍攝錦鯽在魚(yú)缸中游動(dòng)的圖像序列，在兩個(gè)圖像序列中采用圖像分割技術(shù)檢測(cè)錦鯽在各個(gè)圖像上的目標(biāo)區(qū)域信息，根據(jù)目標(biāo)區(qū)域信息求出錦鯽在各幀圖像上的位置和角度，然后根據(jù)錦鯽在各幀圖像上的位置和角度信息求出單位時(shí)間內(nèi)平均運(yùn)動(dòng)速度、轉(zhuǎn)向次數(shù)、平均轉(zhuǎn)彎角度、平均身體傾角、滯留上層水域時(shí)間。最后根據(jù)該五項(xiàng)指標(biāo)判斷水質(zhì)污染程度。本發(fā)明方法簡(jiǎn)單、實(shí)現(xiàn)容易，解決了水質(zhì)監(jiān)測(cè)中理化檢測(cè)的單一性等問(wèn)題。
文檔編號(hào)G01N21/84GK101900688SQ201010256880
公開(kāi)日2010年12月1日 申請(qǐng)日期2010年8月19日 優(yōu)先權(quán)日2010年8月19日
發(fā)明者潘海朗 申請(qǐng)人:潘海朗