本發(fā)明涉及底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)識(shí)別，具體為一種基于圖像識(shí)別的底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)識(shí)別方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、底棲動(dòng)物是底棲生物中動(dòng)物的總稱，包括腔腸動(dòng)物、海綿動(dòng)物、扁形動(dòng)物、線形動(dòng)物、環(huán)節(jié)動(dòng)物、節(jié)足動(dòng)物等多種類型，它們是水生生物中的一個(gè)重要生態(tài)類型，主要棲息于海洋或內(nèi)陸水域的底部，由于底棲動(dòng)物長期生活在底泥中，對(duì)于環(huán)境污染及變化通常少有回避能力，因此其群落的破壞和重建需要相對(duì)較長的時(shí)間，對(duì)底棲動(dòng)物的群落結(jié)構(gòu)進(jìn)行識(shí)別具有重要意義，底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)是評(píng)估水生態(tài)系統(tǒng)生物多樣性的重要指標(biāo)之一，底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)的變化能夠直接反映水生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況，底棲動(dòng)物具有較長的生活史和穩(wěn)定的生活習(xí)性，其群落結(jié)構(gòu)的變化能夠解釋水體中污染物的累積效應(yīng)。通過分析底棲動(dòng)物的群落結(jié)構(gòu)，可以預(yù)測(cè)水體的環(huán)境質(zhì)量變化趨勢(shì)，識(shí)別底棲動(dòng)物的群落結(jié)構(gòu)可以為水生態(tài)修復(fù)提供依據(jù)，了解受損水體的底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)，可以選擇合適的生態(tài)修復(fù)措施，促進(jìn)水生態(tài)系統(tǒng)的恢復(fù)。

2、底棲動(dòng)物作為水生生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，其群落結(jié)構(gòu)能夠直接反映水體的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，然而，由于底棲動(dòng)物生活在水域底部，其識(shí)別和監(jiān)測(cè)一直是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，傳統(tǒng)的底棲動(dòng)物識(shí)別和群落結(jié)構(gòu)分析方法雖然能夠?qū)Φ讞珓?dòng)物進(jìn)行識(shí)別，但是不具備預(yù)警功能，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)的異常變化，并提供有效的應(yīng)對(duì)措施。因此，有必要提出一種基于圖像識(shí)別的底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)識(shí)別方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的就是為了彌補(bǔ)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種基于圖像識(shí)別的底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)識(shí)別方法及系統(tǒng)，它具有預(yù)警和基于分析結(jié)果提供針對(duì)性建議和措施的功能，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)的異常變化，并提供有效的應(yīng)對(duì)措施，以保護(hù)水體生態(tài)環(huán)境。

2、本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題，提供如下技術(shù)方案：一種基于圖像識(shí)別的底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)識(shí)別方法，該方法包括：

3、通過水下攝像機(jī)對(duì)目標(biāo)水域進(jìn)行圖像采集，并將采集到的圖像傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中；

4、對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、增強(qiáng)對(duì)比度和色彩校正步驟；

5、利用圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行底棲動(dòng)物識(shí)別，得到底棲動(dòng)物的種類和數(shù)量；

6、根據(jù)識(shí)別結(jié)果，對(duì)底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)各種底棲動(dòng)物的數(shù)量和比例，評(píng)估水體的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量；

7、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)的變化，檢測(cè)到異常情況，及時(shí)發(fā)出預(yù)警通知；

8、基于分析結(jié)果提供針對(duì)性的建議和措施。

9、進(jìn)一步地，所述通過水下攝像機(jī)對(duì)目標(biāo)水域進(jìn)行圖像采集，并將采集到的圖像傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中，該方法包括：

10、首先選擇包括防水相機(jī)、潛水殼、三腳架放入水下錄像設(shè)備；

11、根據(jù)實(shí)際環(huán)境調(diào)整設(shè)備的設(shè)置，安裝三腳架來穩(wěn)定相機(jī)；

12、將水下攝像機(jī)投放到目標(biāo)水域中，控制攝像頭進(jìn)行拍攝，拍攝不同角度、不同距離、不同時(shí)間的圖像，獲取更多樣化的數(shù)據(jù)；

13、將采集到的圖像數(shù)據(jù)從攝像頭傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中。

14、更進(jìn)一步地，所述對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，該方法包括：

15、首先識(shí)別圖像中的噪聲類型，根據(jù)噪聲類型從均值濾波、中值濾波、高斯濾波中選擇去噪算法進(jìn)行去噪處理；

16、增強(qiáng)對(duì)比度，計(jì)算圖像的直方圖和累積直方圖，統(tǒng)計(jì)每個(gè)灰度級(jí)別的像素個(gè)數(shù)和累積灰度級(jí)個(gè)數(shù)，計(jì)算調(diào)整后的灰度級(jí)別，并將其應(yīng)用到原始圖像上，得到均衡化后的圖像，將圖像劃分成小的區(qū)域，并對(duì)每個(gè)區(qū)域分別進(jìn)行直方圖均衡化，以更好地適應(yīng)不同亮度變化的區(qū)域，計(jì)算原始圖像中的最小像素值和最大像素值，通過線性映射將原始圖像中的像素值范圍映射到新的范圍之內(nèi)，以增強(qiáng)圖像的對(duì)比度；

17、色彩校正，調(diào)整圖像中的紅、綠、藍(lán)三種顏色的比例，以校正圖像的顏色，調(diào)整圖像的色調(diào)和飽和度。

18、更進(jìn)一步地，所述利用圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行底棲動(dòng)物識(shí)別，包括：

19、收集包含底棲動(dòng)物的正樣本圖像和不包含底棲動(dòng)物的負(fù)樣本圖像，選擇能夠代表底棲動(dòng)物的特征；

20、應(yīng)用邊緣檢測(cè)圖像處理算法提取底棲動(dòng)物的形態(tài)、紋理和顏色特征，邊緣檢測(cè)算法主要涉及高斯濾波、梯度計(jì)算、非極大值抑制和雙閾值檢測(cè)，梯度方向：梯度幅度：gx和gy分別是圖像在x和y方向上的梯度；

21、分類器訓(xùn)練，使用標(biāo)注好的底棲動(dòng)物圖像進(jìn)行訓(xùn)練；

22、將待識(shí)別的圖像輸入到訓(xùn)練好的分類器中，模型輸出得到底棲動(dòng)物的種類和數(shù)量。

23、更進(jìn)一步地，所述利用圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行底棲動(dòng)物識(shí)別時(shí)分類器訓(xùn)練的具體步驟包括：

24、將正樣本和負(fù)樣本劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；

25、使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn的分類模型，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn的結(jié)構(gòu)包括卷積層、池化層、全連接層，其中卷積層運(yùn)算公式為：s(i,j)＝(i*k)(i,j)＝σmσni(i-m,j-n)k(m,n)，其中i是輸入圖像，k是卷積核，s是卷積后的特征圖；

26、使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)來優(yōu)化模型的性能，在訓(xùn)練過程中，使用驗(yàn)證集數(shù)據(jù)來監(jiān)控模型的性能，以便在模型出現(xiàn)過擬合和欠擬合時(shí)及時(shí)進(jìn)行調(diào)整。

27、更進(jìn)一步地，所述根據(jù)識(shí)別結(jié)果，對(duì)底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)各種底棲動(dòng)物的數(shù)量和比例，評(píng)估水體的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，該方法包括：

28、首先，將圖像識(shí)別得到的底棲動(dòng)物種類和數(shù)量數(shù)據(jù)整理成表格和數(shù)據(jù)庫形式；

29、統(tǒng)計(jì)每種底棲動(dòng)物的數(shù)量，包括個(gè)體數(shù)量和出現(xiàn)的頻率；

30、根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，計(jì)算各種底棲動(dòng)物在群落中的比例，了解不同種類在群落中的相對(duì)重要性；

31、分析群落的穩(wěn)定性和多樣性，利用生物群落的復(fù)雜性和多樣性群落結(jié)構(gòu)參數(shù)來反映生物群落的穩(wěn)定性；

32、評(píng)估底棲動(dòng)物群落的種類多樣性、物種數(shù)量、生物量、生產(chǎn)力和食物鏈長度指標(biāo)，了解群落的復(fù)雜性和穩(wěn)定性水平。

33、更進(jìn)一步地，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)的變化，檢測(cè)到異常情況，及時(shí)發(fā)出預(yù)警通知，該方法包括：

34、應(yīng)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)的異常情況，使用基于統(tǒng)計(jì)的方法，設(shè)定閾值，底棲動(dòng)物的物種數(shù)量和出現(xiàn)頻率指標(biāo)超出正常范圍，判斷為異常；

35、將ni定義為第i種底棲動(dòng)物的數(shù)量，n是所有底棲動(dòng)物的總數(shù)量，則第i種底棲動(dòng)物的比例pi為：通過比較不同時(shí)間段的pi，判斷群落組成是否發(fā)生明顯改變，當(dāng)?shù)讞珓?dòng)物的物種數(shù)量、出現(xiàn)頻率指標(biāo)超出正常范圍，判斷為異常；

36、采用shannon-wiener多樣性指數(shù)來評(píng)估底棲動(dòng)物群落的多樣性，shannon-wiener多樣性指數(shù)：其中s是群落中的物種數(shù)，pi是第i個(gè)物種的比例，當(dāng)多樣性指數(shù)發(fā)生顯著變化，也可判斷為異常情況；

37、檢測(cè)到上述的異常情況，及時(shí)發(fā)出預(yù)警通知，預(yù)警信息通過包括手機(jī)短信、電子郵件和系統(tǒng)彈窗的方式傳達(dá)，確保相關(guān)人員能夠及時(shí)收到并做出響應(yīng)。

38、更進(jìn)一步地，基于分析結(jié)果提供針對(duì)性的建議和措施，該方法包括：

39、分析底棲動(dòng)物群落的種類多樣性、物種數(shù)量、生物量、生產(chǎn)力和食物鏈長度指標(biāo)；

40、根據(jù)分析結(jié)果，判斷水體的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，包括水體的污染程度、營養(yǎng)狀態(tài)；

41、基于上述判斷，生成相應(yīng)的建議，包括調(diào)整水生態(tài)修復(fù)措施、加強(qiáng)水體污染治理和保護(hù)底棲動(dòng)物棲息地；

42、根據(jù)生成的建議，推薦具體的措施和行動(dòng)方案，措施和行動(dòng)方案包括根據(jù)水體的污染程度和底棲動(dòng)物的敏感種類和耐污種的相對(duì)比例，確定具體的污染治理措施，包括治理的重點(diǎn)區(qū)域、治理方法和所需資源，結(jié)合底棲動(dòng)物群落的空間分布格局和環(huán)境因子，推薦保護(hù)底棲動(dòng)物棲息地的具體措施，包括劃定保護(hù)區(qū)和改善棲息地環(huán)境；

43、對(duì)采取的措施和行動(dòng)方案的效果進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè)，通過建立模型，模擬措施實(shí)施后的效果，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)以及水體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的改善情況；

44、根據(jù)評(píng)估結(jié)果，及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化建議和措施。

45、一種基于圖像識(shí)別的底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

46、圖像采集模塊，用于控制水下攝像機(jī)進(jìn)行圖像采集，并將采集到的圖像傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中；

47、圖像預(yù)處理模塊，用于對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、增強(qiáng)對(duì)比度和色彩校正步驟；

48、底棲動(dòng)物識(shí)別模塊，利用圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行底棲動(dòng)物識(shí)別，得到底棲動(dòng)物的種類和數(shù)量；

49、群落結(jié)構(gòu)分析模塊，用于根據(jù)識(shí)別結(jié)果對(duì)底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)各種底棲動(dòng)物的數(shù)量和比例，評(píng)估水體的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量；

50、預(yù)警模塊，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)的變化，檢測(cè)到異常情況及時(shí)發(fā)出預(yù)警通知；

51、智能決策支持模塊，用于基于分析結(jié)果提供針對(duì)性的建議和措施，并對(duì)措施的效果進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè)。

52、更進(jìn)一步地，該系統(tǒng)還包括用戶界面模塊，提供用戶與系統(tǒng)交互的界面，用于顯示圖像、識(shí)別結(jié)果、群落結(jié)構(gòu)分析結(jié)果、預(yù)警信息以及針對(duì)性的建議和措施。

53、與現(xiàn)有技術(shù)相比，該基于圖像識(shí)別的底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)識(shí)別方法及系統(tǒng)具備如下有益效果：

54、本發(fā)明通過采用圖像識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)底棲動(dòng)物的快速、準(zhǔn)確識(shí)別和分類，大大提高了工作效率，利用圖像識(shí)別技術(shù)，結(jié)合底棲動(dòng)物的形態(tài)、紋理、顏色等特征進(jìn)行識(shí)別，有效降低了分類和計(jì)數(shù)過程中的混淆和錯(cuò)誤率，提高了結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)的異常變化，為保護(hù)水體生態(tài)環(huán)境提供及時(shí)的預(yù)警和響應(yīng)，自動(dòng)提供針對(duì)性的建議和措施，幫助用戶更好地改善和保護(hù)水體生態(tài)環(huán)境，提高決策的科學(xué)性和有效性。

55、本發(fā)明的其他優(yōu)點(diǎn)、目標(biāo)和特征在某種程度上將在隨后的說明書中進(jìn)行闡述，并且在某種程度上，基于對(duì)下文的考察研究對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員而言將是顯而易見的，或者可以從本發(fā)明的實(shí)踐中得到教導(dǎo)。