基于视觉感知和鱼类运动特征集成的生物式水质监测

发布时间：2023-02-17 08:24

　　随着环境污染的日益加剧,水资源极度匮乏已成为世界普遍性问题。水源污染日益严重,水源的污染导致饮用水等生活用水中的有毒有害物质明显增加,污染的水质对人类健康和生活造成了极大威胁。为此研究在线水质监测技术刻不容缓。生物式监测技术由于其自身具有实时、富集、综合等特性逐渐成为水质监测研究者关注的热点。在生物式水质监测中,鱼类作为重要的指示生物,其运动特征、生理特征等信息,直接反映水环境的变化情况,表征当前水质污染状况。针对水污染监测问题,利用正常水质和异常水质下的鱼类具有明显区别的运动特征和运动模式。本文提出了基于视觉感知和鱼类运动特征集成的生物式水质监测。具体研究内容如下:(1)利用两个视角的摄像机采集鱼体运动视频图像,通过Kuhn-Munkres(KM)算法对鱼体目标进行特征点匹配,卡尔曼滤波进行更新当前状态,找到最优的跟踪位置作为跟踪结果。KCF算法对跟踪过程中出现丢失和运动过程中产生碰撞或遮挡的目标进行补偿,有效地降低了光照、遮挡、水面波动所带来的误差。此算法可以直接得到了目标运动轨迹,避免了从图像序列中质心点再提取,在很大程度上提高了效率。(2)为避免二维运动轨迹的片面性,实验将不同...

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景及研究的目的和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 鱼类跟踪研究现状
        1.2.2 水异常状态研究现状
    1.3 当前研究成果存在的不足
    1.4 本文的主要研究内容
第2章 生物式水质监测系统建立
    2.1 引言
    2.2 实验平台搭建
        2.2.1 实验平台硬件搭建
        2.2.2 实验平台软件搭建
    2.3 实验方案
        2.3.1 实验用鱼
        2.3.2 实验试剂
        2.3.3 试验方法
    2.4 本章小结
第3章 鱼体目标跟踪与检测
    3.1 引言
    3.2 鱼体目标检测算法研究
        3.2.1 常见的目标检测算法
        3.2.2 Mobile Net_SSD目标检测算法
        3.2.3 目标检测实验结果
    3.3 鱼体目标跟踪算法研究
        3.3.1 常见的目标跟踪算法
        3.3.2 孪生网络单目标跟踪算法
        3.3.3 卡尔曼滤波多目标跟踪算法
        3.3.4 目标跟踪实验结果
    3.4 本章小结
第4章 鱼类三维运动轨迹重建
    4.1 引言
    4.2 直接线性变换原理
    4.3 空间运动三维轨迹重建
    4.4 利用轨迹判别水质
    4.5 运动特征参数提取
    4.6 本章小结
第5章 生物式水质分类器建立
    5.1 引言
    5.2 本文选取的水质分类算法
        5.2.1 SVM水质分类器
        5.2.2 XGBoost水质分类器
        5.2.3 Pointnet水质分类器
    5.3 集成学习
        5.3.1 投票法
        5.3.2 平均法
        5.3.3 学习法
        5.3.4 MAIS集成学习
    5.4 模型训练与优化
    5.5 实验结果与分析
    5.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢



本文编号：3744480