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魚,餓了嗎?機器視覺技術能判斷

日期:2018-07-18 來源:币游国际

魚,餓了嗎?機器視覺技術能判斷_heydanbo.com

    ■獲獎論文

    北京市科協主辦第十四屆北京青年優秀科技論文二等獎 《水產養殖魚類圖像處理方法》

    ■論文第一作者

    國家農業信息化工程技術研究中心博士 周超

    餓不餓:機器視覺察言觀色

    養魚不僅是一門“藝術”,也需要高科技。比如,在喂魚時,什麽時候喂,喂多少,喂幾次,降溫了升溫了怎麽喂,魚看起來胃口不好怎麽辦?這裏麵有很多的科學問題,投喂量不足會影響魚類的生長,過量投喂也會降低飼料的轉換效率。更為嚴重的是,過投會導致殘餘的餌料產生。這些未吃殘餌的分解會消耗氧氣,並產生氨氮等有毒物質,嚴重的會影響魚類的生命和生長。

    魚類與人不能直接交流,那麽怎麽知道魚餓不餓,胃口好不好呢?在實際生產中,人工觀察魚類食欲雖然比較直觀,但是效果因人而異,效率較低。

    國家農業信息化工程技術研究中心的周超博士通過分析和研究,發現與人類相似,魚餓的時候也會有很多行為上的變化,可以直接反映其饑餓程度。

    機器視覺技術非常適合用於獲取和量化魚類的攝食行為,它是人工智能發展的一個重要分支。簡單說來,機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷,其通過圖像攝取裝置將被攝目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理係統,對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征。

    機器視覺具有無損、開發簡單、成本低的優點。然而,雖然機器視覺技術目前在工業現場用得比較成熟,但是其還沒有大規模應用於水產養殖中。這是由水產養殖的特殊性決定的,一方麵攝像頭和研究對象之間隔了水這一特殊的介質,光的折射、反光等現象影響了使用效果;另一方麵,魚有隨環境顏色的變化調整體色的習性,導致采集到的圖像對比度非常低。為解決以上問題,周超研究了水麵反光的處理方法,自適應的圖像對比度增強方法,達到最優的視覺效果,增強了機器視覺在水產養殖中的使用效果。

    最後,通過一係列的圖像處理算法,綜合魚的位置、大小、方向、速度等信息,結合一係列的數學算法,就可以得到評價魚類的食欲和饑餓程度的指標。

    喂多少:智能算法說了算

    利用智能算法,構建智能投喂決策方法,可以實現按魚類的需要進行投喂。作為一種新興的解決問題的形式,智能算法非常適合應用於水產養殖係統。然而其怎麽實現投喂量和啟停的判斷呢?智能模型或者算法之所以被稱為“智能”的,是因為這些模型類似於人的大腦,可以模擬人類的認識和經驗的學習過程。其實主要是首先建立訓練集,告訴模型什麽樣的行為參數輸入可以得到什麽樣的輸出,模型訓練後,完成學習過程,建立了一定的規則(即“經驗”)。後續就可以實現對輸入行為參數的判斷,自動輸出控製指令(繼續或者停止投喂),實現了按魚類食欲調整的智能投喂決策,進而取代了以往靠簡單選取閾值判斷投喂。

    在周超等人的研究中有很多自主創新的成果,研究水平已經處於國內外領先,得到了挪威卑爾根大學、中國海洋大學等國內外專家的肯定。他們首次提出了基於魚類行為指標的智能投喂方法,是對原先人工判斷的一個重大突破。實驗結果也表明,它可以極大節省飼料。更重要的是,如果任由節省的這部分飼料在水裏分解,勢必會汙染環境。實現以上的功能隻需要攝像頭和一係列的軟件算法,在長期應用時成本優勢明顯,具有大規模推廣應用的潛力。


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