(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210560428.6 (22)申请日 2022.05.23 (71)申请人 大连理工大 学 地址 116024 辽宁省大连市甘井 子区凌工 路２ 号 (72)发明人 杜海　赵云鹏　孟娟　毕春伟　 (74)专利代理 机构 辽宁鸿文知识产权代理有限 公司 21102 专利代理师 许明章　王海波 (51)Int.Cl. G06T 7/60(2017.01) G06T 7/66(2017.01) G06T 7/68(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/277(2017.01)G06V 20/05(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/62(2022.01) (54)发明名称 一种用于养殖场内的低成本鱼类生长监测 方法 (57)摘要 本发明属于养殖监测领域， 提出了一种用于 养殖场内的低成本鱼类生长监测方法， 主要由网 络摄像机、 二自由度电动云台、 网线、 交换机和PC 机实现。 本方法通过网络摄像头便可以获取养殖 池内鱼的体长数据， 不仅方便而且成本低； 而且 仅需一个正方形边框便可以完成系统标定任务， 简单易行。 另外， 考虑鱼游动时水深对 图像测量 的影响， 进行多层标定， 并通过边缘宽度定位、 像 面仿射校正和对鱼体中心线分段统计计算的方 式来获取鱼体长度， 计算简单且消耗低， 便于部 署。 本发明将图像测量技术与养殖实际相结合， 可非接触、 实时获取自由状态下鱼体的长度， 该 方法的运用可大幅度提高养殖厂对鱼类生长的 感知能力。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114972477 A 2022.08.30 CN 114972477 A 1.一种用于养殖场内的低成本鱼类生长监测方法， 其特征在于， 该用于养殖场内的低 成本鱼类生长监测方法中的系统包括网络摄像机(1)、 二自由度电动云台(2)、 网线(3)、 网 络交换机(4)和PC机(5)； 网络摄像机(1)安装于二自由度电动云台(2)上； 每个养殖池的网 络摄像机(1)均通过网线(3)连接到网络交换机(4)上； 网络交换机(4)连接至监控中心的PC 机(5)； 二自由度电动云台(2)安装在养殖池上方， 其调节网络摄像机(1)角度， 使之可俯视 观测养殖池内的场景； 系统安装完毕后， 进行鱼类长度测量时， 首先进行系统定标， 然后采 用轮询的方式依次分析各个网络摄像机(1)采集的图像， 并进 行鱼类目标体中心线提取， 之 后进行图像坐标校正并采用分段重构的方式进行鱼体长度计算， 最后在一段追踪过程中进 行体长统计分析并记录数据； 具体包括 步骤如下： 步骤A： 调节二自由度电动云台(2)使得养殖池测量区域位于 网络摄像机(1)画面中心； 将一个已知边长的正方形边框水平放置在养殖池测量区域的不同深度， 每次放置时保证正 方形边框的两条边顺着鱼群游动的方向； 每个深度仅放置一个位置， 放置后通过上方的网 络摄像机(1)采集图像， 记作Imgi， i＝1， 2， 3. ..N， 其中N 为所采集的图像帧数； 步骤B： 对Imgi， i＝1， 2， 3 ...N进行角点提取， 记录角点坐标 同时于四个角点组成的边框图像的每条边中点位置统计边缘宽 度， 记作 利用仿射变换映射角点坐标 为 使得 四个新角点所组成 的图像为正方形， 记录仿射变换矩阵Mi， i＝1， 2， 3...N； 同时记录经过仿射变换后图像的标 定参数， 即边框的实际长度与边框在图像中的像素长度的比值， 记作Scal eXi和ScaleYi， i＝ 1， 2， 3...N； 步骤C： 完成上述步骤后， 当网络摄像机(1)位置不再变动， 不再执行步骤A与步骤B； 系 统开始运行后， PC 机(5)每日按时间分配表 依次调入网络摄 像机(1)的图像进行处 理； 步骤D： PC机(5)调用某台网络摄像机(1)后， 对该网络摄像机(1)采集的图像进行处理， 使用图像分割的方法识别并提取养殖池测试区域内鱼体轮廓， 记作Tk， k＝1， 2， ...， n， 其中 n为获得的鱼体 轮廓的个数； 步骤E： 在轮廓Tk， k＝1， 2， ...， n上顺时针随机抽取3 ‑5个点， 以这些点为中心在该点轮 廓法线方向上提取边缘曲线， 并计算边缘宽度， 然后统计其平均值， 记作Ek， k＝1， 2， ...， n； 同时对步骤D 中的鱼体图像分割 结果按形态学骨架法计算其中心线， 并通过三阶多项式拟 合来获得光滑的鱼体中心线FLk， k＝1， 2， ...， n； 步骤F： 计算轮廓Tk， k＝1， 2， ...， n所对应分割鱼体的重心， 记作Ck， k＝1， 2， ...， n； 依次 在Imgi， i＝1， 2， 3...N中寻找与Ck， k＝1， 2， ...， n最近的边框图像t； 之后将Ek与该边框图像 中边缘宽度边框的 i＝1， 2， 3...N进行比对并选择出最接近边框图像所对应的序号 index； 步骤G： 按照步骤F选定的边框图像， 以该图像中的仿射矩阵Mindex对FLk， k＝1， 2， ...， n 进行仿射变换， 得到FL ′k， k＝1， 2， ...， n； 步骤H： 基于按照步骤F选定的边框图像的标定参数S caleXindex和ScaleYindex将FL′k， k＝权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114972477 A 21， 2， ...， n的像素坐标转为物理坐标， 同时用分段累加的方法来计算中心线的长度； 其中， 鱼体弯曲时， 中心线为曲线； 获得当前时刻测量区域内鱼体长度数据； 步骤I： 采用运动追踪的方法跟踪目标鱼类的运动， 并按照 一定的时间间隔来计算鱼体 的长度； 最后， 在这段时间内对同一鱼的体长进 行统计平均， 并以此作为被测鱼的体长信息 进行记录 。 2.根据权利要求1所述的用于养殖场内的低成本鱼类生长监测方法， 其特征在于， 所述 边缘宽度的获取方式具体为以所在点处垂直于边框 绘制边缘分布曲线， 统计上升沿宽度或 下降沿宽度。 3.根据权利要求1或2所述的用于养殖场内的低成本鱼类生长监测方法， 其特征在于， 所述步骤A的正方 形边框放置 于养殖池测量区域3 ‑4个不同深度区域。 4.根据权利要求3所述的用于养殖场内的低成本鱼类生长监测方法， 其特征在于， 所述 图像分割的方法为BiseNet V2语义分割法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114972477 A 3