基于魚(yú)群行為分析的水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究.pdf

1、飲水安全是社會(huì)關(guān)心和重視的一個(gè)問(wèn)題，當(dāng)水污染事件發(fā)生時(shí)，如何快速地預(yù)警是防止污水進(jìn)入生活飲用水的關(guān)鍵。隨著生物式水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)概念地提出，越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始致力于生物水質(zhì)監(jiān)測(cè)技術(shù)的研究。利用水生生物進(jìn)行水質(zhì)預(yù)警，是因?yàn)樗飳?duì)水體環(huán)境變化非常敏感。當(dāng)水受到污染時(shí)，水生生物的行為、體色或者形態(tài)等特征會(huì)產(chǎn)生明顯的變化。通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)捕獲這種變化，并加以量化分析，最終得到水生生物的行為變化與水質(zhì)污染之間的關(guān)系，從而達(dá)到預(yù)警作用。

2、　　本文以紅鯽魚(yú)作為水體環(huán)境的指示生物。通過(guò)攝像頭拍攝多條紅鯽魚(yú)在魚(yú)缸中的游動(dòng)視頻，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，圖像處理技術(shù)得到目標(biāo)魚(yú)的三維空間坐標(biāo)，然后利用卡爾曼濾波算法，對(duì)多條魚(yú)進(jìn)行跟蹤，提取并量化了魚(yú)群的活動(dòng)量，聚散度和平均游動(dòng)高度等特征值。通過(guò)對(duì)這些特征值進(jìn)行組合與魚(yú)群行為相關(guān)聯(lián)得到語(yǔ)義模型，最后將該語(yǔ)義模型應(yīng)用于水質(zhì)監(jiān)測(cè)平臺(tái)中。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括：
　　1.研究了魚(yú)類(lèi)行為與水質(zhì)之間的關(guān)系。本文通過(guò)研究魚(yú)類(lèi)的生理行為、趨性行為

3、和社交行為，了解魚(yú)類(lèi)的基本行為形式。然后通過(guò)總結(jié)魚(yú)類(lèi)在金屬化合物水質(zhì)、高溫水質(zhì)、缺氧水質(zhì)、偏酸和偏堿水質(zhì)等多種水質(zhì)下群體行為的變化，提出了魚(yú)群行為與水質(zhì)的關(guān)系并提取了相關(guān)的運(yùn)動(dòng)特征。
　　2.研究了基于卡爾曼濾波的魚(yú)群三維跟蹤算法。從傳統(tǒng)二維平面空間中獲取到的魚(yú)群行為特征失去了大量真實(shí)和有用的信息。擴(kuò)展到三維空間后，可以得到更多更全面的魚(yú)群行為特征，如魚(yú)在水中的高度，魚(yú)的活動(dòng)量以及魚(yú)群的空間分布。本文首先利用平面鏡輔助單目攝像頭的

4、方式進(jìn)行三維視頻數(shù)據(jù)地采集，然后以水中物體成像原理為基礎(chǔ)，結(jié)合了攝像機(jī)成像原理、平面鏡成像原理以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，推導(dǎo)出了魚(yú)目標(biāo)質(zhì)心三維坐標(biāo)的計(jì)算公式。最后使用卡爾曼濾波算法對(duì)質(zhì)心三維坐標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)的預(yù)測(cè)與跟蹤，并提取和分析了魚(yú)群的平均游速、平均活動(dòng)量、平均游動(dòng)高度和魚(yú)群聚散度等典型群行為參數(shù)在水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的適用情況。
　　3.提出了基于多參數(shù)的魚(yú)群行為語(yǔ)義模型。通過(guò)將平均活動(dòng)量、魚(yú)群聚散度和平均游動(dòng)高度等參數(shù)進(jìn)行閾值化，得到各個(gè)