一种基于声纳的网箱鱼群逃逸报警方法与流程

技术特征：
1.一种基于声纳的网箱鱼群逃逸报警方法，其特征在于，所述方法为在网箱的至少一个面设有声呐，通过接收声呐回波获得声学图像，基于声学图像进行鱼群逃逸报警判定，具体包含以下步骤：步骤一：获得声学图像，进行背景初始化得到初始化背景；步骤二：将新获得的声学图像与初始化背景进行比对，得到二值图像；步骤三：对初始化背景进行更新，重复步骤二和步骤三；步骤四：对二值图像进行膨胀，腐蚀，联通区域检测；步骤五：基于目标点提取方法对连通区域提取疑似目标点，记录疑似目标点所在像素位置；步骤六：集合所有疑似目标点的像素位置，得到结果矩阵；步骤七：基于若干周期的结果矩阵，确定是否报警。2.根据权利要求1所述基于声纳的网箱鱼群逃逸报警方法，其特征在于，所述步骤一中，通过如下步骤进行背景初始化：声学图像存储于二维矩阵img(m,n)中，其中m,n为图像像素位置；将前l帧声学图像的对应像素点的像素值求平均值得到矩阵a(m,n)，对矩阵a(m,n)的每个像素点建立高斯模型，初始化高斯模型的均值矩阵avg(m,n)＝a(m,n)，高斯模型的方差矩阵std(m,n)＝a(m,n)。3.根据权利要求2所述基于声纳的网箱鱼群逃逸报警方法，其特征在于，所述步骤二中，新获得的声学图像存储于二维矩阵img(m,n)，使用img(m,n)减去均值矩阵avg(m,n)，结果与方差矩阵std(m,n)对应点比较，如果差值大于门限，则认为该点是前景点，令二值图像ground(m,n)对应的点为1，否则该点为背景点，令二值图像ground(m,n)对应的点为0。4.根据权利要求3所述基于声纳的网箱鱼群逃逸报警方法，其特征在于，二值图像的绘制公式为式(1)所示：5.根据权利要求3或4所述基于声纳的网箱鱼群逃逸报警方法，其特征在于，所述步骤三中，依据更新因子alpha，更新背景的均值矩阵avg(m,n)和方差矩阵std(m,n)。6.根据权利要求5所述基于声纳的网箱鱼群逃逸报警方法，其特征在于，背景更新的高斯模型更新公式为式(2)(3)所示：avg(m,n)＝alpha*img(m,n) (1-alpha)*avg(m,n)(2)std(m,n)＝alpha*(img(m,n)-avg(m,n)) (1-alpha)*std(m,n)(3)。7.根据权利要求1所述基于声纳的网箱鱼群逃逸报警方法，其特征在于，所述步骤五中目标点提取方法为，以联通区域的最大值所在的像素点或者质心所在的像素点为疑似目标点，提取疑似目标点所在的像素位置。8.根据权利要求1所述基于声纳的网箱鱼群逃逸报警方法，其特征在于，所述步骤六中，集合所有疑似目标点的像素位置后得到集合s＝{(x,y)}，其中x,y为疑似目标点所在的像素位置，s为疑似目标点的集合。9.根据权利要求1所述基于声纳的网箱鱼群逃逸报警方法，其特征在于，所述步骤六中，通过如下方式得到结果矩阵：假定声学图像的尺寸为(m,n)，即宽度为m个像素点，高度
为n个像素点，将声学图像在宽度方向均匀划分为m1块，高度方向均匀划分为n1块，则整个声学图像被分成m1*n1个小区域，建立矩阵result(m1,n1)，对应m1*n1个小区域，初始化为全零，然后与集合进行比对，将集合s中的每个元素(x,y)对应于矩阵result相应的位置(区域)记为1，则表示该区域存在目标，得到结果矩阵。10.根据权利要求1所述基于声纳的网箱鱼群逃逸报警方法，其特征在于，所述步骤七中，通过如下方式确定是否报警：对连续n个周期的结果矩阵result(m1,n1)进行统计，如果在同一个区域内，n个周期中有p个周期存在目标，则表明该处网衣破损，进行报警处理，否则该处网衣未破损。

技术总结
本发明属于水声图像处理领域，涉及一种基于声纳的网箱鱼群逃逸报警方法。所述方法为在网箱的至少一个面安装主动声纳，接收声纳回波，经过信号处理形成声学图像，基于声学图像进行鱼群逃逸报警。包括七个步骤：步骤一，初始化背景图像；步骤二，新图像与背景图像相减，形成前景图像；步骤三，更新背景图像，以适应不断变化的背景；步骤四，对步骤二形成的前景图像进行膨胀，腐蚀，联通区域检测；步骤五，提取疑似目标点；步骤六，将声纳图像分成多个小区域，将疑似目标点标记至对应的小区域；最后，根据连续多个周期的结果，对每个小区域的疑似目标数进行统计，依据确定的门限进行报警处理。本发明可用于各种水域，并且具有较低的虚警率。并且具有较低的虚警率。并且具有较低的虚警率。


技术研发人员：王慧文 许钢灿
受保护的技术使用者：中国船舶重工集团公司第七一五研究所
技术研发日：2022.05.24
技术公布日：2022/8/30