一种基于图像识别的水电工程鱼道过鱼计数方法和系统与流程

1.本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于图像识别的水电工程鱼道过鱼计数方法和系统。


背景技术：

2.鱼道是在闸、坝或天然障碍处为沟通鱼类洄游通道而设置的一种过鱼建筑物，是河流生态系统健康的评价指标之一,也是水利水电工程环境影响评价中生态环境保护的重要指标。当前，国内外对于鱼道的监测，主要在于监控过鱼的种类和数量，以验证鱼道的有效性，从而进行鱼道的改良，其存在的主要问题包括：现有的过鱼计数多采用红外线计数或者人工计数，采用红外线计数的方式无法避免鱼类在边缘反复游走时反复技术的弊端，人工计数的方式则会因为重复计数、缺数漏数等情况导致测量精度不高、人工成本较高的情况。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种基于图像识别的水电工程鱼道过鱼计数方法和系统，从而解决现有技术中存在的前述问题。
4.为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
5.一种基于图像识别的水电工程鱼道过鱼计数方法，包括：
6.对鱼道的入侵边界区域的图像进行实时采集，提取所述图像中的目标轮廓；
7.设置鱼道的所述入侵边界区域包括左临界edgeleft和右临界edgeright，根据所述目标轮廓在鱼道的所述入侵边界区域的游动方向，选择游进和游出所述入侵边界区域为不同临界的鱼，作为目标鱼进行计数。
8.优选的，通过对所述图像进行二值化处理提取所述图像中的目标轮廓。
9.优选的，设置经过二值化处理的当前的所述图像的像素矩阵为m
t
，所述像素矩阵m
t
的第x0到x1行，第y0列到y1列的子矩阵为
10.若子矩阵为鱼类部分，则
11.若子矩阵为背景部分，则
12.其中，m
abs
＝|m
t 1-m
t
|,m
t 1
表示下一帧所述图像的像素矩阵。
13.优选的，设置鱼类部分的图像矩阵为所述图像的像素矩阵，根据前后帧图像中鱼类部分的图像矩阵的位置关系，筛选出采集图像中相同的鱼记为一个目标鱼。
14.优选的，所述图像中相同的鱼的筛选包括：
15.设置鱼x在当前时刻的图像矩阵为下一时刻的图像矩阵为鱼y在又下一时刻的图像矩阵为
16.根据所述鱼x和鱼y在前后帧图像中的图像矩阵，计算前后帧图像中目标鱼的均方
差：
[0017]v0
＝[x
2-x0，y
2-y0]
[0018]
s0＝(x
1-x0)
×
(y
1-y0)
[0019]v1
＝[x
4-x2，y
4-y2]
[0020]
s1＝(x
3-x2)
×
(y
3-y2)
[0021]
d＝(|v1|-|v0|)2 (|v1|-|v0|)2[0022]
遍历寻找前后帧图像中目标鱼的均方差的最小值d
min
,若d＝d
min
且d≈0，则鱼x和鱼y为同一条鱼。
[0023]
优选的，追踪提取的所述目标轮廓的速度，将在水平方向上的运动速度与水流速度一致的目标轮廓从需要计数的目标鱼中剔除。
[0024]
一种基于图像识别的水电工程鱼道过鱼计数系统，包括图像采集器、处理器和存储器，所述图像采集器对鱼道的入侵边界区域的图像进行实时采集，所述存储器中存储有可由所述处理器执行的指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的方法。
[0025]
优选的，若所述图像采集器处于网络良好状态，则所述处理器和所述存储器实时进行图像处理计数，并将采集的所述图像和计数结果实时传输至客户端；
[0026]
若所述图像采集器处于弱网络状态，则所述处理器和所述存储区实时进行图像处理计数，并将采集到的所述图像定期手动拷贝至所述客户端，将计数结果实时传输至所述客户端；
[0027]
若所述图像采集器处于无网络状态，则将采集到的所述图像定期手动拷贝至包括所述处理器和所述存储器的服务器中执行图像处理计数，由所述服务器实时将所述图像和所述计数结果传输至所述客户端。
[0028]
本发明的有益效果是：本发明公开了一种基于图像识别的水电工程鱼道过鱼计数方法和系统，通过二值化处理简化目标轮廓的提取，并基于传统计数是容易出现误差的情况进行对应的筛选，确保可以进行计数的目标轮廓均为不会重复计数的鱼类；再通过跟踪鱼类的游动方向，仅对完全进出鱼道的鱼类进行计数；本发明采用简单且成本低廉的图像处理技术实现了过鱼计数，还提升了计数的精度，可推广性强，适合用于多种计数场景。
附图说明
[0029]
图1是过鱼计数流程图；
[0030]
图2是一种实施例的过鱼计数流程图；
[0031]
图3是网络良好条件下过鱼计数系统数据传输结构图；
[0032]
图4是弱网络条件下过鱼计数系统数据传输结构图；
[0033]
图5是无网络条件下过鱼计数系统数据传输结构图。
具体实施方式
[0034]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0035]
一种基于图像识别的水电工程鱼道过鱼计数方法，如图1所示，包括：
[0036]
对鱼道的入侵边界区域的图像进行实时采集，提取所述图像中的目标轮廓；获取目标轮廓和该目标轮廓的中心点point,并设置鱼道的所述入侵边界区域包括左临界edgeleft和右临界edgeright，判断该目标轮廓是否处于鱼道的入侵边界区域，若该目标轮廓未进入该入侵边界区域，则不对其进行追踪；若该目标轮廓进入该入侵边界区域，则追踪各目标轮廓的中心点point，判断该目标轮廓游进和游出该入侵边界区域是否是通过两个不同的临界，即若游进和游出该入侵边界区域是通过左临界edgeleft和右临界edgeright两个临界，则认定该目标轮廓为目标鱼进行计数。
[0037]
实施例中基于图像识别的水电工程鱼道过鱼计数方法，如图2所示，包括以下步骤：
[0038]
s1、对鱼道的入侵边界区域的图像进行实时采集，采用cvthreshold函数对所述图像进行二值化处理，将像素值为[0,255]区间内的彩色图像映射为仅有0和255两个像素值的图像，设置阈值，将高于阈值的像素值全部变成255，低于阈值的像素值全部变成0，从而使经过二值化处理后的图像中鱼类部分为黑色、像素值为255，背景部分为白色，像素值为0；
[0039]
s2、对经过二值化处理的图像采用cvfindcontours函数提取所述图像中的目标轮廓：
[0040]
设置经过二值化处理的当前的所述图像的像素矩阵为m
t
，所述像素矩阵m
t
的第x0到x1行，第y0列到y1列的子矩阵为
[0041]
若子矩阵为鱼类部分，则
[0042]
若子矩阵为背景部分，则
[0043]
其中,sum(m)表示矩阵m中所有像素值的和，m
abs
＝|m
t 1-m
t
|,m
t 1
表示下一帧所述图像的像素矩阵；
[0044]
s3、设置鱼类部分的图像矩阵为所述图像的像素矩阵的子矩阵，利用函数cvboundingrect()获取像素矩阵的子矩阵，根据前后帧图像中鱼类部分的图像矩阵的位置关系，筛选出采集图像中相同的鱼记为一个目标轮廓：
[0045]
设置鱼x在当前时刻的图像矩阵为下一时刻的图像矩阵为鱼y在又下一时刻的图像矩阵为
[0046]
根据所述鱼x和鱼y在前后帧图像中的图像矩阵，计算前后帧图像中目标轮廓的均方差：
[0047]v0
＝[x
2-x0，y
2-y0]
[0048]
s0＝(x
1-x0)
×
(y
1-y0)
[0049]v1
＝[x
4-x2，y
4-y2]
[0050]
s1＝(x
3-x2)
×
(y
3-y2)
[0051]
d＝(|v1|-|v0|)2 (|v1|-|v0|)2[0052]
遍历寻找前后帧图像中目标轮廓的均方差的最小值d
min
,并设置当前后帧图像中的两条鱼为同一条鱼时，在前后帧图像中该目标轮廓的均方差的最大阈值，若计算得出的
前后帧图像中目标轮廓的均方差小于该最大阈值，则将其记作：前后帧图像中的目标轮廓两者之间的均方差为0，则经过上述计算后，若d＝d
min
且d≈0时，鱼x和鱼y为同一条鱼。
[0053]
s4、追踪提取的所述目标轮廓的速度，将在水平方向上的运动速度与水流速度一致的目标轮廓从需要计数的目标鱼中剔除：
[0054]
分别追踪所述目标轮廓的水平方向和竖直方向的速度，因为鱼类的运动会同时包括水平方向和竖直方向的速度，而杂物的运动则只包括竖直方向的速度，而水平方向仅随水流进行移动；选择其中目标轮廓的水平速度与水流速度之间误差较小或基本无误差的认定为杂物，将其对应的目标轮廓剔除目标鱼的计数范围；
[0055]
s5、设置鱼道的所述入侵边界区域包括左临界edgeleft和右临界edgeright，根据鱼在鱼道的所述入侵边界区域的游动方向，选择游进和游出所述入侵边界区域为不同临界的鱼，作为目标鱼进行计数：
[0056]
判断该目标轮廓是否处于鱼道的入侵边界区域，若该目标轮廓未进入该入侵边界区域，则不对其进行追踪；若该目标轮廓进入该入侵边界区域，则追踪各目标轮廓的中心点point，判断该目标轮廓游进和游出该入侵边界区域是否是通过两个不同的临界，即若游进和游出该入侵边界区域是通过左临界edgeleft和右临界edgeright两个临界，则认定该目标轮廓为目标鱼进行计数。
[0057]
将上述基于图像识别的水电工程鱼道过鱼计数方法与现有技术中红外计数和人工计数的方法在实际场景中进行应用，2分钟内通过红外计数方式的过鱼数量为236条，人工计数的过鱼数量168条，通过图像识别计数的过鱼数量为172条，经检测图像识别的计数误差仅为2.38％。
[0058]
一种基于图像识别的水电工程鱼道过鱼计数系统，包括图像采集器、处理器和存储器，所述图像采集器对鱼道的入侵边界区域的图像进行实时采集，所述存储器中存储有可由所述处理器执行的指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行上述方法。
[0059]
若所述图像采集器处于网络良好状态，则所述处理器和所述存储器实时进行图像处理计数，并将采集的所述图像和计数结果实时传输至客户端，如图3所示；
[0060]
若所述图像采集器处于弱网络状态，则所述处理器和所述存储区实时进行图像处理计数，并将采集到的所述图像定期手动拷贝至所述客户端，将计数结果实时传输至所述客户端，如图4所示；
[0061]
若所述图像采集器处于无网络状态，则将采集到的所述图像定期手动拷贝至包括所述处理器和所述存储器的服务器中执行图像处理计数，由所述服务器实时将所述图像和所述计数结果传输至所述客户端，如图5所示。
[0062]
通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：
[0063]
本发明公开了一种基于图像识别的水电工程鱼道过鱼计数方法和系统，通过二值化处理简化目标轮廓的提取，并基于传统计数是容易出现误差的情况进行对应的筛选，确保可以进行计数的目标轮廓均为不会重复计数的鱼类；再通过跟踪鱼类的游动方向，仅对完全进出鱼道的鱼类进行计数；本发明采用简单且成本低廉的图像处理技术实现了过鱼计数，还提升了计数的精度，可推广性强，适合用于多种计数场景。
[0064]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人
员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。