基于鱼群行为分析的水质监测系统研究【毕业论文】.docx

基于鱼群行为分析的水质监测系统研究摘要饮水安全是社会关心和重视的一个问题，当水污染事件发生时，如何快速地预警是防止污水进入生活饮用水的关键。随着生物式水质监测系统概念地提出，越来越多的学者开始致力于生物水质监测技术的研究。利用水生生物进行水质预警，是因为水生生物对水体环境变化非常敏感。当水受到污染时，水生生物的行为、体色或者形态等特征会产生明显的变化。通过计算机视觉技术来捕获这种变化，并加以量化分析，最终得到水生生物的行为变化与水质污染之间的关系，从而达到预警作用。本文以红鲫鱼作为水体环境的指示生物。通过摄像头拍摄多条红鲫鱼在鱼缸中的游动视频，结合计算机视觉技术，图像处理技术得到目标鱼的三维空间坐标，然后利用卡尔曼滤波算法，对多条鱼进行跟踪，提取并量化了鱼群的活动量，聚散度和平均游动高度等特征值。通过对这些特征值进行组合与鱼群行为相关联得到语义模型，最后将该语义模型应用于水质监测平台中。本文的主要研究内容包括：研究了鱼类行为与水质之间的关系。本文通过研究鱼类的生理行为、趋性行为和社交行为，了解鱼类的基本行为形式。然后通过总结鱼类在金属化合物水质、高温水质、缺氧水质、偏酸和偏碱水质等多种水质下群体行为的变化，提出了鱼群行为与水质的关系并提取了相关的运动特征。研究了基于卡尔曼滤波的鱼群三维跟踪算法。从传统二维平面空间中获取到的鱼群行为特征失去了大量真实和有用的信息。扩展到三维空间后，可以得到更多更全面的鱼群行为特征，如鱼在水中的高度，鱼的活动量以及鱼群的空间分布。本文首先利用平面镜辅助单目摄像头的方式进行三维视频数据地采集，然后以水中物体成像原理为基础，结合了摄像机成像原理、平面镜成像原理以及计算机视觉技术，推导出了鱼目标质心三维坐标的计算公式。最后使用卡尔曼滤波算法对质心三维坐标进行实时的预测与跟踪，并提取和分析了鱼群的平均游速、平均活动量、平均游动高度和鱼群聚散度等典型群行为参数在水质监测系统中的适用情况。提出了基于多参数的鱼群行为语义模型。通过将平均活动量、鱼群聚散度和平均游动高度等参数进行阈值化，得到各个参数的取值范围。然后将同一时刻不同参数的取值进行组合形成一个输出列表，与已有的鱼群社会行为相对应，建立特征与行为之间的关系，并分析每个关系对应的语义含义，最终得到语义模型。研究了基于鱼群社会行为的水质监测系统平台。初步设计了基于鱼群行为语义模型的水质监测平台，通过（鱼群活动量，鱼群平均高度，鱼群分布）组成的特征值组合，输入到语义模型当中得到语义输出，以此来判定当前鱼群行为是否正常，从而得知当前水质状况。关键词：水质监测，鱼群行为，多目标三维跟踪，多参数，行为语义模型RESEARCH ON WATER QUALITY MONITORING SYSTEM BASED ON THE BEHAVIOR OF FISH SCHOOLABSTRACTDrinking water safety is an important and concerned issue of the society. When the water pollution occurs, the key to prevent polluted water into drinking water is to quickly alert. With the biological water quality monitoring system concept putting forward, more and more scholars begin working on biological water quality monitoring technology. Use aquatic organisms for water quality early warning, because aquatic organisms are very sensitive to environmental changes of water. When the water is contaminated, the aquatic organisms’ behavior, body color or morphology will present significant changes. By using computer vision technology to capture these changes and make quantitative analysis, we can easily find out the relationship between pollution water and the behavior of aquatic life. Finally ach