[实用新型]一种适时识别水生动物的装置

说明书

一、技术领域

本实用新型涉及一种适时识别水生动物的装置，属于计算机识别技术领域。

二、背景技术

在一些海底观光场所，诸如中国青岛的海底世界，游客们对各种水生动物信息的获取都是通过导游的介绍而得的。这种信息接收方式存在几个严重的缺陷：首先，导游对于各种水生动物的介绍，仅仅限于眼前的几种，并不能全面介绍水族馆里的所有物种。其次，每个游客感兴趣的动物各不相同，仅仅通过导游基于个人喜好的介绍，并不能满足每个顾客独特的需求。再次，导游解说是一个串行过程，效率低下，耗时费力。

三、发明内容

为克服现有技术的缺陷，本实用新型提供一种适时识别水生动物的装置及其工作方法。

一种适时识别水生动物的装置，包括摄像头、数字信号处理器(DSP)、存储器、译码器、两个外接RAM、外接FLASH和液晶显示屏幕，其特征在于摄像头通过存储器与后面的数字信号处理器相接，数字信号处理器通过数据线分别和译码器、外接RAM、外接FLASH及液晶显示屏幕相连接；摄像头、数字信号处理器(DSP)、存储器、译码器、外接RAM、外接FLASH和液晶显示屏幕可安装在密封的机壳内，由机壳内的锂离子电池供电，整机架设在可移动底盘上，可适时定位追踪水生动物。

本实用新型装置采用图像采集处理部分、水生动物定位追踪部分、水生动物识别部分以及信息输出部分可将水生动物适时识别并显示在液晶显示屏幕上，同时在液晶显示屏幕上显示事先编辑好的该水生动物习性。

上述适时识别水生动物装置的工作方法，步骤如下：

a.机器初始化；

b.确定有无采集视频命令；无采集视频命令，返回等待采集视频命令；有采集视频命令，摄像头开始采集视频信息；

c.提取前景图像；

d.MCMC方法进行追踪定位，定位后的目标都被椭圆框圈定。MCMC算法可以同时跟踪多个水生动物，并且目标个数的增加对跟踪速度影响不大，实时性好；个水生动物，并且目标个数的增加对跟踪速度影响不大，实时性好；

e.确定有无训练命令；有训练命令，开始训练，训练用到HMM中的BW算法，每个样本被λ＝(π，A，B)代替，训练好的参数模型λ被存储到样本数据库中；

f.无训练命令，进行识别，识别中的参数提取部分同步骤e，每一个新得到的观测模型λ＝(π，A，B)需同数据库中的样本模型比较，识别用Forward算法；

g.经过识别步骤，每帧图像中的各个被跟踪的水生动物都被识别出来，对应每个种类，显示该动物的习性，经过DSP处理后的信息通过图1所示的通信方式由DSP传输到液晶显示屏上，游客通过显示屏，可以看到这些信息。

上述步骤c中所述的提取前景图像，步骤如下：

c1.对输入视频进行预处理，去除干扰噪声；

c2.对预处理后的视频经过像素级间和帧级间的更新，得到背景视频；

c3.从预处理后的视频中减除背景视频，得到前景视频；

c4.对上述得到的前景视频进行形态学滤波，得到理想的前景视频。

上述步骤e中所述的训练，步骤如下：

e1.计算每个目标的长宽比，作为形状模型的参数；

e2.计算目标的颜色模型参数时，在HSV颜色空间中计算每个目标的直方图，为提高速度，仅仅采用直方图中的色调H和饱和度S，并进一步对参数H和S进行尺度缩减，最后实际用到的直方图维数是30×32维；

e3.计算目标的纹理模型参数时，用到共生矩阵，并重新定义四个参数分别反映纹理一致性、纹理对比、纹理的熵和纹理相关性，上述四个参数即为纹理模型的参数；

e4.上面的形状参数、颜色参数、纹理参数组成一个观测序列O；

e5.选择一个初始模型λ＝(π，A，B)，定义最大迭代次数K，开始迭代运算；

e6.迭代次数k超过K，运算结束，得到目标的训练模型λ＝(π，A，B)；

上述步骤f中所述的识别，步骤如下：

f1.计算每个目标的长宽比，作为形状模型的参数；

f2.计算目标的颜色模型参数时，在HSV颜色空间中计算每个目标的直方图，为提高速度，仅仅采用直方图中的色调H和饱和度S，并进一步对参数H和S进行尺度缩减，最后实际用到的直方图维数是30×32维；

f3.计算目标的纹理模型参数时，用到共生矩阵，并重新定义四个参数分别反映纹理一致性、纹理对比、纹理的熵和纹理相关性，上述四个参数即为纹理模型的参数；