[发明专利]基于脊线提取的鲟鱼快速统计方法

说明书

一种基于脊线提取的鲟鱼快速统计方法，步骤(1)、在养殖有鲟鱼的鱼池上部设置图像采集装置，获取包含整个鱼池的图像；步骤(2)、计算出鲟鱼脊线的平均长度；步骤(3)、图像进行预处理；步骤(4)、二值化处理；步骤(5)、细化处理；步骤(6)、重连断连的脊线，得到完整的鲟鱼脊线图；步骤(7)获取多个不同的连通域，统计鲟鱼脊线图相对应位置的每个连通域内的鲟鱼脊线长度，并计算出不同连通域内的鲟鱼总数，从而得到整个鱼池内的鲟鱼总数；步骤(8)、多次采集同一鱼池的图像，重复步骤(2)～(7)，并计算出鱼池内鲟鱼总数的均值。提高了工作效率，解决了人工清点中对鲟鱼造成的影响，安全可靠，方便快速地统计出鲟鱼数量。

技术领域

本发明涉及统计方法，特别涉及一种基于脊线提取的鲟鱼快速统计方法。

背景技术

鲟鱼是一种具有高经济价值的水产物种，人工养殖基地主要分布在浙江、湖北、山东等地，目前产自中国的鱼子酱占世界20％以上。鲟鱼养殖工序繁多，盘点鲟鱼数目是其中的一个重要环节，普遍采用了人工清点的方法，操作时间视养殖规模、作业人数而定。传统的人工方法，不但费时费力，而且极易因连续作业产生疲劳，存在安全隐患。且人工清点属于主观行为，最终的资产数据不具客观性，容易造假，市场无法较好地评估公司产值，造成投资者的财产损失。

已有的生物盘点方法包括图像深度学习法、图像形态学法和红外传感器检测法等。这些方法已成功应用于人数统计、医学血细胞计数、鱼苗计数等特定场景，其中红外传感器检测法适用于低黏连度、体积小的鱼苗或虾苗计数，且设备较为复杂；图像深度学习法和图像形态学法是基于图像处理的识别技术，取样方便，设备简易，识别算法对计数精度有较大的影响。

在鲟鱼养殖过程中，由于年龄或生长原因个体体积差异较大，鱼池形状不固定(尺寸、外形)，属于群体养殖，而且游动的鲟鱼极易出现黏连现象，形态不固定。而采用深度学习则需要采集大量的识别样本，红外传感器检测法无法较好地处理黏连的个体。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的现状，提供一种识别精度高、速度快、安全可靠的基于脊线提取的鲟鱼快速统计方法。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于脊线提取的鲟鱼快速统计方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤(1)、在养殖有鲟鱼的鱼池上部设置图像采集装置，获取包含整个鱼池的图像；

步骤(2)、根据步骤(1)获取的图像，计算出鲟鱼脊线的平均长度：在步骤(1) 中采集的图像中圈定出N₁条独立无黏连的鲟鱼，然后滤除上述N₁条独立无黏连的鲟鱼之外的其他信息，得到第一图像，再对第一图像进行二值化处理，得到第二图像，根据第二图像计算出N₁条独立无黏连的鲟鱼脊线的平均长度；其中，N₁为正整数，N₁≥3；

步骤(3)、对步骤(1)获取的图像进行预处理：在步骤(1)获取的图像中圈定出全部鲟鱼存在的有效区域，然后滤去无关的场景信息，得到第三图像；

步骤(4)、对第三图像进行二值化处理，得到第四图像；

步骤(5)、对第四图像进行细化处理得到第五图像；

步骤(6)、在第五图像中设置搜索区域，对每个搜索区域内出现断连的脊线进行重连，得到鲟鱼脊线图；

步骤(7)、根据第四图像获取多个不同的连通域，统计步骤(6)中鲟鱼脊线图相对应位置的每个连通域内的鲟鱼脊线长度，并计算出不同连通域内的鲟鱼总数，从而得到整个鱼池内的鲟鱼总数，其中计算公式为：