[发明专利]一种基于鱼群摄食状态细粒度分类的反馈式投饵控制方法

权利要求书

1.一种基于鱼群摄食状态细粒度分类的反馈式投饵控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

模型训练阶段：

根据鱼群巡游视频构建鱼群摄食状态数据集，并进行预处理后进行数据样本转换得到帧间运动特征数据集，构建帧间特征分类网络，完成视频分类训练；

实际应用阶段：

采用训练好的帧间特征分类网络，以待分类的鱼群巡游视频的帧间运动特征为输入，根据输入的分类结果按照制定的阶梯式投饵策略完成投饵；

所述的模型训练阶段具体包括以下步骤：

1)构建鱼群摄食状态数据集：面向循环养殖池环境采集基于水下视角的鱼群巡游视频，剔除噪声视频后根据鱼群摄食状态标注规则对视频进行鱼群摄食状态标注；

2)视频预处理：针对视频偏暗、对比度较弱的问题，采用直方图变换算法对视频帧进行预处理，增强视频帧的亮度和对比度；

3)数据样本转换：通过光流法对鱼群摄食状态数据集中的每一个视频样本依次计算其内部所有相邻帧的光流位移场，并统计幅值和相角的分布直方图，作为相邻帧的帧间运动特征，将视频数据集转化为帧间运动特征数据集；

4)搭建帧间特征分类网络，根据帧间运动特征数据集训练帧间特征分类网络，在每段视频内部完成帧间运动特征的分类；

5)采用基于阈值的多数投票策略，将视频内部的帧间特征分类结果映射为视频最终的类别，完成视频分类。

2.根据权利要求1所述的一种基于鱼群摄食状态细粒度分类的反馈式投饵控制方法，其特征在于，所述的步骤1)中，噪声视频具体为循环养殖池中发生增氧曝气的人工行为时拍摄到的视频。

3.根据权利要求1所述的一种基于鱼群摄食状态细粒度分类的反馈式投饵控制方法，其特征在于，所述的步骤1)中，鱼群摄食状态标注规则具体为：

第一类：未摄食，鱼群对周围饵料无反应，不主动进食；

第二类：弱摄食，鱼群开始主动进食，但仅对周围饵料有进食反应，游动范围较小；

第三类：强摄食，鱼群开始主动抢食，大范围游动抢夺饵料。

4.根据权利要求1所述的一种基于鱼群摄食状态细粒度分类的反馈式投饵控制方法，其特征在于，所述的步骤2)中，采用直方图线性变换算法拉宽像素值的分布空间，削弱原本集中在设定范围内的像素值尖峰，增强视频帧对比度，提高亮度，直方图线性变换公式的表达式为：

R′＝R*γ_R

G′＝G*γ_G

B′＝B*γ_B

其中，γ_R、γ_B、γ_G为RGB通道各自对应的线性变换系数，R、G、B为视频帧某一像素点RGB通道的原始像素值，R′、G′、B′为直方图线性变换后该点对应的RGB通道的像素值。

5.根据权利要求1所述的一种基于鱼群摄食状态细粒度分类的反馈式投饵控制方法，其特征在于，所述的步骤3)具体包括以下步骤：

31)通过稠密光流法计算视频样本内所有相邻帧的光流位移场；

32)将光流位移场转换为幅值强度场和相角强度场，转换的计算式具体为：

其中，mag(u,v)为位置为(u,v)的像素点p的移动幅值，ang(u,v)为位置为(u,v)的像素点p的移动相角，p_x(u,v)为位置为(u,v)的像素点p沿水平方向x的偏导，Py(u,v)为位置为(u,v)的像素点p沿竖直方向y的偏导；

33)将相角按一定间隔划分为m个区间，幅值按最大最小值之间的差值划分为n个区间，统计每个区间的像素分布信息，得到m维幅值分布直方图和n维相角分布直方图，将幅值分布直方图和相角分布直方图拼接得到m+n维特征作为视频相邻帧的帧间运动特征，并且以此提取视频样本内所有相邻帧的帧间特征。