基于计算机视觉的鱼类行为自动监测系统设计与实现_卢焕达

资 源 简 介

基于计算机视觉的鱼类行为自动监测系统设计与实现_卢焕达

详 情 说 明

计算机视觉技术在渔业和水生生态研究中的应用正变得越来越广泛。鱼类行为自动监测系统通过图像采集设备实时捕获鱼群活动画面，随后利用计算机视觉算法对鱼类的位置、游动轨迹和群体行为模式进行分析。

这类系统通常由硬件和软件两部分组成。硬件方面主要包括水下摄像机、光源和计算设备，需要根据实际应用场景选择合适的分辨率和帧率。软件实现的核心是对连续视频流中的鱼类目标进行检测、跟踪和行为特征提取。

在算法层面，系统首先会对原始图像进行预处理以增强对比度和去除噪声，然后采用背景减除或深度学习模型来检测每一帧中的鱼体目标。目标跟踪算法负责建立帧与帧之间鱼体目标的对应关系，从而计算游动速度、方向和群体分布等行为指标。

为了适应不同鱼种和环境条件，系统需要具备一定的自适应能力。例如，可以通过机器学习方法训练专门的分类器来识别特定种类的鱼，或建立行为模型来区分正常活动与应激反应。长期监测数据还能用于发现鱼类行为的周期性规律和环境影响因素。

这类系统不仅减轻了人工观察的工作量，其定量化和客观性的特点也为水产养殖优化和生态研究提供了新的技术手段。未来随着算法性能的提升和硬件成本的下降，计算机视觉在鱼类行为监测领域的应用前景将更加广阔。