游泳型魚類智能投喂

1、目錄1背景、目的及意義2 材料和方法Contents3結(jié)果與討論4 結(jié)論5 展望水產(chǎn)養(yǎng)殖中投喂的重要性背景、目的及意義 投喂成本 ：約占養(yǎng)殖成本50% 魚類福利：饑餓/ 過量投喂材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論高效投喂?魚: 充足的營養(yǎng)保障水: 盡少量的飼料殘留展 望3人工投喂（基于經(jīng)驗）背景、目的及意義勞動強(qiáng)度材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論責(zé)任心投喂經(jīng)驗展 望4設(shè)備自動投喂（定時定量）背景、目的及意義穩(wěn)定性準(zhǔn)確性拓展性材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論展 望5智能投喂（定時投喂，判斷何時停止投喂）背景、目的及意義 基于殘餌檢測(水聲傳感器, 水下攝像機(jī),等)材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論 入侵式 對儀器本身質(zhì)量要

2、求較高，易損耗 局部區(qū)域檢測，無法適用于RAS中的全局（多點(diǎn)）投喂（Juell et al., 1993; Fang and Chang, 1999; Flood et al., 2010）展 望6智能投喂（定時投喂，判斷何時停止投喂）背景、目的及意義 基于魚群行為檢測(計算機(jī)視覺技術(shù))材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論 自動、非入侵式 相對經(jīng)濟(jì)有效 但運(yùn)動魚群中多目標(biāo)個體跟蹤仍是挑戰(zhàn)展 望7如何做到智能投喂？背景、目的及意義理想狀態(tài)：根據(jù)養(yǎng)殖魚類實時饑餓程度進(jìn)行反饋投喂問題：如何判斷魚的饑餓程度或攝食行為強(qiáng)度？材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論展 望8基于魚群行為檢測(計算機(jī)視覺技術(shù))背景、目的及意義喬峰等

3、（2015）利用簡單圖像處理方法對網(wǎng)箱養(yǎng)殖鱸魚的攝食活動特征進(jìn)行量化，通過對攝像機(jī)視野范圍內(nèi)攝食魚群的個體數(shù)量進(jìn)行識別，從而實現(xiàn)魚群攝食激烈程度的衡量，該方法避免了個體追蹤，卻未考慮魚群攝食時濺起的水花以及個體重疊等因素的干擾。(SBCS函數(shù))Liu et al. (2014) 通過幀間差分法對RAS養(yǎng)殖大西洋鮭魚群的攝食活動進(jìn)行分析，免去了對個體追蹤的繁瑣，該方法以幀間差分值為參考依據(jù)，精度不足，且忽略了由魚群攝食活動引起的水面反光因素，并需要事先對前后2幀圖像中肉眼可見的魚的個體數(shù)進(jìn)行判斷，在實際應(yīng)用中是繁瑣的。(CVAFI函數(shù))材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論展 望9循環(huán)水養(yǎng)殖車間背景、目的及

4、意義養(yǎng)殖環(huán)境可控穩(wěn)定材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論展 望10探尋適用于RAS智能投喂新方法背景、目的及意義從RAS出發(fā)，結(jié)合游泳型魚類的攝食特性，在單輪多次投喂策略的基礎(chǔ)上，利用計算機(jī)視覺技術(shù)對魚群攝食行為強(qiáng)度進(jìn)行量化分析，并結(jié)合腸胃飽滿指數(shù)對魚群的攝食行為強(qiáng)度進(jìn)行評估。材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論展 望11實驗對象背景、目的及意義材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論尼羅羅非（廣東苗場）數(shù)量: 120條平均重量: 205g展 望12實驗裝置背景、目的及意義DO : ( 6.50.5 ) mg/L；TAN：0.6 mg/L；水溫: ( 272 ) ；pH: 7.80.3；材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論水體流速: (

5、50010) L/h養(yǎng)殖池半徑: 1m；水位高度:（432）cm展 望13實驗裝置背景、目的及意義計算機(jī)視覺系統(tǒng)主要包括：視頻采集系統(tǒng)（Dell服務(wù)器：CPU Xeon X5650，頻率2.66GHz，內(nèi)存24GB、?？低旵CD高清攝像機(jī)：DS-2CD6233F-SDI型）；照明系統(tǒng)（今臺LED）；材料和方法投喂系統(tǒng)（杭州啟程QC-TR-15）。結(jié)果與討論結(jié) 論視頻采集系統(tǒng)中，攝像機(jī)安裝在養(yǎng)殖池正上方，距離水面1.2m；其采集圖像為24-bit RGB、10801920真彩圖像，采集速率為25幀/s。照明系統(tǒng)中，LED照明燈由PLC（三菱FX2N）控制。展 望14實驗方法背景、目的及意義魚苗

6、在實驗室RAS中暫養(yǎng)60d，使其適應(yīng)實驗室RAS養(yǎng)殖環(huán)境。投飼：每天飽食投喂3輪（00:00、08:00、16:00），每輪分n次投喂（n由羅非魚魚齡決定）；材料和方法光照：LED照明燈模擬光照周期（06:00-18:00白晝，18:00-06:00黑夜）。結(jié)果與討論結(jié) 論本實驗中所投喂飼料均為浮性飼料，購于通威股份有限公司。展 望15實驗方法 （腸胃飽滿指數(shù)測定）研究所涉及實驗是基于羅非魚腸胃排空的，另設(shè)置3個平行對照池用于羅非魚腸胃飽滿指數(shù)（Digesta index of gastro-intestine, DI）的測定（董桂芳等，2013）。背景、目的及意義實驗開始前，將魚饑餓36h，

7、以便充分排空各自胃腸中的內(nèi)容物。實驗期間, 實驗魚在同一時間段統(tǒng)一飽食投喂一次，并在飽食投喂后每間隔半小時對分別對實驗池、平行對照池進(jìn)行飽食投喂實驗。材料和方法每次飽食投喂時，實驗池上方攝像機(jī)記錄當(dāng)前魚群攝食行為的同時，每個平行對照池中隨機(jī)撈出3尾羅非魚放入已溶解有MS222水溶液的塑料桶中進(jìn)行深度麻醉（防止解剖時實驗魚胃腸蠕動而導(dǎo)致解剖結(jié)果產(chǎn)生誤差）；然后將9尾魚單獨(dú)稱量（魚體濕質(zhì)量Mi），冰盤上解剖，取出胃和腸中的內(nèi)含物，60干燥至質(zhì)量恒定, 繼而稱重（腸胃內(nèi)含物干質(zhì)量Ni），最后計算出每尾魚的腸胃飽滿指數(shù)，并取其平均值。結(jié)果與討論結(jié) 論整個實驗周期中，實驗池和對照池中的魚是恒定不變的：每

8、當(dāng)對照池中有魚被撈出時，3條相似的羅非魚將被補(bǔ)充進(jìn)相應(yīng)對照池。展 望16魚群攝食行為分析方法背景、目的及意義 目標(biāo)特征提取材料和方法 基于改進(jìn)動能模型的魚群攝食行為強(qiáng)度評估結(jié)果與討論結(jié) 論展 望17目標(biāo)特征提取背景、目的及意義 魚群目標(biāo)特征提取盡管背景差分法 （Ye et al., 2016）和粒子平衡流方案 （Zhao et al.,2016）能有效用于魚群前景目標(biāo)的分割，但對于RAS而言，穩(wěn)定的背景和平穩(wěn)的水流環(huán)境通常是較難以滿足的。本研究中利用一個改進(jìn)的基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) （Zhang et al., 2012）的前景目標(biāo)分割方法對魚群特征點(diǎn)進(jìn)行提取。材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論 水面反光區(qū)域提

9、取展 望18魚群目標(biāo)特征提取背景、目的及意義 視圖像I (10801920)包含10801920個節(jié)點(diǎn)，每個節(jié)點(diǎn)Xij 代表圖像的一個灰度級像素點(diǎn),(i, j) 表示節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)；材料和方法矩陣I(x) 、I(y) 分別為圖像水平梯度和垂直結(jié)果與討論結(jié) 論梯度計算后的結(jié)果；展 望19魚群目標(biāo)特征提取背景、目的及意義 設(shè)定一個滑動窗Wnodes (k k)，其中心為節(jié)點(diǎn)X ，毗鄰節(jié)點(diǎn)為記為X ；ijmn材料和方法 節(jié)點(diǎn)X 的權(quán)重值w 通過公式1計算而得；ijij結(jié)果與討論結(jié) 論w w(x) w(y) I(x) I(x) I(y) I(y)(1)ijijijijmnijmnI Wmnnodes其中i,

10、 m1,1080, j, n1,1920 , i m, j n.展 望20魚群目標(biāo)特征提取背景、目的及意義令0 1，w 為w 中的最大值，則節(jié)點(diǎn)maxijX 的自由度d (非負(fù)數(shù))可計算得：ijij材料和方法w , if d w & d dijijmaxijmn(2)結(jié)果與討論 dij0, otherwise結(jié) 論自由度dij為正數(shù)的節(jié)點(diǎn)被視為當(dāng)前圖像中的魚群目標(biāo)初始特征點(diǎn)。展 望21魚群目標(biāo)特征提取背景、目的及意義 上述特征點(diǎn)的檢測都是基于其相較于周圍節(jié)點(diǎn)的高梯度值的，因此，一些背景特征點(diǎn)（例如深色的養(yǎng)殖裝置）可能會被誤檢；材料和方法 考慮到這些背景特征點(diǎn)的低速性，光流法被用于緩解這一現(xiàn)象，

11、即速度較低（低于vstan）的魚群初始特征點(diǎn)將會被剔除；結(jié)果與討論結(jié) 論展 望22魚群目標(biāo)特征提取背景、目的及意義 此外，水面反光區(qū)域噪聲有時亦會被誤檢為特征點(diǎn)，因此，本文中通過公式3對此干擾進(jìn)行剔除；材料和方法0, if I (s) T & I (v) Tijsijvdij (3)結(jié)果與討論結(jié) 論wij , otherw ise其中I(s)和I(y)分別表示圖像I在HSV色彩模型中的飽和度值和亮度值，T 和T 分別表示I(s) 和I(y)相應(yīng)的sv展 望閾值。23魚群目標(biāo)特征提取背景、目的及意義材料和方法(a)(b)結(jié)果與討論結(jié)論(c)展望24圖2 (a) 原始圖像; (b) 初始特征點(diǎn)提取

12、; (c) 基于背景和反光干擾去除的前景特征點(diǎn)提取.魚群目標(biāo)特征提取背景、目的及意義但在實際養(yǎng)殖中，由于現(xiàn)場養(yǎng)殖環(huán)境的復(fù)雜性（燈光昏暗、魚群多層次分布、水體渾濁等）以及養(yǎng)殖對象自身體色變化（魚體色會趨向于養(yǎng)殖池池壁顏色變化，從而提升計算機(jī)識別難度)，使得基于上述方法的魚群目標(biāo)特征點(diǎn)分割效果的可靠性降低。材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論展 望25水面反光區(qū)域提取背景、目的及意義水面反光區(qū)域變化特征不但能在一定程度上反應(yīng)水體流場的變化強(qiáng)度；且經(jīng)長期實驗觀察，由魚群攝食行為活動引起的水面反光區(qū)域的變化特征更能在一定程度上反映魚群攝食行為活動強(qiáng)度。因此，除了從魚群自身行為角度分析外，本研究亦從養(yǎng)殖水體的水面

13、反光區(qū)域的變化特征角度對魚群攝食行為強(qiáng)度進(jìn)行分析。材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論展 望26基于改進(jìn)動能模型的魚群攝食活動強(qiáng)度評估背景、目的及意義針對RAS實際養(yǎng)殖特點(diǎn)（動能模型以目標(biāo)聚集程度和目標(biāo)運(yùn)動速度為主要參考因素的模型。為防止魚群爭食時的過度擁擠，飼料往往是全局或者多點(diǎn)拋灑的，魚群的聚集程度并不明顯），提出了一種針對游泳型魚類攝食活動強(qiáng)度分析的改進(jìn)動能模型：材料和方法C ( v ) 2E(4)結(jié)果與討論結(jié) 論( k n )Ea v e r a g e式中C 魚群運(yùn)動特征變化的不規(guī)律程度；v Eaverage魚群運(yùn)動平均變化速度；EK 魚群運(yùn)動動能。展 望27魚群運(yùn)動平均變化速度魚群的不規(guī)律運(yùn)

14、動程度主要體現(xiàn)在其運(yùn)動速度和運(yùn)動方向上， 利用光流法對魚群自身行為變化特征以及由魚群運(yùn)動而產(chǎn)生的水面反光區(qū)域變化特征（即像素點(diǎn)的運(yùn)動速度）進(jìn)行提?。ㄟ\(yùn)動方向上的變化在本實驗中并不明顯）背景、目的及意義設(shè)連續(xù)2幀圖像之間的光流為F，則目標(biāo)運(yùn)動的變化幅度表示為：材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論1 0 8 0 1 9 2 0 F ( m , n )N (5) 1 n 1vma v e r a g e其中N為當(dāng)前幀中非零運(yùn)動矢量總數(shù)。展 望28魚群運(yùn)動特征變化的不規(guī)律程度速度直方圖一種非參數(shù)估計的方法，本研究中將變化速度分為若干個角度區(qū)間，然后將連續(xù)2幀目標(biāo)圖像中的運(yùn)動矢背景、目的及意義量速度幅值歸類到不同

15、區(qū)間中取進(jìn)行統(tǒng)計。如圖3為魚群自身行為以及反光區(qū)域變化特征統(tǒng)計直方圖，橫軸表示變化速度，縱軸表示不同速度出現(xiàn)的概率。材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論展 望29圖3 (a) 魚群自身變化特征統(tǒng)計直方圖(b) 反光區(qū)域變化特征統(tǒng)計直方圖魚群運(yùn)動特征變化的不規(guī)律程度背景、目的及意義利用信息熵（Jiang et al., 2010）來對魚群自身行為及光面反光區(qū)域變化特征分布概率的無規(guī)律程度進(jìn)行衡量，從而實現(xiàn)魚群運(yùn)動不規(guī)律程度材料和方法的分析：m P( j) l b (P( j)結(jié)果與討論結(jié) 論C(6)Ej 1在統(tǒng)計學(xué)中，信息熵用來衡量不確定度，熵越大，則被測變量的無規(guī)律程度越高（Sethna , 2006）

16、。在信息理論中，信息熵被用來判定隨機(jī)變量的不確定度與無規(guī)律性（Biaynicki-Birula, 1975）。展 望30仿真結(jié)果背景、目的及意義分別利用本文中提出的改進(jìn)動能模型，即EK函數(shù)、針對循環(huán)水養(yǎng)殖大西洋鮭智能投喂的CVAFI函數(shù)、材料和方法 針對網(wǎng)箱養(yǎng)殖鱸魚的智能投喂的SBCS函數(shù)對四種不同腸胃飽滿指數(shù)DI1、DI2、DI3和DI4分別為結(jié)果與討論186.3510、131.7210、74.2810、12.4910；值越小，魚群饑餓程度越高）下的羅非魚魚群在單輪多次投喂策略（間隔時間為（402）s）下所表現(xiàn)出來的攝食活動強(qiáng)度進(jìn)行仿真(重復(fù)實驗取平均值)。結(jié) 論展 望31仿真結(jié)果背景、目的

17、及意義材料和方法結(jié)果與討論圖5 基于EK函數(shù)的魚群攝食活動強(qiáng)度仿真（基于水面反光區(qū)域）圖4 基于EK函數(shù)的魚群攝食活動強(qiáng)度仿真（基于魚群目標(biāo)特征點(diǎn)）結(jié) 論展 望32圖6 基于CVFAI函數(shù)的魚群攝食活動強(qiáng)度仿真 圖7 基于SBCS函數(shù)的魚群攝食活動強(qiáng)度仿真投飼模糊控制雛形背景、目的及意義根據(jù)圖4和5中仿真結(jié)果特性，實際養(yǎng)殖中單輪投飼量Q(n)可由下式模糊控制：材料和方法結(jié)果與討論EK(n)EK(n1)Q(n)Q(n1), 0 1, n3(7)其中，Q(n)和E (n)分別表示當(dāng)前投喂點(diǎn)投喂量和E 值，KK為校正系數(shù)，該系數(shù)需由不同條件下的實驗擬合。此外，結(jié)論展望為消除計算時正負(fù)數(shù)的干擾，每個E

18、 (n)在計算時需和一個正整數(shù) 進(jìn)行疊加。K33需注意的地方背景、目的及意義本試驗所設(shè)計循環(huán)水養(yǎng)殖池中的排水口含有鋼制地漏，易反光，這在一定程度對養(yǎng)殖池中反光區(qū)域的精準(zhǔn)分割帶來影響，因此應(yīng)該盡量避免使用類似白色反光材料。材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論展 望34需注意的地方背景、目的及意義本試驗所用羅非魚，無論其大小和群體規(guī)模均具備運(yùn)動時攪動水體以達(dá)到水面反光區(qū)域劇烈變化的效果。但在實際養(yǎng)殖中，當(dāng)養(yǎng)殖對象的大小和規(guī)模不足以攪動水體以達(dá)到水面反光區(qū)域變動時，本研究中所提出的方法的可實施性將會降低。材料和方法結(jié)果與討論結(jié) 論展 望35結(jié) 論背景、目的及意義利用改進(jìn)動能模型對魚群自身特征點(diǎn)以及由魚群攝食活動引起的水面反光區(qū)域的變化特征進(jìn)行量化、仿真