本发明专利技术公开了一种基于机器视觉与环境动态耦合的智能投喂方法和装置，该方法是根据气象监测结果确定投喂方式，当监测为无雨时则采用机器视觉控制投喂，即采用图像处理技术分析获得鱼群的实时摄食欲望，判断摄食欲望的强弱从而决定投喂时间及投喂量。当监测为降雨则采用模糊控制投喂，即根据预先建立的模糊控制模块，以鱼群的种类、体重以及养殖水温、溶解氧作为输入，投饲率和投饲率系数作为输出，确定投喂时间及投喂量。本发明专利技术的方法可以根据天气的变换自动切换投喂控制方式，以实现智能精准投喂。喂。喂。
【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉与环境动态耦合的智能投喂方法及装置
[0001]本专利技术属于水产养殖
，涉及一种基于机器视觉与环境动态耦合的智能投喂方法及装置，该装置尤其可以在池塘环境下根据天气情况选择投喂方式，并且根据池塘环境和游泳型鱼类的摄食需求自动调整饲料投喂量。
技术介绍
[0002]随着经济社会的快速发展和人民生活水平的显著提高，人们对鱼肉蛋白的需求不断增加，全球鱼类价格将处于上升通道，水产品消费市场居民收入的增长，以及人口增涨、耕地限制的因素使全球对蛋白质等水产肉类需求的增加是驱动价格上涨的主要原因。另外我国渔业政策为保证海洋及环境可持续性，其野生捕捞渔业产量会逐步下降，与此同时养殖渔业在成本(人工、饲料、能源等)不断上升的情况下产量增速也会减缓。
[0003]当前，我国的水产养殖模式主要包括工厂化养殖、深水网箱养殖、池塘养殖等。其中池塘养殖的由于环境因素的影响，机械化程度偏低，常见的池塘投饲方式有两种：人工投饲和池塘投饲机。
[0004]人工投饲主要是使用勺子、铁锹等手工工具人工抛洒饲料，并通过眼睛凭经验来判断养殖对象需求的词料量。通常情况下，难以掌握养殖对象最适合的需求水平。人工投料并不能保证投喂的均匀性，费时、费工、劳动强度大、效率低，甚至浪费鱼饲料，同时污染池塘水质。影响鱼类的生长发育，增加了养殖成本。投饲机集定点、定时和定量于一体，具有投饲面积广、投饲均匀、等优点。既减轻了渔民的劳动强度，又增加了鱼的产量。但现有的投饲机大多采用机械定时的简易控制系统，并不能根据鱼的实际摄食需求自动调整投饲量。当投喂量小于鱼的实际摄食需求时，会出现严重的抢食现象，使鱼之间发生相互碰撞甚至造成鱼体表面损伤，而表面有损伤的鱼和弱小的鱼更容易感染某些鱼类疾病，使养殖水环境承受较大的压力，对鱼的生长产生不利的影响；当投喂量大于鱼的实际摄食需求时，不仅会增加养殖成本，多余的饲料还会严重污染养殖环境。因此，饲料的投喂量要尽可能的与鱼的实际摄食需求一致。
[0005]计算机视觉技术是一种能够实时判断鱼类摄食需求，且便于与投饲机相配合进行投饲作业的技术，但对于池塘投喂来说，常会存在阴雨天气环境因素的干扰，造成机器视觉方法进行的投喂判断变的不是很准确。基于水质监测的模糊控制投喂，可以根据采集的水温、溶解氧、鱼体重量和相关文献实验数据和专家经验数据确定鱼的投喂率和投喂率系数，得出鱼的投喂量进行投喂工作。
[0006]基于以上的问题，本专利技术提出的是一种基于机器视觉与环境动态耦合的池塘智能投喂方法及装置：将机器视觉与水质监测技术相结合，根据气象预测自动切换控制方式以达到精准投喂作业，为鱼类提供适合生长所需的食物与营养，降低人工成本和减少水质的污染。
技术实现思路
[0007]本专利技术提出的是一种基于机器视觉与环境动态耦合的智能投喂方法及装置，根据气象预测自动切换控制方式，自动调整投喂量和投喂时长，为池塘养殖的合理化投饲作业提供良好的参考和技术支撑。
[0008]一种基于机器视觉与环境动态耦合的智能投喂方法，是根据气象监测结果确定投喂方式，当监测为无雨时则采用机器视觉控制投喂，当监测为降雨则采用模糊控制投喂。
[0009]所述的机器视觉控制投喂是采用图像处理技术分析获得养殖生物的实时摄食欲望，判断摄食欲望的强弱从而决定投喂时间及投喂量。包括：
[0010]首先进行两次常规投喂，分析出前两次投喂的养殖生物摄食活跃程度再确定后续的投喂状态，具体的：投喂开始后，拍摄养殖生物摄食实时视频画面，将图像由RGB色彩空间转换为HSV色彩空间，并分别提取其在饱和度S分量和亮度V分量下的色彩分量，对反光区域进行分割、提取：
[0011][0012]其中I
s
(x,y)和I
v
(x,y)分别表示图像在(x,y)处饱和度和亮度，T
s
和T
v
分别为饱和度阈值和亮度阈值，f(x,y)表示经二值化处理后的像素点(x,y)的取值；
[0013]利用光流法对由养殖生物运动而产生的水面反光区域变化特征进行提取，设连续2帧图像之间的光流为F，目标区域的变化幅度表示为(x,y)表示当前帧的反光区域坐标，N是当前帧中非零运动矢量总数；
[0014]将连续2帧目标图像中的运动矢量按照速度变化幅值v归类到不同区间进行统计,速度的范围分为m个区间，计算不同速度出现的运动矢量个数和概率，其中0≤j≤m，k(j)为落入速度区间内运动矢量个数；P(j)为落入速度区间内运动矢量的概率；
[0015]利用信息熵对水体反光区域变化特征分布概率的无规律程度进行衡量，从而实现养殖生物运动不规律程度的分析；并建立养殖生物摄食活动强度分析的改动动能模型，E
k
＝C
E
v2，E
k
为养殖生物运动动能；C
E
为目标(反光)区域变化的不规律程度；
[0016]根据计算出的投喂开始前时间段t1内的摄食区域动能均值E1与投喂间隔时间段t2摄食区域动能均值E2进行比较：其中为第α秒的动能值，为第θ秒的动能值；若E2＞1.3E1，则进行下一轮投喂；根据单轮投喂中的相邻两次投饲节点的摄食活跃程度的相关性来预测当前投饲节点需投喂的饲料量：且n∈Z；Q(n)和E(n)分别为当前投饲节点的预测投喂量和养殖生物运动动能，n为投喂次数；投喂时间为：其中，l为投饲机的投饲速率，T1为投饲机开启时的预热时间；若E2＜1.3E1，则停止投喂，等待下一次投喂
工作的开始。
[0017]所述的模糊控制投喂具体包括：
[0018]首先根据相关文献实验数据和专家经验数据，建立以养殖生物的种类、体重以及养殖水温、溶解氧作为输入，投饲率和投饲率系数为输出的模糊控制模块；
[0019]通过估算装置测量养殖生物高度A和宽度B计算养殖生物质量：M＝aA
b
+cB
d
+e(A
·
B)
f
+g；其中，M为养殖生物的质量，a、b、c、d、e、f、g均为预先于实验条件下测量并经最小二乘法拟合后得到的常数，其中a，b，c，d>0，e、f、g则无范围要求；计算养殖生物平均重量：p为投喂前5小时中被测取养殖生物的数量；
[0020]将养殖生物平均质量、养殖水温、溶解氧实时数据模糊化处理后输入模糊控制模块，根据建立的模糊规则表模糊推理由养殖水温、养殖生物平均质量输出投饲率K，由养殖水温、溶解氧输出投饲率系数R，将所得的投饲率和投饲率系数去模糊化，计算出池塘所需投喂量：V＝K
j
R
j
M
p
u；其中，
j
和R
j
为解模糊后得出的投饲率和投饲率系数，u为养殖生物数量，投喂时间为其中，l为投饲机的投饲速率，T1为投饲机开启时的预热时间。
[0021]在养殖的全程需对水质进行实时监测，在投喂前1小时和投喂期间，关闭增氧，当检测水体溶解氧低于3mg/本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉与环境动态耦合的智能投喂方法，其特征在于，根据气象监测结果确定投喂方式，当监测为无雨时则采用机器视觉控制投喂，当监测为降雨则采用模糊控制投喂。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉与环境动态耦合的智能投喂方法，其特征在于，所述的机器视觉控制投喂是采用图像处理技术分析获得养殖生物的实时摄食欲望，判断摄食欲望的强弱从而决定投喂时间及投喂量。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉与环境动态耦合的智能投喂方法，其特征在于，所述的机器视觉控制投喂包括：首先进行两次常规投喂，分析出前两次投喂的养殖生物摄食活跃程度再确定后续的投喂状态，具体的：投喂开始后，拍摄养殖生物摄食实时视频画面，将图像由RGB色彩空间转换为HSV色彩空间，并分别提取其在饱和度S分量和亮度V分量下的色彩分量，对反光区域进行分割、提取：其中I
s
(x，y)和I
v
(x，y)分别表示图像在(x，y)处饱和度和亮度，T
s
和T
v
分别为饱和度阈值和亮度阈值，f(x，y)表示经二值化处理后的像素点(x，y)的取值；利用光流法对由养殖生物运动而产生的水面反光区域变化特征进行提取，设连续2帧图像之间的光流为F，目标区域的变化幅度表示为(x，y)表示当前帧的反光区域坐标，N是当前帧中非零运动矢量总数；将连续2帧目标图像中的运动矢量按照速度变化幅值v归类到不同区间进行统计，速度的范围分为m个区间，计算不同速度出现的运动矢量个数和概率，其中0≤j≤m，k(j)为落入速度区间内运动矢量个数；P(j)为落入速度区间内运动矢量的概率；利用信息熵对水体反光区域变化特征分布概率的无规律程度进行衡量，从而实现养殖生物运动不规律程度的分析；并建立养殖生物摄食活动强度分析的改动动能模型，E
k
＝C
E
v2，E
k
为养殖生物运动动能；C
E
为目标(反光)区域变化的不规律程度；根据计算出的投喂开始前时间段t1内的摄食区域动能均值E1与投喂间隔时间段t2摄食区域动能均值E2进行比较：其中为第α秒的动能值，为第θ秒的动能值；若E2＞1.3E1，则进行下一轮投喂；根据单轮投喂中的相邻两次投饲节点的摄食活跃程度的相关性来预测当前投饲节点需投喂的饲料量：δ∈(0，1)，n≥3且n∈Z；Q(n)和E(n)分别为当前投饲节点的预测投喂量和养殖...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶章颖，倪伟强，赵建，朋泽群，魏丹，韩志英，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
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