基于视觉感知的鱼群目标检测与跟踪技术研究

论文摘要

生物式水质监控监测技术是指利用生物个体、种群或群落对环境污染所产生的反应,利用相关生物学方法,运用生物学视角对环境状况进行监测和评价的一种技术,其监测结果直接反映水环境质量状况。利用生物特征的变化来反映水质情况,是实现水质监测的一种有效的手段。因此,如何快速有效地获取相关生物的运动特征,是生物水质监测方法的主要研究内容。本文以鱼群作为生物式水质监控的指示物体,主要研究了计算机视觉在生物式水质监测系统中应用,其主要目的是获取与生物式水质监测有关的鱼群运动特征,建立一套完整的生物式水质监控体系。研究内容主要包括:鱼群目标的实时检测与跟踪、鱼群监测平台与系统的设计。主要研究工作归纳如下:1.研究了基于图割的运动目标检测方法提出了一种新的基于图割的运动目标检测算法,该算法首先运用分水岭方法对视频图像进行预处理,把图像分割成若干区域,在每个区域中分别构建网络图结构,然后构造能量函数,该函数包括:软约束、硬约束和时间约束。最后,分别在每个网络中求解最小化能量函数,找到最小割。2.研究了基于Delaunay三角网的鱼群目标跟踪算法提出了Delaunay三角网的群目标跟踪算法。该算法首先在检测后的图像中提取每条鱼的坐标点。然后,利用这些点构建Delaunay三角网,接着计算这些点的群目标力度。最后根据设定的阈值把适合的目标归入到群目标,并计算其群目标中心,达到群目标跟踪的目的。3.研究了基于视觉感知的鱼群运动监控平台与系统设计为了营造与真实环境比较接近的实验环境,对现有的实验平台作了适当改进。同时设计了基于视觉感知的鱼群目标跟踪系统体系结构,初步开发了鱼群目标的视频采集模块和跟踪模块。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 生物水质监测技术
• 1.1.1 生物监测方法
• 1.1.2 生物监测系统的特点
• 1.2 水质监测的研究现状
• 1.3 论文研究内容
• 1.4 论文体系结构
• 第2章 运动目标检测与跟踪技术基础
• 2.1 运动目标检测算法
• 2.1.1 基于光流法的运动目标检测
• 2.1.2 基于帧间差分的运动目标检测
• 2.1.3 基于背景差分的运动目标检测
• 2.2 运动目标跟踪算法
• 2.2.1 基于区域的跟踪
• 2.2.2 基于活动轮廓的跟踪
• 2.2.3 基于特征的跟踪
• 2.3 本章小结
• 第3章 基于图割的运动目标检测算法研究
• 3.1 图割基础知识原理
• 3.1.1 网络流
• 3.1.2 最大流/最小割
• 3.2 基于图割的视频图像分割算法
• 3.2.1 生成分块图
• 3.2.2 构造能量函数
• 3.2.3 构造图结构
• 3.2.4 最小化能量函数
• 3.3 实验与结果分析
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于 Delaunay 三角网的鱼群目标跟踪算法研究
• 4.1 平面Delaunay 三角网概念
• 4.1.1 Delaunay 三角网定义
• 4.1.2 Delaunay 三角网准则
• 4.2 群目标描述与群居力度建立
• 4.2.1 群目标定义与特征
• 4.2.2 群目标群居力度
• 4.3 群目标跟踪算法
• 4.3.1 计算鱼体中心
• 4.3.2 建立三角网络
• 4.3.3 化简三角网络
• 4.3.4 计算群目标中心
• 4.4 实验结果与分析
• 4.4.1 群目标跟踪效果分析
• 4.4.2 群目标相关指标分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 基于视觉感知的鱼群运动监测平台设计
• 5.1 鱼群运动监测实验平台设计
• 5.1.1 实验平台硬件组成
• 5.1.2 实验平台设计
• 5.1.3 实验平台软件结构
• 5.2 鱼群目标跟踪系统主要功能模块
• 5.2.1 视频采集模块
• 5.2.2 鱼群目标跟踪模块
• 5.3 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果