視覺技 術(shù)在水產(chǎn)養(yǎng)殖中的運用

汪文忠

近年來我國水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)發(fā)展很快，自然捕撈或者人工養(yǎng)殖是水產(chǎn)品的主要生產(chǎn)方式，但是水域環(huán)境存在未知的危險因素，對捕撈人員的身體產(chǎn)生健康威脅，也影響水產(chǎn)品的質(zhì)量與數(shù)量。傳統(tǒng)的水產(chǎn)測量方式基于人為操作，存在一定的誤差，容易受到測量習(xí)慣與個人經(jīng)驗的影響，外部客觀環(huán)境也不利于測量結(jié)果的高效準確。同時，水產(chǎn)品可能對傳統(tǒng)方式產(chǎn)生一定的應(yīng)激反應(yīng)，從而影響自身的生長。隨著人們對水產(chǎn)品要求的提高，水產(chǎn)養(yǎng)殖方面的質(zhì)量、疾病與環(huán)境等關(guān)鍵問題需要盡快得到解決。

一、計算機視覺技術(shù)

隨著圖形處理、模式識別、人工智能等新技術(shù)的發(fā)展與進步，計算機視覺技術(shù)逐漸進入人們的視野。視覺技術(shù)也稱為視覺感知、視覺認知或者圖像理解，從廣義方面來說，計算機視覺技術(shù)指的是，通過攝像機、投影儀等機器，將自然視覺能力運用到電腦中，對外界信息進行獲取、處理和解釋，從而實現(xiàn)對研究目標的分類、識別、跟蹤與決策等功能。整個處理過程涉及圖像信號的獲取與處理，然后將圖像信號的信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，進一步通過算法進行數(shù)字化信息的分析與處理，最終顯示在機器界面。視覺技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，比如，交通管理采用計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)交通環(huán)境的可視化，直觀有效地檢測駕駛員是否疲勞駕駛，查看交通流量，實時監(jiān)控交通狀況等。在水產(chǎn)養(yǎng)殖方面，計算機視覺技術(shù)不僅能彌補傳統(tǒng)測量方式的不足，從而提高水產(chǎn)品的生產(chǎn)效率與質(zhì)量，還能降低人工操作環(huán)節(jié)中不必要的成本，減少人力需求。它在水產(chǎn)養(yǎng)殖中有許多運用，例如品種識別，水質(zhì)監(jiān)測，喂養(yǎng)監(jiān)測以及行為監(jiān)測等。

二、視覺技術(shù)在水產(chǎn)養(yǎng)殖中的運用

1.品種識別

我國淡水資源豐富多樣，且營養(yǎng)價值豐富。而在品種分類過程中，傳統(tǒng)的手工作業(yè)存在一些問題，在惡劣的工作環(huán)境中，篩選、分揀操作人員面臨極大的勞動強度，而且品種識別的實際效率較低、準確性也不高，一般通過員工的肉眼識別。因此，計算機視覺技術(shù)可以有效替代人類的視覺進行品種識別操作，特別是基于視覺技術(shù)的魚類識別技術(shù)。該技術(shù)可以識別出特定場景或者環(huán)境中魚類的品種類別，從而更好地應(yīng)用在生產(chǎn)生活中。此外，魚類識別技術(shù)還可以協(xié)助海洋特定物種的調(diào)查研究、海洋生態(tài)系統(tǒng)的監(jiān)測以及水產(chǎn)品的環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測等等。目前，常用的魚類識別技術(shù)主要包括基于特征值、支持向量機（SVM）以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器視覺技術(shù)。一般識別流程是：采取并收集魚類的圖像信息，然后進行圖像預(yù)處理，提取魚類形狀、顏色與紋樣等圖像特征，在這個過程中建立良好的魚類品種識別算法模型，最終實現(xiàn)魚類的品種識別。

2.水質(zhì)監(jiān)測

在水產(chǎn)養(yǎng)殖的水質(zhì)監(jiān)測過程中，魚類是其中的關(guān)鍵性指示生物，因為魚類的行為特征、生理特性等數(shù)據(jù)信息反映了整個水域環(huán)境的優(yōu)劣變化，也能表明當(dāng)前養(yǎng)殖水環(huán)境的污染狀況。在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域，隨著工業(yè)化技術(shù)的發(fā)展，研究人員開始了水質(zhì)自動監(jiān)控系統(tǒng)的探究，旨在對水環(huán)境進行采樣、分析、數(shù)據(jù)傳輸以及處理，從而監(jiān)控養(yǎng)殖水環(huán)境的水度、溶解氧、氨氮、亞硝酸鹽、堿度等水質(zhì)指標。水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)研究也為水產(chǎn)養(yǎng)殖的視覺化水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。部分研究者在支持向量機的基礎(chǔ)上，靈活運用了計算機視覺技術(shù)，通過分析魚類行為參數(shù)、運動特征，間接對養(yǎng)殖水環(huán)境進行監(jiān)測。整個處理流程大概分為三階段：第一步，通過機器視覺技術(shù)實時采集魚類的參數(shù)與特征值，并進行預(yù)處理；第二步，將數(shù)據(jù)集規(guī)范化，作為樣本集待用，選擇合適的算法建立支持向量機的水質(zhì)監(jiān)測模型；第三步，將樣本集運用到算法模型中，通過數(shù)據(jù)分析水質(zhì)異常情況。

3.喂養(yǎng)監(jiān)測

在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域，喂養(yǎng)是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，飼養(yǎng)量與喂養(yǎng)技術(shù)也是保證健康養(yǎng)殖和水產(chǎn)養(yǎng)殖持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。目前，有人工喂養(yǎng)和誘餌自動喂養(yǎng)兩種漁業(yè)養(yǎng)殖方式。其中，前者主要通過工作人員的經(jīng)驗積累進行實時觀察喂養(yǎng)，該方法存在一定局限性，比如工作強度大。后者是自動化喂養(yǎng)，定時定量的投喂餌料，容易造成不必要的食物浪費，甚至污染養(yǎng)殖水環(huán)境。因此，基于視覺化的生產(chǎn)喂養(yǎng)具有極大的實用價值，智能化喂養(yǎng)系統(tǒng)成為研究熱點。利用計算機視覺技術(shù)來控制投餌，不僅可以精確化控制餌料喂養(yǎng)量，還能觀察魚群的聚集情況，從而確定餌料利用情況并判斷魚只的健康狀況，更有效改善水產(chǎn)品的生存環(huán)境，避免水污染現(xiàn)象嚴重。

4.行為監(jiān)測

魚類行為監(jiān)測對促進漁業(yè)發(fā)展發(fā)揮極強的作用?；谟嬎銠C視覺技術(shù)的水產(chǎn)養(yǎng)殖生物的監(jiān)測存在兩方面的困難：第一，監(jiān)測對象在不斷運動，監(jiān)測設(shè)備需要實時更換位置，可能造成采集數(shù)據(jù)的重疊現(xiàn)象；第二，水產(chǎn)品的運動以及餌料的投入導(dǎo)致養(yǎng)殖水環(huán)境存在一定的渾濁度，而且水下光源的可見度較低，模糊了水產(chǎn)品與水源的界限，導(dǎo)致采樣圖像質(zhì)量較差，增加了圖像處理難度。為解決這些問題，也為了更有效觀察魚類行為，研究者們開始多層次、多角度的計算機視覺技術(shù)研究，比如，通過視覺技術(shù)監(jiān)測魚類游泳行為的研究，視覺化的魚體色明暗程度量化技術(shù)，以及基于三維計算機視覺的魚類行為分析等等。此外，視覺技術(shù)還能監(jiān)測魚類的群體紊亂、少食、“炸群”等異常行為，通過監(jiān)測并改善生理指標與水質(zhì)指標，確保魚類等水產(chǎn)品的健康生長。

三、結(jié)語

隨著時代發(fā)展，計算機視覺技術(shù)能有效代替人類，實現(xiàn)實時觀察與采樣。在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域，視覺化運用越來越廣泛，計算機視覺監(jiān)測技術(shù)也不斷完善與成熟。視覺化技術(shù)可以用于品種識別，水質(zhì)、喂養(yǎng)以及行為監(jiān)測方面，為水產(chǎn)養(yǎng)殖提供極大的便利，也促進我國漁業(yè)的健康發(fā)展。