一种基于表面特征的对虾白斑综合征病毒检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提出的一种基于表面特征的对虾白斑综合征病毒检测方法及系统，包括：通过水下摄像机获取养殖池内部的图片信息；通过对图像进行垂直扫描选取可能为虾类的候选点，并添加到候选点队列当中；通过在候选点对应的候选区域内的虾类表面特征信息中获取虾类位置；通过判断虾类头胸甲区域白色和非白色像素比例判断虾类是否感染对虾白班综合征病毒。本发明专利技术能够检测并发现养殖虾当中是否有虾感染对虾白斑综合征病毒。降低对虾白斑综合征病毒在养殖虾之间传染的可能性，将对虾白斑综合征病毒带来的危害降到最低。

【技术实现步骤摘要】
一种基于表面特征的对虾白斑综合征病毒检测方法及系统
本专利技术涉及虾类疾病检测
，更具体的说是涉及一种基于表面特征的对虾白斑综合征病毒检测方法及系统。
技术介绍
对虾白斑综合征病毒病是全世界范围内对养殖对虾危害最大的病毒病。该病毒病命名尚不统一，有白斑杆状病毒、皮下及造血组织坏死病杆状病毒、日本对虾杆状病毒和系统外胚层和中胚层杆状病毒等。我国自1993年爆发此病以来，每年都发生对虾大规模毁灭性死亡，几乎所有养殖虾类均可被其感染。3到10天内被感染这死亡率达到100％。鉴于尚未有有效的治疗方法，如何快速发现对虾白斑综合征病毒成为研究的焦点之一。当前，对虾白斑综合征病毒的发现主要依靠直接观察法，直接观察法是根据养殖过程中对虾急性和慢性死亡的情况，对照白斑综合症的典型症状作出判断。如头胸甲出现白斑、甲壳变软易剥离等，这种方法主要是根据实践经验判断，且必须是对虾感染病毒致死后才能发现。可见，采用直接观察法，需要对对虾进行反复的取样观察，操作繁琐，且判断依据不统一，无法在养殖过程中提前做出判定结论，起到预警的效果。
技术实现思路
针对以上问题，本专利技术的目的在于提供一种基于表面特征的对虾白斑综合征病毒检测方法及系统，采用表面特征识别的方法对对虾白斑综合征病毒进行检测和识别。通过摄像头拍摄的虾类图片，判断虾类头胸甲是否出现白斑的情况来判断虾类是否感染白斑综合征病毒。其中，表面特征是指物体表面特殊信息。本专利技术为实现上述目的，通过以下技术方案实现：一种基于表面特征的对虾白斑综合征病毒检测方法，包括如下步骤：S1:通过水下摄像机获取对虾养殖池内部的图片；S2:垂直扫描所述图片，获取图片信息中养殖虾的候选点，并添加到候选点队列当中；S3:对图片信息进行坐标系调整，使所述图片信息与实际环境对应；S4:通过扫描养殖虾的候选点对应的候选区域，并计算候选区域内像素的虾类颜色和环境颜色比例确定所述候选区域内是否有养殖虾，若否，从候选点队列当中删除对应的养殖虾的候选点；S5:分析每个养殖虾的候选点对应的候选区域内像素的虾类甲壳白色和甲壳非白色比例判断对应的养殖虾是否感染病毒，若是，则发出警报信息；若否，则返回步骤S1。进一步，所述步骤S1包括：通过硬件指令或软件指令启动水下相机进行虾养殖池内部的照片采集；照片采集完成后，水下相机将采集到的图像上传到预设处理系统进行读取和处理。进一步，所述步骤S2包括：通过文件流的形式将图片读取出来；使用垂直扫描线从左到右扫描图片，完成图片所有像素的扫描信息处理；记录扫描线上的像素点的颜色信息，将相同颜色的像素点组成的区域进行初步筛选，通过扫描线相同颜色区域的上端下端以及相同颜色区域的左端和右端计算出该区域的中心点位置，将中心点位置作为养殖虾的候选点；将筛选出来的养殖虾的候选点添加到候选点队列当中。进一步，所述使用垂直扫描线从左到右扫描图片包括:设置垂直扫描线的扫描步长；垂直扫描线以设置的扫描步长从左到右扫描图片。进一步，所述步骤S3包括：将图片信息由图像坐标系转化为世界坐标系，使所述图片信息与实际环境对应。进一步，所述步骤S4包括：以养殖虾的候选点为中心，以预设扫描半径为半径划分候选区域；所述扫描半径的距离信息由世界坐标系当中的坐标信息获取得到；计算每个候选区域内像素的虾类颜色和环境颜色比例作为图像判定值，若图像判定值大于等于预设阈值，该候选区域内含有养殖虾的图像信息；若图像判定值小于预设颜色比例阈值，则该候选区域不含有养殖虾的图像信息，将该候选区域对应的养殖虾的候选点从候选点队列当中删除。进一步，所述步骤S5包括：对保留在候选点队列当中的养殖虾的候选点对应的候选区域进行处理分析；计算候选区域当中虾类甲壳上白色区域的像素点和非白色区域的像素点比值，并作为病毒判定值；若病毒判定值大于等于预设像素点比例阈值，则判定该虾类感染对虾白班综合征病毒，并发出警报信息；若病毒判定值小于预设像素点比例阈值，则候选区域内未检测到有虾类感染对虾白班综合征病毒，并向水下相机发送休眠指令，使水下相机执行休眠操作等待下次指令唤醒。相应的，本专利技术还公开了一种基于表面特征的对虾白斑综合征病毒检测系统，包括：采集单元，用于通过水下摄像机获取对虾养殖池内部的图片；第一扫描单元，用于垂直扫描所述图片，获取图片信息中养殖虾的候选点；坐标系调整单元，用于对图片信息进行坐标系调整，使所述图片信息与实际环境对应；第二扫描单元，用于通过扫描养殖虾的候选点对应的候选区域，并计算候选区域内像素的虾类颜色和环境颜色比例确定所述候选区域内是否有养殖虾；分析单元，用于分析每个养殖虾的候选点对应的候选区域内虾类甲壳白色像素和甲壳非白色像素比例判断对应的养殖虾是否感染病毒。对比现有技术，本专利技术有益效果在于：本专利技术提供了一种基于表面特征的对虾白斑综合征病毒检测方法及系统，通过水下摄像机获取养殖池图片信息；通过垂直扫描选取可能为虾类的候选点；通过在候选点及候选半径内虾类表面特征信息获取虾类位置；通过判断虾类头胸甲是否有白斑出现判断虾类是否感染对虾白班综合征病毒。本专利技术能够检测并发现养殖虾当中是否有虾感染对虾白斑综合征病毒。降低对虾白斑综合征病毒在养殖虾之间传染的可能性，将对虾白斑综合征病毒带来的危害降到最低。由此可见，本专利技术与现有技术相比，具有突出的实质性特点和显著的进步，其实施的有益效果也是显而易见的。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。附图1是本专利技术的方法流程图。附图2是本专利技术的系统结构图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做出说明。如图1所示的一种基于表面特征的对虾白斑综合征病毒检测方法，包括如下步骤：S1:通过水下摄像机获取对虾养殖池内部的图片。首先，通过硬件指令或软件指令启动水下相机进行虾养殖池内部的照片采集；照片采集完成后，水下相机将采集到的图像上传到预设处理系统进行读取和处理。其中，硬件指令为人为按动物理开关，软件指令触发由软件定时触发拍照功能进行照片采集。在执行完一次照片采集工作后，水下相机将会把采集到的图像上传到本地计算机通过预设处理系统进行读取和处理。S2:垂直扫描所述图片，获取图片信息中养殖虾的候选点，并添加到候选点队列当中。首先，通过文件流的形式将本地计算机存储的图片读取出来；预设处理系统使用垂直扫描线从左到右扫描图片，完成图片所有像素的扫描信息处理；为了提高系统处理图片效率，我们采用设置扫描线步长的方式进行扫描操作，并非从左到右每一列像素都会进行扫描。通过设置扫本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于表面特征的对虾白斑综合征病毒检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1:通过水下摄像机获取对虾养殖池内部的图片；/nS2:垂直扫描所述图片，获取图片信息中养殖虾的候选点，并添加到候选点队列当中；/nS3:对图片信息进行坐标系调整，使所述图片信息与实际环境对应；/nS4:通过扫描养殖虾的候选点对应的候选区域，并计算候选区域内像素的虾类颜色和环境颜色比例确定所述候选区域内是否有养殖虾，若否，从候选点队列当中删除对应的养殖虾的候选点；/nS5:分析每个养殖虾的候选点对应的候选区域内像素的虾类甲壳白色和甲壳非白色比例判断对应的养殖虾是否感染病毒，若是，则发出警报信息；若否，则返回步骤S1。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于表面特征的对虾白斑综合征病毒检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1:通过水下摄像机获取对虾养殖池内部的图片；
S2:垂直扫描所述图片，获取图片信息中养殖虾的候选点，并添加到候选点队列当中；
S3:对图片信息进行坐标系调整，使所述图片信息与实际环境对应；
S4:通过扫描养殖虾的候选点对应的候选区域，并计算候选区域内像素的虾类颜色和环境颜色比例确定所述候选区域内是否有养殖虾，若否，从候选点队列当中删除对应的养殖虾的候选点；
S5:分析每个养殖虾的候选点对应的候选区域内像素的虾类甲壳白色和甲壳非白色比例判断对应的养殖虾是否感染病毒，若是，则发出警报信息；若否，则返回步骤S1。


2.根据权利要求1所述的基于表面特征的对虾白斑综合征病毒检测方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
通过硬件指令或软件指令启动水下相机进行虾养殖池内部的照片采集；
照片采集完成后，水下相机将采集到的图像上传到预设处理系统进行读取和处理。


3.根据权利要求1所述的基于表面特征的对虾白斑综合征病毒检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
通过文件流的形式将图片读取出来；
使用垂直扫描线从左到右扫描图片，完成图片所有像素的扫描信息处理；
记录扫描线上的像素点的颜色信息，将相同颜色的像素点组成的区域进行初步筛选，通过扫描线相同颜色区域的上端下端以及相同颜色区域的左端和右端计算出该区域的中心点位置，将中心点位置作为养殖虾的候选点；
将筛选出来的养殖虾的候选点添加到候选点队列当中。


4.根据权利要求3所述的基于表面特征的对虾白斑综合征病毒检测方法，其特征在于，所述使用垂直扫描线从左到右扫描图片包括:
设置垂直扫描线的扫描步长；
垂直扫描线以设置的扫描步长从左到右扫描图片。


5.根据权利要求3所述的基于表面特征的对虾白斑综合征病毒检测方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：亓琳，邵远超，温琦，刘作绩，王溪，
申请(专利权)人：青岛海米飞驰智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37