本发明专利技术涉及一种河流鱼类群落实时监测方法与系统，其中，该方法包括：获取声呐探测器采集的原始水体声呐图像；对原始水体声呐图像进行预处理得到预处理后的水体声呐图像；对预处理后的水体声呐图像进行目标提取得到鱼群分布图像；对鱼群分布图像进行统计得到单位鱼群数量；根据单位鱼群数量确定整个水体中鱼类的数量。本发明专利技术通过利用声呐探测器采集原始水体声呐图像，并对原始水体声呐图像进行处理得到整个水体中鱼类的数量，不仅可对水库中的鱼类资源进行评估，还可以推测出水体的污染程度，具有检测精度高，检索速度快的优点。检索速度快的优点。检索速度快的优点。
【技术实现步骤摘要】
一种河流鱼类群落实时监测方法与系统
[0001]本专利技术涉及鱼群检测
，特别是涉及一种河流鱼类群落实时监测方法与系统。
技术介绍
[0002]污水，通常指受一定污染的、来自生活和生产的排出水，污水主要有生活污水和工业废水，污水的主要污染物有病原体污染物、耗氧污染物和有毒污染物等。随着社会的发展，城市为了提高经济收入都在向工业化发展，但是伴随着人们生活质量的提高，很多河流、湖泊都被污染。而且随着河流、湖泊的污染越来越严重，也会影响城市生活用水，因此对河流、湖泊污水治理迫不容缓，而在污水治理的过程中实时对河流、湖泊污水进行监测是重中之重。
[0003]现有的一些水生态监测方法，需要在规定的时间或者地点统计水中鱼群的数量来判断水体是否需要治理，如使用走访调研法向渔民询问鱼群的数量是否正常或者使用地笼、电鱼等手段捕鱼来估算鱼群数量。可见，现有的鱼群监测方法不仅监测精度低，还费时费力。
技术实现思路
[0004]为解决上述问题，本专利技术实施例的目的在于提供一种河流鱼类群落实时监测方法与系统，旨在解决现有的鱼群监测方法监测精度低的问题。
[0005]一种河流鱼类群落实时监测方法，包括：
[0006]步骤1：获取声呐探测器采集的原始水体声呐图像；
[0007]步骤2：对所述原始水体声呐图像进行预处理得到预处理后的水体声呐图像；
[0008]步骤3：对所述预处理后的水体声呐图像进行目标提取得到鱼群分布图像；
[0009]步骤4：对所述鱼群分布图像进行统计得到单位鱼群数量；
[0010]步骤5：根据所述单位鱼群数量确定整个水体中鱼类的数量。
[0011]优选的，所述步骤2：对所述原始水体声呐图像进行预处理得到预处理后的水体声呐图像，包括：
[0012]步骤2.1：采用直方图模型对所述水体声呐图像进行图像增强得到增强后的水体声呐图像；其中，所述直方图模型为：
[0013][0014]其中，g(x,y)表示增强后的水体声呐图像，f(x,y)表示水体声呐图像，[a,b]表示水体声呐图像的灰度区间，[c,d]表示增强后的灰度区间；
[0015]步骤2.2：对所述增强后的水体声呐图像进行滤波得到滤波后的水体声呐图像；
[0016]步骤2.3：将所述滤波后的水体声呐图像和原始水体声呐图像进行像素融合得到预处理后的水体声呐图像。
[0017]优选的，所述步骤2.2：对所述增强后的水体声呐图像进行滤波得到滤波后的水体声呐图像，包括：
[0018]采用公式：
[0019]h(x,y)＝g(x,y)
‑
α
▽2f
[0020]对所述增强后的水体声呐图像进行滤波得到滤波后的水体声呐图像；其中，g(x,y)表示增强后的水体声呐图像，h(x,y)表示滤波后的水体声呐图像，α表示滤波权系数。
[0021]优选的，所述步骤2.3：将所述滤波后的水体声呐图像和水体声呐图像进行像素融合得到预处理后的水体声呐图像，包括：
[0022]步骤2.3.1获取增强后的水体声呐图像和原始水体声呐图像中每个像素点的灰度值；
[0023]步骤2.3.2将增强后的水体声呐图像中每个点的像素值与原始水体声呐图像相应点的像素值相加得到相加后的像素点；
[0024]步骤2.3.3将所述相加后的像素点与预设系数相乘得到融合后的像素点；
[0025]步骤2.3.4根据所述融合后的像素点得到预处理后的水体声呐图像。
[0026]优选的，所述步骤3：对所述预处理后的水体声呐图像进行目标提取得到鱼群分布图像，包括：
[0027]步骤3.1：计算预处理后的水体声呐图像中像素值的均值和方差；
[0028]步骤3.2：根据所述均值和所述方差确定背景阈值；
[0029]步骤3.3：提取预处理后的水体声呐图像中像素值大于背景阈值的目标像素点，得到鱼群分布图像。
[0030]优选的，所述步骤4：对所述鱼群分布图像进行统计得到单位鱼群数量，包括：
[0031]步骤4.1：对所述鱼群分布图像进行二值化处理得到二值化图像；
[0032]步骤4.2：对所述二值化图像进行连通域标记得到多个轮廓图像；
[0033]步骤4.3：计算各个轮廓图像的面积；
[0034]步骤4.4：将在预设面积范围内的轮廓图像的个数作为单位鱼群数量。
[0035]优选的，所述步骤5：根据所述单位鱼群数量确定整个水体中鱼类的数量，包括：
[0036]步骤5.1：获取声呐探测器的采样间隔和前行速度；
[0037]步骤5.2：根据所述采样间隔和所述前行速度确定声呐的单位扫描面积；
[0038]步骤5.3：根据所述单位扫描面积和所述单位鱼群数量确定整个水体中鱼类的数量。
[0039]优选的，所述步骤5.2：根据所述采样间隔和所述前行速度确定声呐的单位扫描面积，包括：
[0040]采用公式：
[0041][0042]确定声呐的单位扫描面积；其中，h
i
为声呐探测器的探测距离，β为声呐探测器的探测夹角，L
i
＝Δt
·
V，Δt为采样间隔，V为前行速度。
[0043]优选的，所述步骤5.3：根据所述单位扫描面积和所述单位鱼群数量确定整个水体
中鱼类的数量，包括：
[0044]采用公式：
[0045][0046]确定整个水体中鱼类的数量；其中，D为水体的总面积，N为整个水体中鱼类的数量，N
i
为第i个采样间隔的单位鱼群数量，S
i
为第i个采样间隔的单位扫描面积，n为采样间隔的个数。
[0047]本专利技术还提供了一种河流鱼类群落实时监测系统，包括：
[0048]原始声呐图像获取模块，用于获取声呐探测器采集的原始水体声呐图像；
[0049]图像预处理模块，用于对所述原始水体声呐图像进行预处理得到预处理后的水体声呐图像；
[0050]目标提取模块，用于对所述预处理后的水体声呐图像进行目标提取得到鱼群分布图像；
[0051]单位鱼群数量统计模块，用于对所述鱼群分布图像进行统计得到单位鱼群数量；
[0052]鱼类数量计算模块，用于根据所述单位鱼群数量确定整个水体中鱼类的数量。
[0053]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
[0054]本专利技术涉及一种河流鱼类群落实时监测方法与系统，其中，该方法包括：获取声呐探测器采集的原始水体声呐图像；对所述原始水体声呐图像进行预处理得到预处理后的水体声呐图像；对所述预处理后的水体声呐图像进行目标提取得到鱼群分布图像；对所述鱼群分布图像进行统计得到单位鱼群数量；根据所述单位鱼群数量确定整个水体中鱼类的数量。本专利技术通过利用声呐探测器采集原始水体声呐图像，并对原始水体声呐图像进行处理得到整个水体中鱼类的数量，不仅可对水库中的鱼类资源进行评估，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种河流鱼类群落实时监测方法，其特征在于，包括：步骤1：获取声呐探测器采集的原始水体声呐图像；步骤2：对所述原始水体声呐图像进行预处理得到预处理后的水体声呐图像；步骤3：对所述预处理后的水体声呐图像进行目标提取得到鱼群分布图像；步骤4：对所述鱼群分布图像进行统计得到单位鱼群数量；步骤5：根据所述单位鱼群数量确定整个水体中鱼类的数量。2.根据权利要求1所述的一种河流鱼类群落实时监测方法，其特征在于，所述步骤2：对所述原始水体声呐图像进行预处理得到预处理后的水体声呐图像，包括：步骤2.1：采用直方图模型对所述水体声呐图像进行图像增强得到增强后的水体声呐图像；其中，所述直方图模型为：其中，g(x,y)表示增强后的水体声呐图像，f(x,y)表示水体声呐图像，[a,b]表示水体声呐图像的灰度区间，[c，d]表示增强后的灰度区间；步骤2.2：对所述增强后的水体声呐图像进行滤波得到滤波后的水体声呐图像；步骤2.3：将所述滤波后的水体声呐图像和原始水体声呐图像进行像素融合得到预处理后的水体声呐图像。3.根据权利要求2所述的一种河流鱼类群落实时监测方法，其特征在于，所述步骤2.2：对所述增强后的水体声呐图像进行滤波得到滤波后的水体声呐图像，包括：采用公式：对所述增强后的水体声呐图像进行滤波得到滤波后的水体声呐图像；其中，g(x，y)表示增强后的水体声呐图像，h(x，y)表示滤波后的水体声呐图像，α表示滤波权系数。4.根据权利要求3所述的一种河流鱼类群落实时监测方法，其特征在于，所述步骤2.3：将所述滤波后的水体声呐图像和水体声呐图像进行像素融合得到预处理后的水体声呐图像，包括：步骤2.3.1获取增强后的水体声呐图像和原始水体声呐图像中每个像素点的灰度值；步骤2.3.2将增强后的水体声呐图像中每个点的像素值与原始水体声呐图像相应点的像素值相加得到相加后的像素点；步骤2.3.3将所述相加后的像素点与预设系数相乘得到融合后的像素点；步骤2.3.4根据所述融合后的像素点得到预处理后的水体声呐图像。5.根据权利要求1所述的一种河流鱼类群落实时监测方法，其特征在于，所述步骤3：对所述预处理后的水体声呐图像进行目标提取得到鱼群分布图像，包括：步骤3.1：计算预处理后的水体声呐图像中像素值的均值和方差；步骤3.2：根据所述均值和所述方差确定背景阈值...
【专利技术属性】
技术研发人员：王旭，王永刚，李亚翠，王恒嘉，
申请(专利权)人：北京市生态环境保护科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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