一种用于水下鱼群三维重构的监测系统及监测方法技术方案

本申请公开了一种用于水下鱼群三维重构的监测系统及监测方法。本申请的监测系统包括数据获取模块、数据处理模块、三维点云融合模块以及三维重构模块；数据处理模块用于将原始声呐数据解析为图像数据和测深数据，并进行数据处理；三维点云融合模块用于构建三维点云，并且进行点云配准和特征融合，构建鱼群局部三维特征图像；三维重构模块用于将形成的鱼群局部三维特征图像进行融合，在三维空间中呈现鱼个体的三维轮廓全貌和鱼群的分布状态。本申请结合点云匹配和特征匹配相结合的形式实现水下鱼群分布三维重建，构建出一个全局的、连续一致的、具有精确度和鲁棒性的大规模场景的实时三维动态鱼群分布图，减少探测不足造成的图像失真。像失真。像失真。

【技术实现步骤摘要】
一种用于水下鱼群三维重构的监测系统及监测方法


[0001]本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种用于水下鱼群三维重构的监测系统及监测方法。

技术介绍

[0002]现有的海洋养殖产业，主要采用的是基于养殖网箱的粗放型渔业养殖方式，这样养殖人员就很难获取水下鱼群的活动信息，使得渔业养殖效率较低，且养殖质量不高。目前对于水下鱼群的探测主要通过声呐进行探测，但该方法完全依赖于声呐和数理处理，而水下鱼群分布复杂，单一的声呐探测的回波非常杂乱，易受外部环境的影响，不能有效地区分鱼类和景物，更不能辨别鱼类的大小和品种，同时大部分方法无法对完整的鱼群分布进行构建。另外现有技术中还依靠摄像头和水下摄像机对水下鱼群的分布进行监测，但无法准确的对水下鱼群的进行三维重建，同时设备复杂，受制于拍摄距离和光照情况的限制。

技术实现思路

[0003]本申请的目的在于提供一种用于水下鱼群三维重构的监测系统及监测方法。本申请以声呐二维图像与测深数据相结合的形式，通过点云匹配和特征匹配的方法实现水下鱼群三维轮廓特征的重建以及水下鱼群分布，可以解决上述技术问题。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于水下鱼群三维重构的监测系统，其特征在于，包括数据获取模块、数据处理模块、三维点云融合模块以及三维重构模块；所述数据获取模块包括声呐发射单元以及声呐接收单元，所述声呐接收单元用于获取采样点的原始声呐数据，所述原始声呐数据传输至所述数据处理模块；所述数据处理模块用于将原始声呐数据解析为图像数据和测深数据，并进行数据处理：将Ping数量M和每一Ping中的采样点数N组合成M
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N的图片，将每一Ping声呐数据转换为对应的灰度值存入图像中，得到原始声呐图像；所述三维点云融合模块用于构建三维点云，并且进行点云配准和特征融合，构建鱼群局部三维特征图像；所述三维重构模块用于将形成的鱼群局部三维特征图像进行融合，在三维空间中呈现鱼个体的三维轮廓全貌和鱼群的分布状态。2.根据权利要求1所述的用于水下鱼群三维重构的监测系统，其特征在于，所述原始声呐图像通过局部中值采样的方法减少图像信息冗余。3.根据权利要求2所述的用于水下鱼群三维重构的监测系统，其特征在于，所述局部中值采样的方法包括以下步骤：通过5
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t的局部窗口对提取的图像数据进行扫描，并计算出相应局部窗口的均值作为最后的图像像素值，得到采样后的声呐图像，其中，t为图像在列方向上的采样率。4.根据权利要求1所述的用于水下鱼群三维重构的监测系统，其特征在于，所述三维点云通过以下方法建立：三维点云的X轴坐标为：X＝sin(pitch)
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L
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sinα三维点云的Y轴坐标为：Y＝sin(pitch)
×
L
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cosα三维点云的Z轴坐标为：Z＝
‑
range
×
sinθ
×
cos(pitch)
‑
dept h其中，pitch为所述声呐发射单元与XOZ平面的夹角，α为所述声呐发射单元与YOZ平面的夹角，range为每Ping数据中对应的测深数据中每个采样点所对应的斜距，θ为每Ping数据中对应的测深数据中每个采样点与XOY平面的夹角，depth为对应的声呐发射单元距离水面的深度。5.根据权利要求4所述的用于水下鱼群三维重构的监测系统，其特征在于，赋予所述三维点云颜色信息：以声呐图像采样点的水平距离为横坐标，灰度值为纵坐标建立二维坐标系，在二维坐标系的基础上对测深数据插值找到采样点对应的深度信息并对每个测深采样点赋值对应的颜色信息。6.根据权利要求5所述的用于水下鱼群三维重构的监测系统，其特征在于，所述三维点云进行以下处理：根据所述水平距离将所述测深数据以及所述图像数据放置同一坐标系下进行三...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐在强，王聪，姜勇，张呈龙，陈亚杰，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七一一研究所，
类型：发明
国别省市：