鱼道智能监测系统技术方案

本发明专利技术涉及鱼道智能监测技术领域，具体而言，涉及鱼道智能监测系统，包括：鱼道综合监测模块，包括游鱼实时监测子模块、过鱼数量统计子模块、鱼道流速趋势分析子模块、鱼道水浊度统计子模块、鱼道水位水温变化趋势统计子模块；其中，过鱼数量统计子模块具体为通过红外光栅与摄像头实现，红外光栅为设定套数，竖直、等高且平行的设置在鱼塘入口处，从红外光栅的信号被遮挡开始判定为过鱼开始信号，并以设定频率进行扫描，每次扫描得到的由上到下设定个数的光栅点的遮挡状态数据，汇总形成一帧光栅数据并上报，当过鱼结束后停止上报，将每一帧光栅数据进行连接合并成像，得到过鱼的完整图像。像。像。

【技术实现步骤摘要】
鱼道智能监测系统


[0001]本专利技术涉及鱼道智能监测
，具体而言，涉及鱼道智能监测系统。

技术介绍

[0002]就目前而言，现有的鱼道为了对进入其内的鱼类的状态进行有效监测，设置了繁杂的监测装置，但存在以下问题：一方面受水流影响，监测装置容易发生移位或晃动，导致监测信息不准确，另一方面，监测装置集成度低，各装置之间配合不理想，并且现有鱼道仅仅作为一个供给鱼类洄游的通道其能效无法进行把控。对过鱼大小、过鱼种类、过鱼数量、过鱼环境等影响生态健康的重要因素无法把控，因此使鱼道的功能和应用效果受到极大的限制。基于此，我们设计了鱼道智能监测系统，用以克服上述问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供鱼道智能监测系统，其用于解决上述技术问题。
[0004]本专利技术的实施例通过以下技术方案实现：
[0005]鱼道智能监测系统，包括：
[0006]鱼道综合监测模块，包括游鱼实时监测子模块、过鱼数量统计子模块、鱼道流速趋势分析子模块、鱼道水浊度统计子模块、鱼道水位水温变化趋势统计子模块；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.鱼道智能监测系统，其特征在于，包括：鱼道综合监测模块，包括游鱼实时监测子模块、过鱼数量统计子模块、鱼道流速趋势分析子模块、鱼道水浊度统计子模块、鱼道水位水温变化趋势统计子模块；其中，过鱼数量统计子模块具体为通过红外光栅与摄像头实现，红外光栅为设定套数，竖直、等高且平行的设置在鱼塘入口处，从红外光栅的信号被遮挡开始判定为过鱼开始信号，并以设定频率进行扫描，每次扫描得到的由上到下设定个数的光栅点的遮挡状态数据，汇总形成一帧光栅数据并上报，当过鱼结束后停止上报，将每一帧光栅数据进行连接合并成像，得到过鱼的完整图像。2.根据权利要求1所述的鱼道智能监测系统，其特征在于，其中，上报的光栅数据除连接合并成像外，还经过了过鱼的游速测定与洄游方向测定。3.根据权利要求1所述的鱼道智能监测系统，其特征在于，设定鱼到达第一套红外光栅的时间为T1，第一套红外光栅信号完全恢复的时间为T
s
，则鱼长的计算公式如下：L＝V*(T
s
‑
T1)其中，T1为鱼到达第一套红外光栅的时间，T
s
为第一套红外光栅信号完全恢复的时间，V为过鱼的游速。4.根据权利要求3所述的鱼道智能监测系统，其特征在于，在过鱼数量统计子模块中，还预设有过鱼识别方法，该方法的步骤包括：将过鱼的完整图像输入至完成训练的CNN模型中，通过完成训练的CNN模型中预设的YoloV5算法对过鱼的完整图像进行目标检测，识别过鱼的种类，并获取过鱼的像素大小，根据摄像头视野大小和像素大小的比例关系，计算得到过鱼的真实大小。5.根据权利要求4所述的鱼道智能监测系统，其特征在于，所述CNN模型的训练过程如下：输入历史过鱼图像，通过构建的CNN模型对历史过鱼图像进行特征提取，得到历史过鱼图像特征；通过区域生成网络对历史过鱼图像特征进行处理，生成历史过鱼图像特征的描框，经裁剪过滤后，通过softmax对历史过鱼图像特征的描框进行归一化处理，得到历史过鱼图像特征的分类概率；对归一化处理后的历史过鱼图像特征描框进行二分类，筛选得到R...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳帅，田若朝，袁静，江杰，付彦伟，
申请(专利权)人：国能大渡河枕头坝发电有限公司，
类型：发明
国别省市：