一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法及系统，包括以下步骤：根据历史数据信息，确定预测区域和预测时间；获取在预测时间段下预测区域内海洋环境数据，在预测时间段内的预测区域中投放多个蓝圆鯵目标识别指示物，指示物工作前输入蓝圆鯵目标特征信息使之能辨别蓝圆鯵鱼群，指示物有摄像头和信号发射装置，接受指示物信号与图像后经过神经网络算法训练和蚁群算法得出资源分布预测数据，最后将分布预测数据用可视化地图方式直观表现出来。通过本发明专利技术提供的蓝圆鯵资源分布预测系统及方法，渔业管理部门可以更加精确地了解蓝圆鯵资源的分布情况，从而制定更为合理的渔业政策和捕捞计划，促进渔业产业的可持续发展。发展。发展。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及渔业资源调查与预测
，特别是一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法及系统。

技术介绍

[0002]蓝圆鯵是一种具有重要经济效益的鱼类，其肉味鲜美，每百克肉含蛋白质22．7克、脂肪2．9克。鲜食可油煎、油炸、清蒸等，加工可制成腌干品。这种鱼生产盛期正值南方高温季节，产量又集中，因而鲜销较少，大部分加工成咸干品，故而南方俗称为“池鱼”。
[0003]由于蓝圆鯵经济效益可观，人们常把其当成餐桌上的食物，蓝圆鯵鱼群资源分布图则成为渔民们打捞蓝圆鯵的参考方式。传统的凭经验得出蓝圆鯵资源分布位置有判断错误的风险，导致经济效益遭受损失。在恶劣天气的情况下，分辨错误蓝圆鯵的分布位置，可能会做无用功，使渔民们打捞的风险大大增加，甚至有可能遭受重大的渔船经济损失。在打捞蓝圆鯵的时候有蓝圆鯵鱼群资源的分布数据可大大减轻渔民们的打捞负担，减少人力资源的浪费，提高经济效益，直接去往蓝圆鯵分布密集区域可是在海上时间缩短，保护人身安全和财产安全。

技术实现思路

[0004]本专利技术克服了现有技术的不足，提供了一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法及系统。
[0005]为达到上述目的本专利技术采用的技术方案为：本专利技术第一方面公开了一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法，包括以下步骤：S102，通过查找历史数据信息，确定预测区域以及预测时间段，获取在预测区域下预测时间段内的海洋环境数据，基于历史数据信息和海洋环境数据在预测区域中确定投放蓝圆鯵目标识别指示物的地点；S104，基于蓝牙远程控制系统，在蓝圆鯵目标识别指示物上输入蓝圆鯵特征信息以及控制蓝圆鯵目标识别指示物移动；S106，基于海洋环境数据在预测时间投放多个蓝圆鯵目标识别指示物，获取蓝圆鯵目标识别指示物发射回的信号以及拍摄的图像信息,信号与图像信息经过处理后存入蓝圆鯵数据存储库；S108，基于蓝圆鯵目标识别指示物发射回的声呐信号以及拍摄的图像信息，在计算机上使用蚁群算法以及神经网络算法训练得出蓝圆鯵鱼群流动预测数据和蓝圆鯵资源分布预测知识数据本；S110，利用数据可视化软件将蓝圆鯵资源分布预测数据转变为蓝圆鯵资源分布预测可视图。
[0006]本方案中，所述一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法，其特征在于，所述
S102，具体为：构建鱼类资源分布历史数据库，由于鱼群在海域内的活动范围较小，通过查找历史数据库内历史数据信息，可大致确定鱼类资源分布较密集的区域以及分布密集时间；所述历史数据信息为往年在该海域得到的蓝圆鯵资源分布预测数据；所述海洋环境数据，包括以下几种数据：洋流速度方向数据、海上风速数据、海水温度数据、大气温度数据、海水盐度流向数据和浮游生物流向数据；获取洋流速度方向数据、海上风速数据、海水温度数据、大气温度数据和海水盐度流向数据，浮游生物随洋流速度以及海上风速变化，确定在适合蓝圆鯵生活繁殖水温以及浮游生物密度相对较大的区域，作为投放蓝圆鯵目标识别指示物的地点。
[0007]本方案中，所述一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法，其特征在于，所述S104，具体为：蓝圆鯵目标识别指示物通过蓝牙远程控制系统连接到中央计算机，中央计算机通过蓝牙控制系统对蓝圆鯵目标识别指示物进行远程控制，其中包括远程输入蓝圆鯵鱼群目标特征以及控制蓝圆鯵目标识别指示物移动；蓝牙远程控制系统包括主机端和蓝牙网关，主机端包含蓝牙应用程序、虚拟蓝牙协议栈以及第一网络模块，蓝牙网关包含第二网络模块和第一蓝牙模块；主机端通过蓝牙网关实现对蓝圆鯵目标识别指示物的通信与控制；所述蓝牙应用程序用于发送蓝圆鯵特征信息及蓝圆鯵目标识别指示物控制指令至虚拟蓝牙协议栈，所述虚拟蓝牙协议栈将接收到的蓝圆鯵特征信息及蓝圆鯵目标识别指示物控制指令发送至第一网络模块；所述第一网络模块将蓝圆鯵特征信息及蓝圆鯵目标识别指示物控制指令发送至蓝牙网关第二网络模块，第二网络模块控制调用所述第一蓝牙模块控制命令，所述蓝牙网关第一蓝牙模块与蓝圆鯵目标识别指示物通信，发送蓝圆鯵特征信息及蓝圆鯵目标识别指示物控制指令；蓝圆鯵目标识别指示物作为外部蓝牙设备，通过蓝牙网关第一蓝牙模块反向传送数据指令至蓝牙网关第二网络模块，蓝牙网关第二网络模块反向传送数据指令至第一网络模块，第一网络模块接收数据指令后通过虚拟蓝牙协议栈将数据指令发送至主机端并保存至蓝圆鯵数据存储库；蓝圆鯵目标识别指示物接收到蓝圆鯵特征信息及蓝圆鯵目标识别指示物控制指令后做出相应的指令。
[0008]本方案中，所述一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法，其特征在于，所述S106，具体为：启动蓝牙远程控制系统，使主机端通过蓝牙网关与蓝圆鯵目标识别指示物相连接，形成蓝牙连接、蓝牙通信状态；在适合蓝圆鯵生活繁殖水温以及浮游生物密度大于预设密度的区域，投放多个蓝圆鯵目标识别指示物；蓝圆鯵目标指示物声纳传感器发射声呐信号，接收到反射回的声呐信号后通过蓝牙远程控制系统发送回主机端，声呐信号生成声呐图像，所述声呐图像灰度化处理后保存至蓝圆鯵数据存储库；
蓝圆鯵目标识别指示物搭载的摄像头在预测区域内拍摄图像，拍摄过程中图像不断更新，由蓝牙远程控制系统中蓝牙通信功能将图像发送至主机端，主机端将图像灰度化处理后保存至蓝圆鯵数据存储库。
[0009]本方案中，所述一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法，其特征在于，所述S108，具体为：将蓝圆鯵数据存储中经过处理后的声呐信号图像与拍摄的图像使用蚁群算法进行处理；将浮游生物流动方向、洋流方向和海上风速方向作为一种信息素，把蓝圆鯵鱼群比作蚁群，蓝圆鯵鱼群通过信息素做出决策，生成蓝圆鯵资源最密集处信息，信息处理后获得蓝圆鯵鱼群流动预测数据；根据蓝圆鯵流动预测数据，通过神经网络算法训练可以获得蓝圆鯵资源分布预测知识数据本，神经网络算法训练方法如下：基于神经网络构建知识分类模型，将所述蓝圆鯵流动预测数据分为训练数据集和测试数据集；将所述训练数据集输入到所述知识分类模型中的卷积层中进行卷积运算，得到卷积值，将所述卷积值输入到池化层中，采用最大池化的方式对所述卷积值进行池化；根据最大池化法，在每一个卷积层中选取最大数字作为当前卷积值所在区域特征值，通过交叉熵损失函数进行参数反向传播训练，直到误差收敛至预设值，并通过测试数据集对当前知识分类模型进行测试，当测试结果满足预设测试结果，保存模型参数；将相关知识资源数据本导入所述知识分类模型中，得到分类后的知识数据本；分类后的知识数据本经过筛选检查后存入蓝圆鯵数据存储库。
[0010]本方案中，所述一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法，其特征在于，所述S110，具体为：通过数据可视化软件，在数据可视化软件中导入分类后的知识数据本，数据可视化软件经过多次识别确认后，取数据平均值，生成蓝圆鯵资源分布预测可视图，供作业人员使用。
[0011]本专利技术第二方面还提供了一种基于图像探测的蓝圆鯵资源分布预测系统，蓝圆鯵资源分布预测系统包括存储器与处理器，所述存储器中储存有蓝圆鯵资源分布预测方法程序，所述蓝圆鯵资源本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S102，通过查找历史数据信息，确定预测区域以及预测时间段，获取在预测区域下预测时间段内的海洋环境数据，基于历史数据信息和海洋环境数据在预测区域中确定投放蓝圆鯵目标识别指示物的地点；S104，基于蓝牙远程控制系统，在蓝圆鯵目标识别指示物上输入蓝圆鯵特征信息以及控制蓝圆鯵目标识别指示物移动；S106，基于海洋环境数据在预测时间投放多个蓝圆鯵目标识别指示物，获取蓝圆鯵目标识别指示物发射回的信号以及拍摄的图像信息,信号与图像信息经过处理后存入蓝圆鯵数据存储库；S108，基于蓝圆鯵目标识别指示物发射回的声呐信号以及拍摄的图像信息，在计算机上使用蚁群算法以及神经网络算法训练得出蓝圆鯵鱼群流动预测数据和蓝圆鯵资源分布预测知识数据本；S110，利用数据可视化软件将蓝圆鯵资源分布预测数据转变为蓝圆鯵资源分布预测可视图。2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法，其特征在于，所述S102，具体为：构建鱼类资源分布历史数据库，由于鱼群在海域内的活动范围较小，通过查找历史数据库内历史数据信息，可确定鱼类资源分布较密集的区域以及分布密集时间；所述历史数据信息为往年在该海域得到的蓝圆鯵资源分布预测数据；所述海洋环境数据，包括以下几种数据：洋流速度方向数据、海上风速数据、海水温度数据、大气温度数据、海水盐度流向数据和浮游生物流向数据；获取洋流速度方向数据、海上风速数据、海水温度数据、大气温度数据和海水盐度流向数据，浮游生物随洋流速度以及海上风速变化，确定在适合蓝圆鯵生活繁殖水温以及浮游生物密度相对较大的区域，作为投放蓝圆鯵目标识别指示物的地点。3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法，其特征在于，所述S104，具体为：蓝圆鯵目标识别指示物通过蓝牙远程控制系统连接到中央计算机，中央计算机通过蓝牙控制系统对蓝圆鯵目标识别指示物进行远程控制，其中包括远程输入蓝圆鯵鱼群目标特征以及控制蓝圆鯵目标识别指示物移动；蓝牙远程控制系统包括主机端和蓝牙网关，主机端包含蓝牙应用程序、虚拟蓝牙协议栈以及第一网络模块，蓝牙网关包含第二网络模块和第一蓝牙模块；主机端通过蓝牙网关实现对蓝圆鯵目标识别指示物的通信与控制；所述蓝牙应用程序用于发送蓝圆鯵特征信息及蓝圆鯵目标识别指示物控制指令至虚拟蓝牙协议栈，所述虚拟蓝牙协议栈将接收到的蓝圆鯵特征信息及蓝圆鯵目标识别指示物控制指令发送至第一网络模块；所述第一网络模块将蓝圆鯵特征信息及蓝圆鯵目标识别指示物控制指令发送至蓝牙网关第二网络模块，第二网络模块控制调用所述第一蓝牙模块控制命令，所述蓝牙网关第一蓝牙模块与蓝圆鯵目标识别指示物通信，发送蓝圆鯵特征信息及蓝圆鯵目标识别指示物控制指令；
蓝圆鯵目标识别指示物作为外部蓝牙设备，通过蓝牙网关第一蓝牙模块反向传送数据指令至蓝牙网关第二网络模块，蓝牙网关第二网络模块反向传送数据指令至第一网络模块，第一网络模块接收数据指令后通过虚拟蓝牙协议栈将数据指令发送至主机端并保存至蓝圆鯵数据存储库；蓝圆鯵目标识别指示物接收到蓝圆鯵特征信息及蓝圆鯵目标识别指示物控制指令后做出相应的指令。4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法，其特征在于，所述S106，具体为:启动蓝牙远程控制系统，使主机端通过蓝牙网关与蓝圆鯵目标识别指示物相连接，形成蓝牙连接、蓝牙通信状态；在适合蓝圆鯵生活繁殖水温以及浮游生物密度大于预设密度的区域，投放多个蓝圆鯵目标识别指示物；蓝圆鯵目标指示物声纳传感器发射声呐信号，接收到反射回的声呐信号后通过蓝牙远程控制系统发送回主机端，声呐信号生成声呐图像，所述声呐图像灰度化处理后保存至蓝圆鯵数据存储库；蓝圆鯵目标识别指示物搭载的摄像头在预测区域内拍摄图像，拍摄过程中图像不断更新，由蓝牙远程控制系统中蓝牙通信功能将图像发送至主机端，主机端将图像灰度化处理后保存至蓝圆鯵数据存储库。5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的蓝圆鯵资源分布预测方法，其特征在于，所述S108，具体为：将蓝圆鯵数据存储中经过处理后的声呐信号图像与拍摄的图像使用蚁群算法进行处理；将浮游生物流动方向、洋流方向和海上风速方向作为一种信息素，把蓝圆鯵鱼群比作蚁群，蓝圆鯵鱼群通过信息素做出决策，生成蓝圆鯵资源最密集处信息，信息处理后获得蓝圆鯵鱼群流动预测数据；根据蓝圆鯵流动预测数据，通过神经网络算法训练可以获得蓝圆鯵资源分布预测知识数据本，神经网络算法训练方法如下：基于神经网络构建知识分类模型，将所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙铭帅，陈作志，许友伟，
申请(专利权)人：中国水产科学研究院南海水产研究所，
类型：发明
国别省市：