【技术实现步骤摘要】
本专利技术专利涉及水产养殖、投饲机器人、软件平台设计、图像检测技术、计算机视觉领域，具体地讲是一种基于计算机视觉的淡水鱼精准投饲系统。
技术介绍
1、当前圈养池塘养殖普遍采用的高密度放养、大量投饲的散养模式，面临着养殖水环境恶化、病害频发、养殖效率不高、产品质量安全隐患多等诸多问题，严重制约着池塘养殖业的可持续发展。高效投饲系统利用投饲机器人对淡水鱼养殖池塘进行智能投饲，在投饲的各个阶段，均可使用可视化平台远程控制设备的运行模式，对投饲进行精准调控。
2、但是在投饲饵料过程中，由于池塘内淡水鱼条数难以确定，鱼类活动量不易统计，因此很难确定单次的投饲量，极易造成饲料过剩影响水体环境，导致鱼类疾病发生。本专利技术专利使用计算机视觉在投饲过程中自动检测鱼类条数和活动情况，通过标签制作、数据集制作、目标检测模型构建结合鱼类的运动特征和空间分布规律，建立淡水鱼进食检测模型，并对该模型进行优化，用于确定淡水鱼条数和淡水鱼活动量。
技术实现思路
1、本专利技术专利针对
技术介绍
中存在的问题，提出了一种基于yolox的精准淡水鱼圈养投饲系统。通过yolox目标检测算法，实现对淡水鱼进行实时目标检测，并对淡水鱼聚集度进行评估预测，从而对投饲量实时调控。利用yolox算法的方法检测淡水鱼条数，是对淡水鱼投饲进行精准控制，以此提高淡水鱼的福利水平的重要基础。
2、技术方案：
3、一种基于yolox的淡水鱼精准投饲系统，其特征在于它包括：投饲机器人子系统、淡水鱼进食数据采
4、投饲机器人子系统：用于自动化投放饲料；
5、淡水鱼进食数据采集子系统：用于采集淡水鱼进食视频；
6、淡水鱼目标检测子系统：对于淡水鱼进食视频，通过yolox算法进行淡水鱼目标检测，对淡水鱼条数进行统计，实时发送至数据库储存；
7、淡水鱼聚集度评估子系统：根据淡水鱼条数统计的结果，为淡水鱼的聚集度进行自动化评估。
8、进一步，投饲机器人子系统包括核心控制模块、供电模块、传感器模块、驱动传动模块、无线信息传输模块和轨道，其中：
9、轨道为40*40mm角铁标准件铺设而成，铺设在养殖平台上，两侧圈养池中间；
10、核心控制版为主芯片为stm32f103的单片机控制板，其上面包括供电接口，485接口，pwm输出接口，外部中断接口，核心控制板在投饲机器人中起到控制机器人移动停止、传感器数据接收与处理、上传和接收指令数据的功能；
11、供电模块为48v输出可充电锂电池，负责向投饲机器人的核心控制模块、驱动模块、传感器模块和无线信息传输模块进行供电；
12、驱动传动模块包括驱动电机和传动传动轴，驱动电机由核心控制板输出的pwm信号控制，由供电模块供电，通过齿轮将动力传输至传动轴，驱动投饲机器人移动；
13、传感器模块为霍尔传感器，能够感知磁性物质，并将信号传输至stm32核心控制板，来控制机器人定点停止；
14、无线信息传输模块带有网口及485接口，由供电模块供电，在与wifi信号连接后，可为其供网，通过485接口发送和接收控制指令数据至云服务器；
15、使用变压器将直流48v转化为直流12v向无线模块供电。
16、进一步，淡水鱼进食数据采集子系统由摄像头、无线路由器、云数据库组成；淡水鱼进食数据采集子系统使用海康威视摄像头安装于投饲机器人沿轨道左右两侧机身，在俯测高度80cm处，以垂直于地面40度俯视拍摄，图像分辨率为1920*1080，通过wifi信号，将摄像头拍摄数据实时传输到云数据库。
17、具体的，淡水鱼进食数据采集子系统的步骤如下：
18、s1、在投饲机器人沿轨道左右两侧机身安装摄像头，在俯测高度80cm处，垂直于地面40度俯拍圈养池内鱼群，为提供均匀的光源，摄像头上方假设led白光灯；
19、s2、通过海康威视摄像头获取圈养池淡水鱼群进食的视频，采集的数据包括每次投饲前1分钟至投饲完成后3分钟的淡水鱼进食视频数据；
20、s3、将视频数据实时存储至云数据库。
21、具体的，淡水鱼目标检测子系统的模型构建包括以下步骤：
22、s1、数据采集：基于淡水鱼进食数据采集子系统获得视频，图像数据实时从视频中截取，截取频率为每秒三帧图片；
23、s2、数据集构建：将截取图片使用图像处理方法进行预处理标注得到训练的数据集；
24、s3、网络设计：平衡检测速度和检测精度，采用yolox为检测网络模型；
25、s4、yolox模型训练：使用数据集图片，训练yolox模型，作为淡水鱼进食目标检测器，并进行条数统计；
26、s5、统计分析及可视化：将淡水鱼目标检测结果传输至后台数据库，编写sql语句自动化统计每天每次进食淡水鱼条数，发布至前端可视化页面。
27、进一步，所述步骤s2中图像预处理具体步骤如下：
28、s21、针对模糊和噪音问题，采用非局部均值去噪方法对输入图像进行降噪处理；
29、s22、为了减少反光现象，将图像转换为灰度，并使用高斯模糊滤波器对其进行处理；通过调整模糊程度，减少图像中的反光干扰；
30、s23、使用二值化分割技术处理模糊处理的图像，将反光区域转换为黑色掩码；使用按位与操作将掩码应用于原始图像，消除反光干扰；
31、s24、为了降低水波纹干扰，对rgb颜色空间的b通道的图像进行傅里叶变换，通过移动频谱将干扰限制在边缘区域，最后将滤波后的频谱转换回空域后重新合并通道。
32、进一步，优选的，在步骤s3中，所用的yolox是在yolov3的基础上，利用预测分支解耦、数据增强、anchor-free和样本匹配等策略而形成的精度高、速度快的目标检测器。
33、具体的，步骤s3所述网络设计中，检测网络模型的损失函数为：
34、loss＝λ*lossreg+lossobj+losscls
35、式中，lossreg为淡水鱼定位损失，lossobj为淡水鱼存在损失，losscls为分类损失，λ是淡水鱼定位损失的平衡系数。
36、具体的：
37、淡水鱼定位损失lossreg的获取公式为：
38、
39、
40、
41、式中,iou为预测框与真实框的交并比，ρ2(b，bgt)为预测框和真实框的中心点的欧氏距离，c为能够同时包含预测框和真实框的最小闭包区域的对角线距离，v为宽高比度量函数，w为预测框的宽，h为预测框的高，wgt为真实框的宽，hgt是真实框的高；
42、淡水鱼存在损失lossobj的获取公式为:
43、losspbj＝-ωn[yn*log(σ(xn))+(1-yn)*log(1-σ(xn))]
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1.一种基于YOLOX的淡水鱼精准投饲系统，其特征在于它包括：投饲机器人子系统、淡水鱼进食数据采集子系统、淡水鱼目标检测子系统和淡水鱼聚集度评估子系统；具体的：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于淡水鱼目标检测子系统的模型构建包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于投饲机器人子系统包括核心控制模块、供电模块、传感器模块、驱动传动模块、无线信息传输模块和轨道，其中：
4.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于淡水鱼进食数据采集子系统由摄像头、无线路由器、云数据库组成；淡水鱼进食数据采集子系统使用海康威视摄像头安装于投饲机器人沿轨道左右两侧机身，在俯测高度80cm处，以垂直于地面40度俯视拍摄，图像分辨率为1920*1080，通过WIFI信号，将摄像头拍摄数据实时传输到云数据库。
5.根据权利要求2所述的系统，其特征在于所述步骤S2中图像预处理具体步骤如下：
6.根据权利要求2所述的系统，其特征在于步骤S3所述网络设计中，检测网络模型的损失函数为：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于
8.根据权利要求2所述的系统，其特征在于所述步骤S4中淡水鱼条数统计具体包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于淡水鱼聚集度评估子系统融合了淡水鱼目标检测子系统的数据，根据淡水鱼条数，具体包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述步骤S3中精准投饲流程如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于yolox的淡水鱼精准投饲系统，其特征在于它包括：投饲机器人子系统、淡水鱼进食数据采集子系统、淡水鱼目标检测子系统和淡水鱼聚集度评估子系统；具体的：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于淡水鱼目标检测子系统的模型构建包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于投饲机器人子系统包括核心控制模块、供电模块、传感器模块、驱动传动模块、无线信息传输模块和轨道，其中：
4.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于淡水鱼进食数据采集子系统由摄像头、无线路由器、云数据库组成；淡水鱼进食数据采集子系统使用海康威视摄像头安装于投饲机器人沿轨道左右两侧机身，在俯测高度80cm处，以垂直于地面40度俯视拍摄，图像分辨...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘龙申，张哲鼎，李海涛，陈骏，周杰，徐善鹏，
申请(专利权)人：南京农业大学，
类型：发明
国别省市：
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