【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，具体为一种水下游动鱼体质量估算方法及系统。
技术介绍
1、质量估算是指对目标区域内的物体质量或质量分布进行估计，以便更好地了解目标区域的特征和情况，质量估算在多个领域都有广泛应用，准确估算出鱼体质量对于评判鱼类生长状况、促进水产养殖精准投喂、提高水产养殖效益至关重要，传统的方法往往需要捕捞、称重及取样等方式，这类方法不仅费时费力，还可能对鱼类造成压力和伤害，因此，需要一种非侵入式质量测量方法，高效、准确地测量出水中游动鱼体的质量，随着计算机视觉技术的迅速发展，一种基于计算机视觉的鱼体质量估算方法应运而生，因其具有客观、无损、易用等优点，已成为一种研究鱼体质量估算方法的重要手段，基于计算机视觉的鱼体测量质量方法首先对采集的鱼体图像进行预处理获取鱼体目标，再提取鱼体图像的特征，计算特征值，最后将鱼体图像特征值与鱼体质量进行拟合，建立质量预测模型，实现鱼体质量的估算。
2、目前的水产养殖中，侵入式测量操作会对鱼体造成一定的伤害，影响其生长和健康；非侵入式测量多为使用立体相机拍摄鱼体图像并提取二维及三维特征来进行质量估算，而鱼体三维特征计算依赖于精确的视差图的获取，目前的视差图获取中大多通过人工参与的方式进行算法参数的不断调试以获取精确的视差图，不仅增加了人力和时间成本，而且存在一定的偶然性，在对水下游动鱼类质量估算方法研究的过程中，如何有效获取鱼体图像的视差图、如何准确获取鱼体图像的特征，实现水下游动鱼体质量的精准估算，是一个亟待解决的问题。
技术实现思路>
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：现有的鱼体质量估算方法存在需要捕捞、称重及取样导致费时费力，对鱼类造成压力和伤害，侵入式测量操作影响鱼体健康，以及如何非侵入式、高效、准确地测量出水中游动鱼体的质量的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种水下游动鱼体质量估算方法，包括通过双目相机采集鱼体侧视图像数据并进行标定和校正操作，进行图像预处理；提取鱼体目标的二维特征，基于apt-dmr方法获得最终鱼体图像视差图，基于最终视差图提取鱼体左右图像的对应关键匹配点，根据三角几何原理获取特征点空间坐标，利用空间距离公式计算出三维特征；构建基于mlr的鱼体质量预测模型，预测鱼体质量。
4、作为本专利技术所述的水下游动鱼体质量估算方法的一种优选方案，其中：所述标定和校正操作包括使用双目相机采集鱼体游动视频数据，进行视频帧截取获得鱼体图像，并对双目相机进行标定获取相机参数，基于相机参数对鱼体图像进行校正，消除图像的畸变。
5、作为本专利技术所述的水下游动鱼体质量估算方法的一种优选方案，其中：所述图像预处理包括，提取鱼体roi区域，对鱼体图像进行分割、二值化及降噪的图像处理操作，并进行鱼体轮廓的检测和过滤；对鱼体图像进行分割包括从鱼体图像中进行鱼体前景和背景的分割，表示为：
6、
7、其中，c表示分割结果，ci表示第i个像素的标签，ω表示鱼体roi区域，di(ci)是数据项，用于衡量像素i的颜色与鱼体前景和背景模型的匹配程度，sij(ci,cj)是平滑项，用于衡量相邻像素之间的一致性，vi(ci)表示鱼体前景和背景的先验概率；对鱼体图像进行二值化包括将灰度的鱼体图像转换为包含黑色和白色的图像，表示为：
8、
9、其中，input(x,y)是原始图像中像素(x,y)的灰度值，output(x,y)是二值化后的图像中相应像素的值，threshold是用于确定二值化阈值的参数；对鱼体图像进行降噪包括通过形态学闭运算操作，对分割出的鱼体目标进行处理，使用5×5的全为1的核进行3次闭运算，去除图像中的噪点并填充空洞，调整图像的连通性和平滑度，闭运算的过程表示为：
10、
11、其中，a是输入图像即鱼体图像，b是结构元素，表示膨胀操作，表示腐蚀操作；进行鱼体轮廓的检测和过滤包括提取出鱼体轮廓包括采用canny算法进行轮廓检测和过滤，进行鱼体轮廓的提取，表示为：
12、
13、θ(x,y)＝arctan2(gy(x,y),gx(x,y))*
14、其中，m(x,y)是图像在像素点(x,y)处的梯度幅值，gx(x,y)和gy(x,y)分别是像素点(x,y)处的水平和垂直方向梯度，θ(x,y)是图像在像素点(x,y)处的梯度方向。
15、作为本专利技术所述的水下游动鱼体质量估算方法的一种优选方案，其中：所述提取鱼体目标的二维特征包括基于鱼体轮廓，针对每个鱼体图像采用最小矩形框检测的方式对鱼体图像进行二维特征检测，通过opencv函数获取到鱼体图像的长、宽、面积的二维特征。
16、作为本专利技术所述的水下游动鱼体质量估算方法的一种优选方案，其中：所述计算出三维特征包括基于apt-dmr方法进行立体匹配获取初始视差图并进行初始视差图的修补，立体匹配包括计算总体代价，表示为：
17、cp(d)＝p1·min(|i1(p)-i2(p-d)|,p2)+p2·|d-dprev|
18、其中，cp(d)是像素p处视差值为d的代价，i1(p)为左图像中像素p的灰度值，i2(p-d)是右图像中与左图像中像素p匹配的像素的灰度值，dprev是前一个像素的视差值，p1是代价聚合函数中的第一参数，p2是代价聚合函数中的第二参数；在进行立体匹配时涉及的主要参数包括最小视差、视差范围、匹配块，基于贝叶斯优化算法的思想，通过寻找目标函数的最优解进行主要参数的自适应，寻找最佳参数组合；构建高斯过程模型，对目标函数f(x)进行建模，在潜在的函数空间中进行采样，表示为：
19、f(x)～gp(m(x),k(x,x'))
20、其中，m(x)是均值函数，k(x,x')是协方差函数，在每次迭代中，基于高斯过程的置信区间选择下一个候选点，表示为：
21、xnext＝argmax(-μ(x)+βσ(x))
22、其中，xnext为下一个候选点，μ(x)是高斯过程在位置x处预测的均值，σ(x)是高斯过程在位置x处预测的方差，β是一个控制探索和利用的超参数，生成的目标函数的值作为评判初始视差图质量的标准，目标函数的值与初始视差图精度呈负相关；初始视差图的修补包括基于kd树进行视差的加权修补，构建kd树，进行近邻搜索找到异常值的最近的非零值像素点的索引和距离，基于找到的最近邻点的索引，获取最近邻点的索引对应的正常值，计算权重及加权和，将计算得到的加权平均值填充回原始的异常像素点位置，过程中的近邻搜索表示为：
23、
24、其中，pi'和qi'分别表示两个数据点在第i'个维度上的坐标，k是数据点的维度，通过计算的距离确定最近邻居，加权平均表示为：
25、
26、其中，weightsi”为第i”个数据点的权重，weighted_sum为加权和，weighted_average表示加权本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种水下游动鱼体质量估算方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的水下游动鱼体质量估算方法，其特征在于：所述标定和校正操作包括使用双目相机采集鱼体游动视频数据，进行视频帧截取获得鱼体图像，并对双目相机进行标定获取相机参数，基于相机参数对鱼体图像进行校正，消除图像的畸变。
3.如权利要求2所述的水下游动鱼体质量估算方法，其特征在于：所述图像预处理包括，提取鱼体ROI区域，对鱼体图像进行分割、二值化及降噪的图像处理操作，并进行鱼体轮廓的检测和过滤；
4.如权利要求3所述的水下游动鱼体质量估算方法，其特征在于：所述提取鱼体目标的二维特征包括基于鱼体轮廓，针对每个鱼体图像采用最小矩形框检测的方式对鱼体图像进行二维特征检测，通过OpenCv函数获取到鱼体图像的长、宽、面积的二维特征。
5.如权利要求4所述的水下游动鱼体质量估算方法，其特征在于：所述计算出三维特征包括基于APT-DMR方法进行立体匹配获取初始视差图并进行初始视差图的修补，立体匹配包括计算总体代价，表示为：
6.如权利要求5所述的水下游动鱼体质量估算方法，其
7.如权利要求6所述的水下游动鱼体质量估算方法，其特征在于：所述预测鱼体质量包括基于鱼体二维特征以及三维特征，通过建立多元线性回归模型进行鱼体质量的预测，表示为：
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的水下游动鱼体质量估算方法的系统，其特征在于：包括数据采集及处理模块，图像特征提取模块，质量预测模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的水下游动鱼体质量估算方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的水下游动鱼体质量估算方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种水下游动鱼体质量估算方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的水下游动鱼体质量估算方法，其特征在于：所述标定和校正操作包括使用双目相机采集鱼体游动视频数据，进行视频帧截取获得鱼体图像，并对双目相机进行标定获取相机参数，基于相机参数对鱼体图像进行校正，消除图像的畸变。
3.如权利要求2所述的水下游动鱼体质量估算方法，其特征在于：所述图像预处理包括，提取鱼体roi区域，对鱼体图像进行分割、二值化及降噪的图像处理操作，并进行鱼体轮廓的检测和过滤；
4.如权利要求3所述的水下游动鱼体质量估算方法，其特征在于：所述提取鱼体目标的二维特征包括基于鱼体轮廓，针对每个鱼体图像采用最小矩形框检测的方式对鱼体图像进行二维特征检测，通过opencv函数获取到鱼体图像的长、宽、面积的二维特征。
5.如权利要求4所述的水下游动鱼体质量估算方法，其特征在于：所述计算出三维特征包括基于apt-dmr方法进行立体匹配获取初始视差图并进行初始视差图的修补，立体...
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