要从根本上解决水污染问题,就要尽量避免水资源“先污染后治理”的状况。因此,水质安全的早期监测和水体污染的预警预报就显得十分重要。水生生物能作为水质的生物指示器,通过其生态状况,综合地反应出水质的变化,为水体污染提供早期的预警。本文尝试研究和设计一种基于动态图像理解技术的生物式水质监测传感器,它结合了生物式水质监测、计算机视觉、动态图像理解和嵌入式系统等技术,为水质的生物式实时在线监测和水体污染的早期预警提供一种新的技术和方法。论文所做的主要工作包括以下几点:1、提出基于动态图像理解的生物式水质监测。通过计算机视觉实时、连续地监测生物式水质监测传感器内作为水质生物指示器的水生生物,采用动态图像理解技术在线地分析其生态状况指标,评价水质的安全状况,以对水体污染在第一时间作出预警。2、设计生物式水质监测传感器。设计一种小型化、智能化,能便捷地放置在大范围监测水域中的水质监测传感器。通过传感器的特殊结构设计,不同生态状况的水质生物指示器能被自动地区分。传感器内设置了计算机视觉和嵌入式系统,用来实时捕捉传感器内水生生物的视频图像,并对其生态状况进行分析,在线判断水体污染。3、对鱼类作为水质生物指示器监测水质变化的过程进行语义化描述。鱼类存活量、活动量、异常行为等能表征水质的变化。鱼体的这些生态特征通过图像语义可以被识别和分析,本文通过动态图像理解技术对鱼类的颜色、运动等特征进行提取,并对提取出的前景对象的语义和行为语义进行分析,判断其生态状况和水质安全状况。4、以鱼类为水质生物指示器进行了实验。通过动态图像理解技术分析鱼类在正常水体和污染水体,以及不同污染程度水体中的生态状况指标。实验结果表明,鱼类的生态状况能反应出水质的安全状况,动态图像理解技术能快速而有效地分析其生态状况,并以此对水质作出判断。本文所研究的水质监测技术能应用于江河湖泊的水质监测和水厂饮水口的水质分析等,具有广阔的应用前景。针对不同的水质生物指示器和不同的水质监测环境,水质生物监测的研究范围十分广泛。