【摘 要】
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海参、海胆等底栖生物的收获主要靠人工进行。而这些海生物的生长环境复杂,收获时海底巨大的水压会严重损害捕捞者的身体健康。目前尽管已经有越来越多的自动化捕捞设备开始涉足该领域,但海生物的检测与定位问题一直是自动化捕捞的技术瓶颈。本文针对海参、海胆等海生物的实时水下图像采集、目标检测和尺度测量进行了深入的研究。本文以实地采集和网络搜索等途径获取的海参、海胆、海星和扇贝图像为研究对象。首先搭建了水下海生物
【基金项目】
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山东省重点研发计划项目（No.2018GGX103013）
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海参、海胆等底栖生物的收获主要靠人工进行。而这些海生物的生长环境复杂,收获时海底巨大的水压会严重损害捕捞者的身体健康。目前尽管已经有越来越多的自动化捕捞设备开始涉足该领域,但海生物的检测与定位问题一直是自动化捕捞的技术瓶颈。本文针对海参、海胆等海生物的实时水下图像采集、目标检测和尺度测量进行了深入的研究。本文以实地采集和网络搜索等途径获取的海参、海胆、海星和扇贝图像为研究对象。首先搭建了水下海生物的实时图像采集系统。该系统在结构上具备轻量化、拓展性强等特点,在实时采集中能在人工光源的辅助下完成水下高清视频的拍摄。其次,利用数字图像处理及深度学习技术开展了海生物目标检测算法研究。建立了海生物图像数据库,采用线下数据扩充方法对已有图像进行了数据增广处理。针对传统目标检测算法在复杂水下环境中识别率低并且容易漏检等问题,将改进Faster-RCNN算法用于海生物目标检测中,这种算法采用残差结构将输入映射到输出层,通过残差学习的方式避免了网络层数增加带来的梯度消失或网络退化问题,通过特征融合增强了模型的特征提取能力,提高了目标检测精度。并将该算法与Res Net-SSD算法进行了对比实验,对比实验表明,在满足实时性图像处理要求的基础上,该算法的识别准确率比Res Net-SSD算法高18.4%。再次,本文提出了基于平行结构光的海生物尺度测量与深度计算方法。该方法利用平行线型激光器在水底生成主动结构信息,利用像素距离与空间距离的映射关系,实现了海生物尺度及深度的快速实时计算,实现了单一CCD在采集海生物单幅图像的基础上进行的种类识别以及尺度与深度测量。最后,本文搭建了基于CCD与平行结构光的海生物实时测量系统,利用Tensor Flow框架将该软件嵌入到轻量化计算机设备中,并进行了水池实验。实验表明:在42ms的采样时间内,实现了识别准确度达89.7%的海生物种类识别;采用平行结构光进行的海生物尺度识别误差在±7%内。本文的研究为海生物自动化捕捞提供了种类识别、尺度与深度的测量方法及测量装置基础,可有效应用于海参、海胆、海星及扇贝的自动化捕捞设备中。
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