(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211044228.1 (22)申请日 2022.08.30 (71)申请人 中国水产科 学研究院渔业机 械仪器 研究所 地址 200092 上海市杨 浦区四平街道赤峰 路63号 (72)发明人 刘世晶　涂雪滢　钱程　汤涛林　 (74)专利代理 机构 上海伯瑞杰知识产权代理有 限公司 312 27 专利代理师 孟旭彤 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/34(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06N 3/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) A01K 61/80(2017.01) H04L 67/10(2022.01) H04L 67/125(2022.01) (54)发明名称 一种户外鱼类池塘养殖投喂监控系统 (57)摘要 本发明公开了一种户外鱼类池塘养殖投喂 监控系统， 包括偏振相机、 边缘处理器、 鱼类的状 态特征数据、 zigbee短波传输模块， 以及中央处 理服务器， 偏 振相机面对池 塘水面用于鱼类状态 图像； 边缘处理器接收到偏振相机输出的池 塘鱼 类图像后， 对该图像进行计算处理， 获得关于鱼 类的状态特征数据； zigbee短波传输模块连接 所 述边缘处理器， 将鱼类的状态特征数据传输至所 述中央处理服务器， 由中央处理服务器根据获得 的鱼类的状态特征数据做出 投喂判断， 并将投喂 指令发送至投喂机。 投喂机连接所述边缘处理 器， 边缘处理器接收到投喂指令后， 对投喂机进 行投喂控制。 偏振相机被安装在可调整姿态的云 台上。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115410152 A 2022.11.29 CN 115410152 A 1.一种户外鱼类池塘养殖投喂监控系统， 其特征在于， 包括偏振相机、 边缘处理器、 鱼 类的状态特 征数据、 zigbe e短波传输模块， 以及中央处 理服务器， 所述偏振相机面对 池塘水面， 用于鱼类 状态图像； 所述边缘处理器， 接收到偏振相机输出的池塘鱼类图像后， 对该图像进行计算处理， 获 得关于鱼类的状态特 征数据； 所述zigbee短波传输模块连接所述边缘处理器， 将所述鱼类的状态特征数据传输至所 述中央处理服务器， 由中央处理服务器根据获得的鱼类的状态特征数据做出投喂判断， 并 将投喂指令发送至投喂机 。 2.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述投喂机连接所述边缘处理器， 边缘处 理器接收到投喂指令后， 对投喂机进行投喂控制。 3.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述偏振相机被安装在可调整姿态的云台 上。 4.根据权利要求3所述的系统， 其特征在于， 所述偏振相机的偏振组件包括0 °、 60°、 120°三个偏振角度的偏振片。 5.根据权利要求4所述的系统， 其特征在于， 所述边缘处理器对于获取的实时鱼类状态 图像采用偏振图像选择算法和/或粗粒度差分粒子算法实现鱼类图像特 征的提取。 6.根据权利要求5所述的系统， 其特征在于， 边缘处理器采用的偏振图像选择算法包 括， 1)按照0°， 60°， 120°三个偏振角度采集RGB格式偏振图像， 比较RGB图像中R、 G、 B 三个通 道像素的大小， 选择最小值表示像素点暗通道值， 最大值 为该像素点亮通道值； 2)随机选择无云、 晴天工况， 利用偏振相机采集全天视频图像， 按照过曝区域面积大小 选择高过曝、 中过曝、 低过曝和无过曝四种图片各100张， 并标注过曝区域， 利用公式(1)提 取整副图像所有像素点亮通道值 Lbright和暗通道值 Ldark， 并归一化， 其中， sd和ss分别表示图像中漫反射分量和镜面反射分量所占权重， α为漫反射区域色 度值， β 光源色度值； 3)利用归一化数据， 统计所有过曝区域亮暗通道比值Q＝(Ldark/Mdark)， 计算其最大值作 为过饱和阈值， 将大于阈值的作为无 过曝区域， 小于阈值的作为过曝区域； 4)采取比较3个偏振角度图像的亮暗通道比值， 并选择图像像素亮暗通道比值大于过 饱和阈值 最多的图像作为实际使用图像。 7.根据权利要求5所述的系统， 其特征在于， 边缘处理器采用的粗粒度差分粒子算法包 括， 首先， 获取两帧连续图像， 将图像灰度化， 利用图像差分方法计算两帧图像差分图， 计 算公式为： Dn(x,y)＝|fn(x,y)‑fn‑1(x,y)|，   (2) 其中， Dn(x,y)为x， y坐标位置第n帧图像和n ‑1帧图像像素差值， fn(x,y)为第n帧图像x， y位置像素值；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115410152 A 2其次， 采用先验半监督方法确定不同运动剧烈程度图像灰度变化区间， 并按照以下原 则对图像进行粗粒度分割： (1)当Dn(x,y)≤50时， 统计此区间内所有像素 数量代表微小运动区域覆盖面积； (2)当50＜Dn(x,y)≤100时， 对所述运动像素进行水平方向投影和竖直方向投影， 得到 投影向量， 并以3邻域 为计算单 元， 计算两帧图像间像素插值在x、 y方向变化的偏导数； (3)当100＜Dn(x,y)时， 利用canny算子计算大于100轮廓区域， 膨胀腐蚀后构造连通域 轮廓最小外接矩形， 利用4层图像金字塔方法计算不同连通域下采样图像像素插值在 x， y方 向变化的偏导数； (4)利用公式 统计步骤(2)， (3)中所有运动像素点平均运动强度， 其中L为像素插值大小， 为像素在x， y方向的偏导数， n 为像素总数； (5)像素点采样完成后， 构造x＝{ N50,N100,ω100,Ns,ωs}图像特征向量， 其中N50为Dn(x, y)≤50像素数量， N100为50＜Dn(x,y)≤100像素数量， ω100为其平均运动强度， Ns为100＜Dn (x,y)像素 数量， ωs为其平均运动强度。 8.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 收到所述鱼类的状态特征数据， 所述中央 服务器通过 经过训练的基于BiRN N算法做出投喂判断。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115410152 A 3