陳志鵬　陳明

摘要：【目的】借助計算機視覺技術(shù)檢測魚群的攝食行為變化，為實現(xiàn)水產(chǎn)養(yǎng)殖中的精準(zhǔn)投喂提供參考?！痉椒ā恳圆术帪樵囼瀸ο螅紫葘︳~群攝食過程的圖像進行中值濾波、直方圖均衡化預(yù)處理，提取目標(biāo)魚群前景圖像，然后通過灰度共生矩陣計算魚群的紋理特征，利用Lucas-Kanade光流法計算魚群的運動方向矢量，并采用方向熵表征魚群運動的混亂程度，最后利用支持向量機算法對魚群攝食圖像進行訓(xùn)練檢測?！窘Y(jié)果】圖像預(yù)處理方法減少了水質(zhì)渾濁對魚群圖像檢測的影響;基于光流法與圖像紋理特征定量分析魚群的攝食過程變化，避免了水面抖動及水花等復(fù)雜因素的影響。該方法的檢測準(zhǔn)確率達97.0%，基本上能檢測識別出所有的魚群攝食狀態(tài)與正常游動狀態(tài)圖像;與基于形狀和紋理特征的檢測方法相比，其檢測精度提高4.5%（絕對值），可更好地滿足池塘養(yǎng)殖環(huán)境下的魚群攝食行為檢測工作需要。【建議】在今后的研究中將獲取更多魚群在不同環(huán)境下的攝食圖像，以提高模型泛化性，同時對魚群不同攝食階段特征參數(shù)設(shè)定閾值告警，以便更好地應(yīng)用于智能餌料投喂設(shè)備研究。

關(guān)鍵詞： 圖像紋理;光流法;魚群攝食行為;支持向量機

中圖分類號： S951.2 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標(biāo)志碼： A 文章編號：2095-1191（2019）05-1141-08

Abstract：【Objective】Using computer vision technology to detect changes in feeding behavior of shoal could provide a reference for accurate feeding in aquaculture. 【Method】Taking Cyprinus carpio var. color as an experimental object， median filtering and histogram equalization pre-processing were used to extract the foreground image of the target shoal， and the texture features of the shoal were calculated by the gray level co-occurrence matrix. The direction vector of the shoal was calculated by Lucas-Kanade optical flow method， then used direction entropy to characterize the chaos of shoal movement. Finally， the support vector machine algorithm was used to train and test the shoal feeding image. 【Result】In this paper， the image preprocessing method was used to reduce the influence of water turbidity on fish image detection. The optical flow method and image texture features quantitatively analyzed the changes in the feeding process of the shoal， avoiding the influence of complex factors such as water surface jitter and water splash. The experimental results showed that the detection accuracy of this method reached 97.0%， and it could basically detect the images of all the shoal feeding state and normal swimming state. Compared with the detection methods based on shape and texture features， the detection accuracy was improved by 4.5%（absolute value）， this method could better solve the problem of shoal feeding behavior detection in pond culture environment. 【Suggestion】In the subsequent study， more shoal feeding image in di-fferent environments will be used to improve the generalization of the model. In addition， threshold alarms will be set for the features parameters of different feeding stages of the fish to better apply to the research of intelligent bait feeding equipment.

Key words： image texture; optical flow methods; shoal feeding behavior; support vector machine

0 引言

【研究意義】近年來，隨著我國水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)的不斷發(fā)展，工廠規(guī)模化池塘漁業(yè)養(yǎng)殖產(chǎn)量不斷提高，水產(chǎn)養(yǎng)殖中魚群投喂量的精準(zhǔn)控制問題受到越來越多的重視。目前魚群投喂仍以人工觀察投喂或機器投喂為主，無法根據(jù)魚群的實際攝食行為變化進行精準(zhǔn)控制，從而造成飼養(yǎng)成本上升及水質(zhì)環(huán)境惡化，影響魚群的健康生長（周應(yīng)祺等，2013;胡金有等，2015），同時人工投喂的人力成本和技術(shù)成本會制約漁業(yè)生產(chǎn)效率。此外，魚群的攝食欲望變化會直接影響魚群的攝食行為變化。因此，通過研究分析魚群的攝食行為指導(dǎo)魚群精準(zhǔn)投喂，有利于提高水產(chǎn)養(yǎng)殖效率。計算機視覺技術(shù)作為一種高精度、無接觸技術(shù)，在魚類檢測分析方面已成為重要的研究方向（段延娥等，2015）。利用計算機視覺技術(shù)可實時觀測魚群的攝食狀態(tài)，能夠精準(zhǔn)判斷投餌時間，從而控制餌料的投放，有效提高餌料利用率。由于魚群在不同生長階段的攝食活動強度差異明顯（Delcourt et al.，2013;Delphine and Dominique，2014;Hu et al.，2016），因此利用計算機視覺技術(shù)檢測出魚群攝食狀態(tài)，從而量化分析魚群攝食過程，對于魚群餌料投放問題的研究具有重要意義。【前人研究進展】目前將計算機視覺技術(shù)應(yīng)用于魚類行為學(xué)的研究已有許多成果。Ma等（2010）通過計算機視覺系統(tǒng)研究分析魚的運動軌跡變化情況來實時監(jiān)測水質(zhì)，但該方法檢測精度不高且對試驗條件有一定要求。于欣等（2014）采用魚群運動光流法和運動特征統(tǒng)計方法得到魚群運動矢量特征的概率分布情況，以此用來檢測魚群的異常行為，獲得較高的檢測精度。Liu等（2014）通過幀間差分法量化分析魚群的攝食行為，可免去對個體的跟蹤，但忽略魚群攝食引起的水花及反光等因素影響，使得檢測精度不足且計算復(fù)雜。趙建等（2016）提出一種改進動能模型量化魚群攝食變化過程，結(jié)合Lucas-Kanade光流法及信息熵提取水面反光區(qū)域變化特征進行攝食評估，避免了對魚群前景提取，但對試驗對象規(guī)模有一定要求。陳彩文等（2017）采用魚群攝食圖像紋理變化表征魚群攝食過程強度的變化，有效避免了魚群攝食過程中引起的水面反光等因素影響，檢測方法較簡單，但檢測精度有待提高?！颈狙芯壳腥朦c】目前的研究大多是基于循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)下的魚群進行實驗分析，對于規(guī)?；某靥琉B(yǎng)殖研究較少。由于池塘養(yǎng)殖環(huán)境下的水質(zhì)相對渾濁，跟蹤提取魚群目標(biāo)位置的過程較困難且魚群存在密度較大、相互遮擋現(xiàn)象，使得量化分析魚群攝食過程十分困難（王勇平等，2015;Pautsina et al.，2015;Zhao et al.，2016）。魚群的攝食過程主要是運動速度和運動方向突變的過程，采用光流法能夠通過檢測圖像像素點隨著幀數(shù)變化情況提取目標(biāo)的運動速度和方向矢量特征，進而檢測出圖像中的魚群運動目標(biāo)，并且避免對魚群的跟蹤（Andrade et al.，2005）。此外，魚群圖像紋理會隨著魚群攝食行為的變化而改變。魚群攝食過程環(huán)境復(fù)雜多變且運動過程混亂，若僅采用光流法獲取魚群攝食過程中的運動方向特征，容易對低密度魚群圖像產(chǎn)生誤判;僅采用紋理信息，則在檢測區(qū)域魚群數(shù)量過多且正常游動情況下同樣產(chǎn)生誤判?！緮M解決的關(guān)鍵問題】以池塘養(yǎng)殖彩鯉為試驗對象，結(jié)合養(yǎng)殖魚群攝食特性，提取出魚群圖像紋理特征和Lucas-Kanade光流方向熵特征，基于支持向量機（Support vector machine，SVM）對魚群攝食行為進行檢測，為解決魚群精準(zhǔn)投喂問題和實現(xiàn)智能化農(nóng)業(yè)發(fā)展提供參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1. 1 試驗材料

試驗對象為上海海洋大學(xué)養(yǎng)殖池塘觀賞彩鯉。該魚種生長較快，養(yǎng)殖效益高，此外魚體體色艷麗，便于圖像采集設(shè)備拍攝。試驗魚體長15～25 cm，飼養(yǎng)于深約1.0 m的池塘中，水體溫度保持在15 ℃左右。試驗時間為2018年5—8月。試驗前彩鯉已經(jīng)于養(yǎng)殖池塘中生活數(shù)月并充分適應(yīng)環(huán)境。

1. 2 魚群圖像采集

試驗魚群圖像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)如圖1所示，將一臺普通攝像機安裝固定在距離養(yǎng)殖池塘邊緣垂直高1.5 m的位置進行拍攝，保證能采集較高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)，通過調(diào)整鏡頭方向使其拍攝到池塘部分區(qū)域并確保拍攝環(huán)境光照均勻。采集的視頻圖像為位深24 bit的RGB圖像，圖像分辨率為640×368像素，幀率為30幀/s。拍攝的視頻圖像包含魚群正常游動階段、投喂攝食階段及攝食后游動階段。試驗過程中每隔1 s截取一幀進行計算，通過減少計算幀數(shù)來降低試驗所需計算時間，提高檢測效率和實時性。借助MATLAB R2013a圖像處理軟件在魚群攝食過程視頻中采集共700幀圖像，并進行檢測分析，算法試驗平臺為VS 2012和OpenCV 3.4.2。

1. 3 魚群攝食行為分析及特征提取研究方法

魚群在正常游動階段一般會集群游動，游動方式較統(tǒng)一，而在投喂攝食階段，魚群會迅速游到餌料投放位置搶食，運動方向較混亂，并引起水面波紋抖動及反光現(xiàn)象，圖像紋理也會相應(yīng)改變。同時受光照、魚群間遮擋及水質(zhì)環(huán)境等影響，采用傳統(tǒng)方法解決魚群分割與識別的問題較復(fù)雜。本研究將魚群攝食過程中引起的水面波紋抖動和濺起的水花也作為魚群圖像紋理變化因素，以整個魚群的圖像特征作為切入點，對魚群的攝食行為進行研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，隨著魚群攝食活動及攝食魚群數(shù)量的變化，圖像紋理也會發(fā)生不同程度變化。圖2為魚群攝食前后的彩色圖片和灰度圖片。

試驗流程如圖3所示，首先采用中值濾波方法去除圖像噪聲，對采集到的圖像進行直方圖均衡化處理，以增強在相對渾濁的水質(zhì)背景下魚群對比度。然后利用自適應(yīng)高斯背景建模不斷更新背景圖像;再通過背景減除提取魚群前景圖像并灰度化，利用灰度共生矩陣提取出魚群攝食圖像的紋理特征;同時，通過Lucas-Kanade光流法計算獲取的前景魚群目標(biāo)運動方向矢量，建立方向直方圖統(tǒng)計每幀圖像的方向矢量概率分布，據(jù)此計算魚群運動方向熵并用來表示每幀圖像魚群運動方向的混亂程度，從而估計出魚群攝食的混亂程度。最后將提取的圖像紋理特征及光流方向熵特征采用SVM進行訓(xùn)練并檢測魚群的攝食狀態(tài)變化。

2 結(jié)果與分析

2. 1 基于灰度共生矩陣的魚群圖像紋理特征提取

紋理是反映物體表面隨時間變化的空間結(jié)構(gòu)組成特征，如光滑度和粗糙度等，主要體現(xiàn)在圖像像素及其鄰域的灰度分布（劉麗和匡綱要，2009;Sadoul et al.，2014;喬峰等，2015）。通常采用灰度共生矩陣的統(tǒng)計特征來描述圖像的紋理分布信息。紋理是在空間位置上的灰度分布而形成，因此，在圖像中的任意兩個像素間均會存在一定的灰度關(guān)系，而采用灰度共生矩陣對灰度關(guān)系進行統(tǒng)計，其描述了灰度圖像的方向、相鄰間隔和變化幅度等綜合信息。本研究選取能量、逆差矩、對比度和熵4個特征來描述圖像的魚群紋理信息。

根據(jù)上述公式可知，灰度共生矩陣隨著不同方向、灰度等級及像素距離的變化會得到不同的圖像紋理信息。根據(jù)陳彩文等（2017）的研究結(jié)果，在0°、45°、90°和135°方向上的紋理信息所反映的特征變化趨勢基本相同。因此本研究選取像素方向為0°，灰度等級設(shè)為8級，像素距離設(shè)為10個像素，依此計算魚群攝食圖像的4個紋理特征參數(shù)量化魚群攝食變化過程。

2. 2 基于光流法的魚群運動方向熵特征提取

本研究采用Lucas-Kanade光流算法（Lucas and Kanade，1981;杜鑒豪和許力，2011）提取魚群的運動矢量特征，使空間窗口內(nèi)的光流數(shù)量保持恒定，能夠根據(jù)視頻圖像中的運動目標(biāo)數(shù)量及大小自動建立光流計算窗口大小，計算過程中只需要跟蹤少量的運動矢量特征點，計算量較少且應(yīng)用場景廣泛。通過光流法對每一幀圖像的魚群運動方向矢量進行統(tǒng)計，所得到的魚群主要運動趨勢即可代表當(dāng)前幀魚群的運動趨勢;通過建立方向直方圖統(tǒng)計魚群的運動方向矢量，方向直方圖是按照每45°為一個區(qū)間建立方向直方圖條，即360°方向共分為8個區(qū)間范圍。直方圖（h）的定義如下：

式中，p表示運動矢量方向的概率分布，x表示圖像幀數(shù)。熵值較小，則認為魚群運動方向趨于一致，魚群處于正常游動狀態(tài);熵值較大，則認為魚群運動混亂，魚群處于攝食狀態(tài)。

在試驗過程中，首先讀取魚群攝食視頻幀，并獲取魚群前景圖像。其次，利用Lucas-Kanade光流法選取每個圖像幀中的光流場運動矢量特征點進行計算，并將所得到的光流矢量極坐標(biāo)化;通過公式（1）統(tǒng)計每個方向區(qū)間的光流矢量數(shù);通過公式（2）計算光流矢量概率分布來建立方向直方圖，則該直方圖即可表示該幀圖像中魚群的運動方向趨勢;通過公式（3）計算得出該幀圖像的運動方向熵。為了更直觀、清晰地查看試驗效果，將每幀圖像選取的光流矢量點用紅色箭頭表示。如圖4所示，第52幀圖像為魚群正常游動圖像，魚群運動方向主要以0°方向的上下45°范圍內(nèi)為主，對應(yīng)其運動方向直方圖的第1和第8個運動方向區(qū)間概率分布值相對較高，表明該方向區(qū)間即為魚群主要游動方向。如圖5所示，第326幀圖像為魚群處于攝食狀態(tài)的圖像，此時魚群運動方向比較混亂，對應(yīng)其運動方向直方圖所有區(qū)間上的概率分布值相對比較均衡。

2. 3 特征參數(shù)曲線變化分析

根據(jù)上述方法獲得的圖像紋理特征及光流方向熵特征曲線如圖6和圖7所示，能量、逆差矩、對比度和熵4個圖像紋理特征和方向熵均能較好地描述魚群的攝食行為變化過程。在1～100幀時，魚群處于正常的游動狀態(tài)，由圖6-A和圖6-B可看出，能量和逆差矩特征值有小幅減少，但總體波動不大;由圖6-C和圖6-D可看出，對比度和熵特征值有小幅增加但總體波動同樣不大;由圖7可看出，魚群的運動方向熵特征值波動基本不變。在100～600幀時，魚群處于攝食狀態(tài)，此時魚群開始四處游動搶食，魚群個體運動方向十分混亂;由圖6-A和圖6-B可看出，能量和逆差矩特征值在攝食初期突然大幅度減少，且在整個攝食期間有較大波動;而由圖6-C和圖6-D可看出，對比度和熵特征值在攝食初期突然大幅增加且在整個攝食期間同樣有較大波動;由圖7可看出，魚群的運動方向熵特征值同樣突然變大且在整個攝食期間波動幅度較大。在600～700幀時，魚群基本攝食完畢并逐漸返回到正常游動狀態(tài)，僅有少量魚群搶食殘餌，由圖6-A和圖6-B可看出，能量和逆差矩特征值又逐漸增加到攝食前的水平且有小幅突變，這也與少量魚群搶食殘餌有關(guān);而由圖6-C和圖6-D可看出，對比度和熵特征值逐漸減少并基本恢復(fù)到攝食前的水平值;由圖7可看出，魚群的運動方向熵特征值也在逐漸減少并有小幅波動。

2. 4 檢測方法的比較分析

2. 4. 1 基于SVM的魚群攝食行為檢測分析 為了能準(zhǔn)確檢測出魚群的攝食狀態(tài)圖像，本研究選取SVM用于訓(xùn)練所提取出的能量、逆差矩、對比度和熵4個圖像紋理特征和方向熵特征參數(shù)。SVM采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則，具有良好的學(xué)習(xí)泛化能力，可很好地克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中所面臨的訓(xùn)練速度慢、學(xué)習(xí)精度低等問題，在解決分類識別問題中應(yīng)用廣泛（張學(xué)工，2000;陳彩文等，2018）。在SVM訓(xùn)練過程中，其準(zhǔn)確率與核函數(shù)的選取具有密切關(guān)系。大量的研究結(jié)果均表明徑向基（Radial basis function，RBF）核函數(shù)可較好地解決非線性映射分類問題。因此本研究選用徑向基核函數(shù)，即

K（x，y）=exp[-x-y22σ2]

在選取訓(xùn)練樣本集過程中，隨機選擇700幀樣本集中的500幀圖片作為訓(xùn)練集，剩下的200幀圖片作為測試集，利用SVM開始進行訓(xùn)練和測試。為避免特征數(shù)值變化范圍過大，也為使訓(xùn)練參數(shù)優(yōu)化時能以較快的速度收斂，本研究將所提取的4個紋理特征參數(shù)及方向熵特征參數(shù)進行歸一化處理。由于懲罰參數(shù)c和核函數(shù)參數(shù)g影響SVM模型的訓(xùn)練結(jié)果，采用libSVM軟件包快速選擇最優(yōu)核函數(shù)參數(shù)，其中包含較多默認參數(shù)，可有效減少分類時間。經(jīng)過多次參數(shù)調(diào)優(yōu)試驗，當(dāng)c=12，g=0.4472時，可得到最佳檢測效果。

2. 4. 2 基于形狀與紋理特征的魚類攝食狀態(tài)檢測方法 為驗證本研究中方法的有效性，通過與郭強等（2018）的檢測方法進行比較。該方法根據(jù)魚群攝食過程中的整體形狀參數(shù)變化特點及圖像紋理熵值變化，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練后用于檢測魚群攝食狀態(tài)，取得了良好的檢測效果。利用該方法計算本研究所獲得出的魚群攝食過程中的形狀參數(shù)變化曲線如圖8所示，形狀參數(shù)在100～600幀時變化趨勢比較明顯，該方法在面對養(yǎng)殖池水質(zhì)渾濁且視頻監(jiān)測范圍有限的情況下，僅提取了魚群圖像形狀及紋理靜態(tài)特征，另外魚群運動過程中的形狀參數(shù)多變且難以準(zhǔn)確提取，對于試驗結(jié)果會有一定影響。

2. 4. 3 檢測結(jié)果對比分析 將兩種方法進行訓(xùn)練測試后，所得結(jié)果如表1所示，基于形狀和紋理檢測方法的準(zhǔn)確率為92.5%，低于基于光流法與圖像紋理特征的檢測方法，其原因是由于前者僅考慮魚群圖像靜態(tài)特征變化信息，對于魚群聚集而未攝食的狀態(tài)易產(chǎn)生誤判，同時對于渾濁水質(zhì)環(huán)境下的魚群形狀特征難以準(zhǔn)確提取。而本研究雖然檢測所需時間較長，達7.41 s，但準(zhǔn)確率更高，達97.0%，且在實際養(yǎng)殖環(huán)境下，檢測時間對結(jié)果產(chǎn)生的影響可忽略。本研究在面對渾濁水質(zhì)環(huán)境下，通過對魚群攝食行為靜態(tài)紋理特征與光流動態(tài)特征結(jié)合進行分析，不需要考慮由魚群搶食引起的水面波動等復(fù)雜因素影響，對于魚群的攝食行為檢測具有較高的準(zhǔn)確率。因此本研究可應(yīng)用于魚群的攝食行為分析與精準(zhǔn)投喂研究。

3 討論

本研究通過結(jié)合圖像的靜態(tài)紋理特征和魚群運動的動態(tài)光流方向熵特征，對魚群攝食過程參數(shù)變化進行定量分析研究，并有效檢測出魚群的攝食狀態(tài)變化，避免了水面抖動及水花等復(fù)雜因素的影響，對于研究水質(zhì)相對渾濁的養(yǎng)殖環(huán)境下魚群攝食行為分析與精準(zhǔn)投喂問題具有一定的指導(dǎo)意義。根據(jù)魚群的攝食行為或與攝食相關(guān)的因素變化建立投喂策略模型，可有效實現(xiàn)飼料投喂量及投喂時間的精準(zhǔn)控制。邢克智等（2013）結(jié)合養(yǎng)殖對象生長預(yù)測模型，建立了不同生長階段中投喂率及投喂量的變化模型，并開發(fā)了基于專家知識和模型的水產(chǎn)品精細養(yǎng)殖管理決策系統(tǒng)。Liu等（2014）結(jié)合投喂前后的水體溶解氧變化情況，建立以魚群聚集指數(shù)和爭搶強度變化參數(shù)為輸入的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從而決定投喂策略，取得了良好的試驗效果。盡管上述方法都取得了不錯的試驗效果，但均為基于室內(nèi)小范圍或循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)（Recirculating aquaculture system，RAS）下的研究，針對粗放型池塘養(yǎng)殖環(huán)境下的魚群攝食行為量化效果還需進一步驗證。

雖然本研究檢測效果良好，但在某些方面還需要改進，如采集的魚群攝食視頻分辨率不高，成像質(zhì)量相對較低，同時魚群的攝食狀態(tài)圖像以人工分類為主，對于模型訓(xùn)練檢測結(jié)果可能會有一定影響。此外，采用SVM訓(xùn)練模型的樣本類型較少，模型泛化能力不足。而試驗對象的游動習(xí)性及養(yǎng)殖密度是本研究檢測率較高的重要原因，對于工業(yè)化養(yǎng)殖模式下具有更大規(guī)模魚群的攝食行為檢測效果也有待商榷。

4 建議

本研究結(jié)合圖像紋理和Lucas-Kanade光流法來量化魚群的攝食行為強度，并采用SVM訓(xùn)練檢測魚群攝食狀態(tài)，取得良好的檢測效果，可為魚群精準(zhǔn)投喂難題的研究提供參考，但同時需要在以下方面進行改進：（1）獲取多角度圖像增強模型泛化性。采用高分辨率視頻采集設(shè)備獲取更高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)，并通過調(diào)整拍攝角度盡可能減少光照反射的影響，提高檢測精度。同時增加不同拍攝角度的魚群在不同天氣、養(yǎng)殖環(huán)境下的游動圖像，從而增強模型檢測泛化性能。（2）劃分不同攝食階段閾值告警。將魚群攝食過程劃分為多個階段，并對每個階段劃分不同的方向熵值范圍，從而及時判定魚群攝食狀態(tài)，可用于指導(dǎo)餌料的自動投放。在獲取魚群的光流方向矢量過程中，考慮增加魚群光流速度矢量特征對于檢測結(jié)果的精度提高具有一定幫助。（3）結(jié)合水質(zhì)環(huán)境變化控制投喂。將計算機視覺技術(shù)應(yīng)用于水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)可有效促進漁業(yè)信息化發(fā)展，提升管理效率和養(yǎng)殖效益。在利用計算機視覺技術(shù)的同時要結(jié)合水溫和溶氧量等水質(zhì)環(huán)境變化因素，可更準(zhǔn)確地監(jiān)控魚群狀態(tài)，使水產(chǎn)養(yǎng)殖向精細化、科學(xué)化方向發(fā)展。

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（責(zé)任編輯 鄧慧靈）