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基于机器视觉的鱼类行为特征提取与分析

文献类型:期刊论文

作者张融2; 关永2; 刘勇2; 姜安2; 饶凯锋2; 渠瀛2; 王瑞2; 邵振洲2; 贾贝贝2
刊名生态毒理学报
出版日期2017-10-15
期号05页码:193-203
关键词生物式水质监测 青鳉鱼 机器视觉 生理特征 运动特征
英文摘要近年来,水污染问题备受关注。生物式水质监测成为目前国家环境保护工作的重要任务之一。为准确监测水质污染情况,本文以青鳉鱼(Oryzias latipes)为研究对象,采用非接触式的机器视觉监测技术,提取青鳉鱼的生理特征(呼吸频率)和运动特征(胸鳍和尾鳍的摆动频率),并分析这些特征与水质之间的关系。本文采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)准确提取鱼鳃,并根据鱼鳃呼吸面积大小变化计算出鱼的呼吸频率。基于形态学细化算法提取青鳉鱼骨架,求出胸鳍和尾鳍的摆动频率。结果显示:不同浓度铜离子暴露实验测得的青鳉鱼生理特征和运动特征与实际情况一致;通过对不同铜离子浓度下的毒性实验数据对比,发现了青鳉鱼的生理特征和运动特征会随不同的铜离子浓度发生相应变化,可以作为水质监测的评价标准。
源URL[http://ir.rcees.ac.cn/handle/311016/38088]  
专题生态环境研究中心_环境水质学国家重点实验室
作者单位1.中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室
2.首都师范大学成像技术北京市高精尖创新中心轻型工业机器人与安全验证实验室
3.田纳西大学电气工程与计算机科学学院
4.北京航空航天大学机械工程及自动化学院
5.无锡中科水质环境技术有限公司
推荐引用方式
GB/T 7714
张融,关永,刘勇,等. 基于机器视觉的鱼类行为特征提取与分析[J]. 生态毒理学报,2017(05):193-203.
APA 张融.,关永.,刘勇.,姜安.,饶凯锋.,...&贾贝贝.(2017).基于机器视觉的鱼类行为特征提取与分析.生态毒理学报(05),193-203.
MLA 张融,et al."基于机器视觉的鱼类行为特征提取与分析".生态毒理学报 .05(2017):193-203.

入库方式: OAI收割

来源:生态环境研究中心

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