基于光栅图特征提取的鱼道内过鱼计数和种类识别系统的研究

花胜强，胡少英，高 磊，郑健兵

(南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司，江苏 南京 211106)

1 鱼道监测现状

鱼道是在闸、坝或天然障碍处为沟通鱼类洄游通道而设置的一种过鱼建筑物，是河流生态系统健康的评价指标之一，也是水利水电工程环境影响评价中生态环境保护的重要指标。当前，国内外对于鱼道的监测，主要在于监控过鱼的种类和数量，以验证鱼道的有效性，从而进行鱼道的改良，其存在的主要问题包括[1，2]：

(1)监测主要以人工的方式进行，通过人工来纪录过鱼的数量和种类，并进行统计和分析，管理负担较大，监测精度不易提升。

(2)监测方法主要以张网法、堵截法、标志、电捕、计数设备等方式为主，监测实时性较差，连续监测功能较弱，并且某些监测方式本身就可能对鱼类活动造成干扰。

(3)国外已有的鱼道自动化监测系统，仅实现了过鱼计数功能，但是不能识别和区分过鱼类型，无法区分杂物、普通鱼类与珍稀鱼类，不利于鱼道评价和改进的进一步展开。

由此可见，当前国内各个大坝和水闸上已经建成的鱼道大都无法进行有效观测，因此也就难以对鱼道设施进行有效性评价，对被保护的珍稀鱼类更是难以监测、分类和统计。因此实现鱼道过鱼的实时监测和自动化统计识别，对于改进鱼道的设计水平，实现河流生态保护和促进水利水电工程可持续发展，都具有重要意义。

2 系统原型

为克服现有鱼道监测方式中的缺陷，本系统提供一种基于光栅成像和图像距对鱼道过鱼进行自动化计数和识别，实现鱼道的实时在线监测和统计分类的方法，下面具体详述[3-5]。

2.1 基于光栅进行过鱼事件捕获

鱼道过鱼事件的捕获由测量光栅实现，一套测量光栅分为发射器和接收器两个部分，发射器上每1厘米有一个发射点，接收器上每1厘米有一个接收点，一个发射点和一个接收点构成一个光栅点并进行信号捕捉，共设有50个光栅点，这样就形成了一个长度为近50厘米的断面扫描仪。发射器持续的按照固定频率周期发出光线，接收器则同步的检查有无接收到光线，由此形成一个光栅点某一时刻的遮挡/通过状态，在没有鱼的情况下，测量光栅接收器会完全接收到发射器的信号，有鱼通过时会有部分发射信号被遮挡，如图1，50个光栅点的状态值排列起来就是一帧数据。

在鱼道的入口处安装两套该测量光栅和一个水下摄像机，两套测量光栅的位置是等高且平行的，分别位于鱼道的上游和下游。鱼的成像、计数只需一套测量光栅即可实现，由一开始被触发的测量光栅完成。而判别游向和鱼速，则需要由两套测量光栅来完成。

图1 测量光栅仪

从光栅有信号被遮挡开始，触发过鱼开始信号，水下摄像机开始摄像，光栅以100 Hz频率进行扫描，每次扫描，50个光栅点的遮挡/通过状态就形成一帧数据并上报，直到过鱼完成，所有光栅信号全部恢复通过为止，停止摄像机摄像和光栅数据上报。

2.2 过鱼的游向、计数和鱼长度换算

根据安装的哪一套光栅先被遮挡，可以得到过鱼的游向：上游的光栅先遮挡，则可断定为过鱼游向下游，反之则是过鱼游向上游。

过鱼的长度可由步骤1所述的两套测量光栅实现：设两套测量光栅之间的距离固定为D，分别记录鱼到达第1套测量光栅和第2套测量光栅的时间T1，T2，第1套测量光栅信号完全恢复的时间为T3，可得鱼游动速度V=D/(T2-T1)，则鱼长L=V*(T3-T1)，如图2所示。

图2 鱼速和鱼长计算原理

过鱼的计数，则在第一套光栅信号恢复后，计数加1。

2.3 过鱼的成像

光栅从有信号被遮挡开始，以100 Hz频率进行扫描，每次扫描得到从上到下50个光栅点的遮挡/通过状态数据，遮挡部分即为过鱼的当前断面的投影，直到过鱼完毕后，将每一帧光栅数据连接合并，得到过鱼的完整图像，如图3所示。

图3 过鱼成像

2.4 人工图像标注

如果已有建好的过鱼类型模型，则转入步骤6；否则，利用步骤1)的水下摄像机摄像得到的过鱼视频，和步骤3)得到的图形成像，由人工判断后对过鱼图像进行判断，并将种类标注到过鱼图像上，这样就形成了带标签的样本。

2.5 过鱼类型特征提取

在图像识别中，图像矩可以看作是刻画图形特征的算子，将图像灰度值看作密度分布函数，算子矩便可用作图像特征提取。其中，HU氏不变矩进行图像识别的基本思想就是将对图形变化不敏感的几何矩作为图形特征进行图形的识别。

二维连续函数f(x,y)在R2平面上的(p+q)阶混合原点矩定义如公式1，其中p为自变量x的指数，q为自变量y的指数，p，q都是非负整数

(1)

f(x,y)是分段连续的。对于二维图像来说，f(x,y)可以表示图像在(x,y)处的灰度值。mpq与图像位置有关。

(p+q)阶中心矩定义为

(2)

离散图像的mpq和μpq被定义为：

(3)

(4)

在R2平面上，轴心轨迹区域的点的灰度值都可以看作是1，即令f(x,y)=1；不属于轴心轨迹区域的点的灰度值都看作是0，即令f(x,y)=0。

为了使特征量具有平移、伸缩不变性，对中心矩作如下处理，得到标准矩

(5)

单一的原点矩、中心矩或者是归一化的标准矩都不能同时满足图形在平移、旋转、比例伸缩时保持不变的要求。HU提出的ηpq的七种组合方式满足所有相似变换不变性的要求，克服了单一矩的不足，7个不变矩如式(6)所示。

(6)

本系统使用Hu氏不变矩实现鱼种类特征提取。首先，对于所有已标注成某同一种类的过鱼图像，逐个提取其图像轮廓，即每一帧光栅点遮挡/通过的临界点，就是该断面的轮廓，轮廓上的每一个点都代表了一个栅格图的二维点坐标。其次，按照Hu氏不变矩定义，依次计算图像的7个Hu氏不变矩，形成该图像的一个七维特征向量；然后，根据该同一种类过鱼的所有图像的七维特征向量，依次求出每一维的一阶原点矩，七个维度的一阶原点矩组合构成此种类鱼的七维特征向量；最后计算该同一种类过鱼的所有图像的七维特征向量的集合到此种类鱼的七维特征向量的欧氏距离的标准差。

2.6 过鱼类型判别

当有新的过鱼事件发生后，首先对其成像的轮廓计算7个Hu不变矩，构成该图像的七维特征向量，然后计算此图像的七维特征向量到每个鱼种类的七维特征向量的欧氏距离，选取欧式距离最小者的鱼种类，再计算该最小的欧式距离是否小于该鱼种类的标准差的3倍，如果是，则判断本次过鱼属于此鱼种类，否则认为是未知新类型鱼类。

3 实例和总结

在测试实例中，由于相关法律法规和试验条件限制，故以常见的四大家鱼中的青鱼和鲢鱼为例，选取了大小不一的青鱼20尾和鲢鱼5尾，在容积为6 m×1.5 m×0.8 m的水池中进行了过鱼试验。以大中小型青鱼16尾作为训练样本在池中共产生了262个样本数据，其光栅图如图4与图5所示。

图4 过鱼图像样本1

图5 过鱼图像样本2

以此样本基于本系统进行青鱼种类建模后，再加入剩余的4尾青鱼和5尾鲢鱼进行测试，共产生346条新样本数据，其中鲢鱼的光栅成像如图6所示。

图6 鲢鱼成像示意

经分析，扣除其中重叠和折返的67条无效样本，其中青鱼的成像为235条，判别出来211条，判为未知类型为24条，准确率为89.8%；鲢鱼成像为34条，全部判为未知类型，误判率为0。经进查看视频后一步分析，漏判的主要原因为部分青鱼以非平行的侧游方式通过光栅，且夹角过大，导致投影的轮廓损失过大，对于这一限制本系统还需进一步改良以提高精度。

综上所述，本系统实现了鱼道过鱼的实时监测和自动化统计识别，对于研究和提高鱼道的设计水平，加强过鱼有效性，实现河流生态保护，促进水利水电工程可持续发展，具有极为重要的意义。