【摘 要】
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渔业资源评估与监测是海洋生物资源保护管理的重要组成部分,对深入了解海洋渔业生态环境至关重要。鱼类资源作为海洋渔业资源发展的基石,同时也是海洋生态环境修复的重要生物手段。鱼类目标信息提取是渔业资源研究中极其重要的一环,准确的鱼类目标识别为海洋渔业资源保护管理提供了关键数据,从而实现海洋生态系统的保护和渔业资源的可持续发展。目前鱼类目标的信息的提取主要依靠科学鱼探仪和网捕采样手段,前者主要通过鱼类目标
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渔业资源评估与监测是海洋生物资源保护管理的重要组成部分,对深入了解海洋渔业生态环境至关重要。鱼类资源作为海洋渔业资源发展的基石,同时也是海洋生态环境修复的重要生物手段。鱼类目标信息提取是渔业资源研究中极其重要的一环,准确的鱼类目标识别为海洋渔业资源保护管理提供了关键数据,从而实现海洋生态系统的保护和渔业资源的可持续发展。目前鱼类目标的信息的提取主要依靠科学鱼探仪和网捕采样手段,前者主要通过鱼类目标的反射强度粗略估计数量,长度估计繁琐且精度低,同时无法获取鱼类生物学特征和位置信息,后者网捕方式严重伤害鱼类资源,耗费人力物力,其精度也十分有限。识别声纳是一种利用声镜头通过声波聚焦形成非常狭窄的波束的多波束系统,它可以在低能见度水域生成接近光学画质的声学图像,具有足够高的图像分辨率和帧速,进而达到识别目标的程度。现阶段,识别声纳在渔业研究中的主要停留在个体目标计数、长度估计以及行为观测阶段,并没有对声纳图像特征、长度估计误差以及自动识别方面进行相关研究。因此,本文在分析识别声纳的原理和图像特征的基础上,利用识别声纳对鱼类目标识别的理论研究和实际应用,提出了一种识别声纳对鱼类目标识别的方法。研究内容如下:对识别声纳的原理和图像特征进行了研究。主要探讨了识别声纳系统原理,分析了其依据回波强度对应形成明暗分布声学图像特征,总结了识别声纳图像的噪音来源以及工作频率、目标离声镜头的水平距离和鱼类游姿等因素对声纳估计鱼类长度的影响,并利用统计分析和线性拟合的方法对声纳图像鱼类长度估计进行了分析和验证,重点研究识别声纳鱼类的度估计误差,提出识别声纳鱼类目标长度估计的误差校正方法,解决了识别声纳在对鱼类目标探测过程中长度估计偏差问题,同时为鱼类目标自动识别奠定基础。研究ECHOVIEW的人机交互鱼类目标识别模型。首先基于识别声纳获取波束探测范围内斜距和位置信息的特点,结合识别声纳图像特征,构建了ECHOVIEW的人机交互鱼类目标识别模型,主要包括数据整合、人工目视标定、样本静态去噪、背景去除、轨迹追踪和目标转化,进而提取到鱼类数量、长度和位置信息。通过上海市陈行水库鱼类资源探测实验,验证ECHOVIEW的人机交互鱼类目标识别模型可行性与准确性。利用鱼类长度区间模型估计库区鱼类目标的优势长度区间,利用密度估计模型分析库区鱼类数量的时间变化,利用插值空间模型分析了库区鱼类的空间分布规律,并形成一套ECHOVIEW人机交互鱼类目标研究方法,为声学图像鱼类目标的研究开辟了新的研究手段。提出了基于KNN（K-Nearest Neighbor）背景差分的鱼类目标自动识别方法。针对声学图像鱼类目标的自动化处理的趋势,首先通过ARIS cope（v2.6,Sound Metric Corp,USA）对.aris文件进行解析并生成视频格式文件的预处理,结合声纳图像鱼类目标运动特性,利用KNN背景去除、形态学膨胀去除斑点噪音、边缘检测和Deep Sort目标追踪与计数算法,最终实现鱼类目标自动识别。通过定点水池实验和库区航测实验验证了该方法的有效性,从而获取了鱼类目标数量信息,为声学图像鱼类目标研究提供了新的方法。通过对鱼类长度估计误差校正、人机交互鱼类目标分析模型、KNN背景差分的鱼类自动识别等内容的研究,初步形成了识别声纳图像的鱼类目标研究的新方法,为声学图像鱼类目标研究奠定了基础,提供了识别声纳鱼类目标研究的新思路,为今后渔业资源评估和监测提供了技术支持,也为我国渔业资源的开发和保护提供了可靠的借鉴。
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