在水污染防治中,智能高效的水质监测系统在水环境实时监测及有效治理中发挥着至关重要的作用。生物水质监测克服了理化监测只针对特定指标的局限性及连续取样的繁琐性,能够直观、快速、综合地反映水质指标。鱼类作为重要的水质指示生物,对于水环境参数的变化较为敏感,其运动特征直接表征水质污染状况。监测鱼类运动状态参数的实时变化规律,将为进一步研究鱼类水质指示特性及其所处水环境水质变化状况奠定基础,对于提高水质监测的智能化水平具有重要意义。本文基于2014年陕西省教育厅产业化培育项目(水质远程分析科学决策智能化环保系统研制,项目编号:14JF022)完成了生物水质监测子课题,提出了一种基于生物水质监测的鱼体运动状态检测方法,建立水质监测模型,并开发了一套适用于生物水质监测的鱼体运动状态检测系统。本文所做的主要工作如下:1.提出了一种鱼体运动目标视频图像检测方法。采用统计学背景建模算法快速建立背景模型,通过背景差分算法将鱼体目标与背景分离,得到灰度化鱼体目标图像;采用最大类间方差算法(Otsu)获取自适应分割阈值,通过图像分割得到二值化鱼体目标图像;提出形态学滤波与面积比较法相结合的滤波算法有效滤除噪声并完整得保留鱼体目标;通过连通区域质心检测方法获取目标质心。2.根据鱼体目标区域质心和面积特征,建立了基于特征的目标追踪模型,实时追踪鱼体目标;获取鱼体目标尾点、头点等特征点坐标,建立鱼体运动速度、加速度、摆尾频率、转弯频率及撞壁频率求解模型;根据鱼体运动状态各参数水质语义特征,建立水质监测模型。3.根据以上算法及模型,基于LabVIEW设计了生物水质监测系统软件,完成了系统简介、视频采集、目标检测、记录查询及水质评价模块设计,实现对摄像头采集及加载已存储的鱼体运动视频实时处理,并进行水质超标报警。4.以红鲫鱼为实验鱼种,以改变水质pH为例,设计实验方案,测试系统性能。分别采集过酸(pH=3.5,4.5,5.5)、过碱(pH=9.5,10.5,11.5)以及适合红鲫鱼生长的最佳范围(pH=6.5,7,7.5,8)每种水质下4800帧(20min)鱼体运动视频,通过系统分析处理,实现水质过酸、过碱超标报警。以pH=10.5为例,第2986帧(12分27秒)时系统水质超标报警。5.对系统误差进行分析,主要误差在于目标检测过程中目标的丢失与增加,分析了各pH值对应的水质中鱼体目标检测的准确率,其平均准确率在0.91以上。上述工作的完成,实现了通过检测鱼体运动状态参数实时监测水质变化信息,达到了项目的立项要求,同时对于进一步研究鱼类生物水质监测具有重要的借鉴意义。