花勝強(qiáng)，胡少英，高 磊，鄭健兵

(南瑞集團(tuán)(國網(wǎng)電力科學(xué)研究院)有限公司，江蘇 南京 211106)

1 魚道監(jiān)測現(xiàn)狀

魚道是在閘、壩或天然障礙處為溝通魚類洄游通道而設(shè)置的一種過魚建筑物，是河流生態(tài)系統(tǒng)健康的評價指標(biāo)之一，也是水利水電工程環(huán)境影響評價中生態(tài)環(huán)境保護(hù)的重要指標(biāo)。當(dāng)前，國內(nèi)外對于魚道的監(jiān)測，主要在于監(jiān)控過魚的種類和數(shù)量，以驗(yàn)證魚道的有效性，從而進(jìn)行魚道的改良，其存在的主要問題包括[1，2]：

(1)監(jiān)測主要以人工的方式進(jìn)行，通過人工來紀(jì)錄過魚的數(shù)量和種類，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，管理負(fù)擔(dān)較大，監(jiān)測精度不易提升。

(2)監(jiān)測方法主要以張網(wǎng)法、堵截法、標(biāo)志、電捕、計(jì)數(shù)設(shè)備等方式為主，監(jiān)測實(shí)時性較差，連續(xù)監(jiān)測功能較弱，并且某些監(jiān)測方式本身就可能對魚類活動造成干擾。

(3)國外已有的魚道自動化監(jiān)測系統(tǒng)，僅實(shí)現(xiàn)了過魚計(jì)數(shù)功能，但是不能識別和區(qū)分過魚類型，無法區(qū)分雜物、普通魚類與珍稀魚類，不利于魚道評價和改進(jìn)的進(jìn)一步展開。

由此可見，當(dāng)前國內(nèi)各個大壩和水閘上已經(jīng)建成的魚道大都無法進(jìn)行有效觀測，因此也就難以對魚道設(shè)施進(jìn)行有效性評價，對被保護(hù)的珍稀魚類更是難以監(jiān)測、分類和統(tǒng)計(jì)。因此實(shí)現(xiàn)魚道過魚的實(shí)時監(jiān)測和自動化統(tǒng)計(jì)識別，對于改進(jìn)魚道的設(shè)計(jì)水平，實(shí)現(xiàn)河流生態(tài)保護(hù)和促進(jìn)水利水電工程可持續(xù)發(fā)展，都具有重要意義。

2 系統(tǒng)原型

為克服現(xiàn)有魚道監(jiān)測方式中的缺陷，本系統(tǒng)提供一種基于光柵成像和圖像距對魚道過魚進(jìn)行自動化計(jì)數(shù)和識別，實(shí)現(xiàn)魚道的實(shí)時在線監(jiān)測和統(tǒng)計(jì)分類的方法，下面具體詳述[3-5]。

2.1 基于光柵進(jìn)行過魚事件捕獲

魚道過魚事件的捕獲由測量光柵實(shí)現(xiàn)，一套測量光柵分為發(fā)射器和接收器兩個部分，發(fā)射器上每1厘米有一個發(fā)射點(diǎn)，接收器上每1厘米有一個接收點(diǎn)，一個發(fā)射點(diǎn)和一個接收點(diǎn)構(gòu)成一個光柵點(diǎn)并進(jìn)行信號捕捉，共設(shè)有50個光柵點(diǎn)，這樣就形成了一個長度為近50厘米的斷面掃描儀。發(fā)射器持續(xù)的按照固定頻率周期發(fā)出光線，接收器則同步的檢查有無接收到光線，由此形成一個光柵點(diǎn)某一時刻的遮擋/通過狀態(tài)，在沒有魚的情況下，測量光柵接收器會完全接收到發(fā)射器的信號，有魚通過時會有部分發(fā)射信號被遮擋，如圖1，50個光柵點(diǎn)的狀態(tài)值排列起來就是一幀數(shù)據(jù)。

在魚道的入口處安裝兩套該測量光柵和一個水下攝像機(jī)，兩套測量光柵的位置是等高且平行的，分別位于魚道的上游和下游。魚的成像、計(jì)數(shù)只需一套測量光柵即可實(shí)現(xiàn)，由一開始被觸發(fā)的測量光柵完成。而判別游向和魚速，則需要由兩套測量光柵來完成。

圖1 測量光柵儀

從光柵有信號被遮擋開始，觸發(fā)過魚開始信號，水下攝像機(jī)開始攝像，光柵以100 Hz頻率進(jìn)行掃描，每次掃描，50個光柵點(diǎn)的遮擋/通過狀態(tài)就形成一幀數(shù)據(jù)并上報(bào)，直到過魚完成，所有光柵信號全部恢復(fù)通過為止，停止攝像機(jī)攝像和光柵數(shù)據(jù)上報(bào)。

2.2 過魚的游向、計(jì)數(shù)和魚長度換算

根據(jù)安裝的哪一套光柵先被遮擋，可以得到過魚的游向：上游的光柵先遮擋，則可斷定為過魚游向下游，反之則是過魚游向上游。

過魚的長度可由步驟1所述的兩套測量光柵實(shí)現(xiàn)：設(shè)兩套測量光柵之間的距離固定為D，分別記錄魚到達(dá)第1套測量光柵和第2套測量光柵的時間T1，T2，第1套測量光柵信號完全恢復(fù)的時間為T3，可得魚游動速度V=D/(T2-T1)，則魚長L=V*(T3-T1)，如圖2所示。

圖2 魚速和魚長計(jì)算原理

過魚的計(jì)數(shù)，則在第一套光柵信號恢復(fù)后，計(jì)數(shù)加1。

2.3 過魚的成像

光柵從有信號被遮擋開始，以100 Hz頻率進(jìn)行掃描，每次掃描得到從上到下50個光柵點(diǎn)的遮擋/通過狀態(tài)數(shù)據(jù)，遮擋部分即為過魚的當(dāng)前斷面的投影，直到過魚完畢后，將每一幀光柵數(shù)據(jù)連接合并，得到過魚的完整圖像，如圖3所示。

圖3 過魚成像

2.4 人工圖像標(biāo)注

如果已有建好的過魚類型模型，則轉(zhuǎn)入步驟6；否則，利用步驟1)的水下攝像機(jī)攝像得到的過魚視頻，和步驟3)得到的圖形成像，由人工判斷后對過魚圖像進(jìn)行判斷，并將種類標(biāo)注到過魚圖像上，這樣就形成了帶標(biāo)簽的樣本。

2.5 過魚類型特征提取

在圖像識別中，圖像矩可以看作是刻畫圖形特征的算子，將圖像灰度值看作密度分布函數(shù)，算子矩便可用作圖像特征提取。其中，HU氏不變矩進(jìn)行圖像識別的基本思想就是將對圖形變化不敏感的幾何矩作為圖形特征進(jìn)行圖形的識別。

二維連續(xù)函數(shù)f(x,y)在R2平面上的(p+q)階混合原點(diǎn)矩定義如公式1，其中p為自變量x的指數(shù)，q為自變量y的指數(shù)，p，q都是非負(fù)整數(shù)

(1)

f(x,y)是分段連續(xù)的。對于二維圖像來說，f(x,y)可以表示圖像在(x,y)處的灰度值。mpq與圖像位置有關(guān)。

(p+q)階中心矩定義為

(2)

離散圖像的mpq和μpq被定義為：

(3)

(4)

在R2平面上，軸心軌跡區(qū)域的點(diǎn)的灰度值都可以看作是1，即令f(x,y)=1；不屬于軸心軌跡區(qū)域的點(diǎn)的灰度值都看作是0，即令f(x,y)=0。

為了使特征量具有平移、伸縮不變性，對中心矩作如下處理，得到標(biāo)準(zhǔn)矩

(5)

單一的原點(diǎn)矩、中心矩或者是歸一化的標(biāo)準(zhǔn)矩都不能同時滿足圖形在平移、旋轉(zhuǎn)、比例伸縮時保持不變的要求。HU提出的ηpq的七種組合方式滿足所有相似變換不變性的要求，克服了單一矩的不足，7個不變矩如式(6)所示。

(6)

本系統(tǒng)使用Hu氏不變矩實(shí)現(xiàn)魚種類特征提取。首先，對于所有已標(biāo)注成某同一種類的過魚圖像，逐個提取其圖像輪廓，即每一幀光柵點(diǎn)遮擋/通過的臨界點(diǎn)，就是該斷面的輪廓，輪廓上的每一個點(diǎn)都代表了一個柵格圖的二維點(diǎn)坐標(biāo)。其次，按照Hu氏不變矩定義，依次計(jì)算圖像的7個Hu氏不變矩，形成該圖像的一個七維特征向量；然后，根據(jù)該同一種類過魚的所有圖像的七維特征向量，依次求出每一維的一階原點(diǎn)矩，七個維度的一階原點(diǎn)矩組合構(gòu)成此種類魚的七維特征向量；最后計(jì)算該同一種類過魚的所有圖像的七維特征向量的集合到此種類魚的七維特征向量的歐氏距離的標(biāo)準(zhǔn)差。

2.6 過魚類型判別

當(dāng)有新的過魚事件發(fā)生后，首先對其成像的輪廓計(jì)算7個Hu不變矩，構(gòu)成該圖像的七維特征向量，然后計(jì)算此圖像的七維特征向量到每個魚種類的七維特征向量的歐氏距離，選取歐式距離最小者的魚種類，再計(jì)算該最小的歐式距離是否小于該魚種類的標(biāo)準(zhǔn)差的3倍，如果是，則判斷本次過魚屬于此魚種類，否則認(rèn)為是未知新類型魚類。

3 實(shí)例和總結(jié)

在測試實(shí)例中，由于相關(guān)法律法規(guī)和試驗(yàn)條件限制，故以常見的四大家魚中的青魚和鰱魚為例，選取了大小不一的青魚20尾和鰱魚5尾，在容積為6 m×1.5 m×0.8 m的水池中進(jìn)行了過魚試驗(yàn)。以大中小型青魚16尾作為訓(xùn)練樣本在池中共產(chǎn)生了262個樣本數(shù)據(jù)，其光柵圖如圖4與圖5所示。

圖4 過魚圖像樣本1

圖5 過魚圖像樣本2

以此樣本基于本系統(tǒng)進(jìn)行青魚種類建模后，再加入剩余的4尾青魚和5尾鰱魚進(jìn)行測試，共產(chǎn)生346條新樣本數(shù)據(jù)，其中鰱魚的光柵成像如圖6所示。

圖6 鰱魚成像示意

經(jīng)分析，扣除其中重疊和折返的67條無效樣本，其中青魚的成像為235條，判別出來211條，判為未知類型為24條，準(zhǔn)確率為89.8%；鰱魚成像為34條，全部判為未知類型，誤判率為0。經(jīng)進(jìn)查看視頻后一步分析，漏判的主要原因?yàn)椴糠智圄~以非平行的側(cè)游方式通過光柵，且夾角過大，導(dǎo)致投影的輪廓損失過大，對于這一限制本系統(tǒng)還需進(jìn)一步改良以提高精度。

綜上所述，本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了魚道過魚的實(shí)時監(jiān)測和自動化統(tǒng)計(jì)識別，對于研究和提高魚道的設(shè)計(jì)水平，加強(qiáng)過魚有效性，實(shí)現(xiàn)河流生態(tài)保護(hù)，促進(jìn)水利水電工程可持續(xù)發(fā)展，具有極為重要的意義。