基于didson的鱼群数量统计算法

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1、基于DIDSON的鱼群数量统计算法简　夏　刘军清（三峡大学计算机与信息学院，湖北宜昌443002）【摘　要】双频识别声纳（DIDSON）可以在黑暗浑浊的水下获得清晰的视频影像。对双频识别声纳的鱼群视频进行基于智能视觉的鱼群数量统计，可高效、准确的评估该水域的渔业资源[1]。提出了一种简单可靠的统计方法：首先通过改进的目标检测算法检测鱼体并统计每帧鱼体数量；其次将视频分成多个部分并对各部分的鱼体数量进行统计；最后将各个部分的统计值累计得到整个图像序列的鱼群数量。实验结果表明本文提出的鱼群数量统计结果比DIDSON二次开发软件

2、的统计结果更准确，且满足实时性需求。.jyqkcloudyanddarkunderentoffisheryresourcesinthepleandreliablestatisticalmethods:first，viaalgorithmofimprovedtargetdetectiontodetectfishes；next，dividingthevideointomultipleparts，andcountthenumberoffishineveryparts，finallyaccumulateeveryparts’sta

3、tisticstotheentireimagesequence.Experimentalresultsshoethodshasaout-standingadvantageincountingfish.【Keyatlab2009a，内存8GB，处理器为IntelCorei5-34703.20GHz、声纳视频帧率为8fps。大鱼群检测结果如图2所示。如图2，CodeBook算法检测出的目标边缘模糊，且存在大量的误检像素。背景差分法存在严重的鬼影现象（图2中第3行白色椭圆标记的鱼体为鬼影），鬼影在第139帧以后也未消失。而本文提

4、出的算法在第28帧之前，鬼影已消失，整体检测性能明显优于CodeBook算法和背景差分算法。同时本文算法在鱼体较小的情况下，其检测效果同样较好。3　鱼群数量统计3.1　鱼群数量统计方法本文单帧鱼群数量统计流程：鱼群目标检测后的图像中任然还有一个小面积的连通域，这些小面积的连通域并不是鱼体而是一些干扰物，因此在进行单帧数量统计之前需要消除面积较小的连通域。首先去除面积较小的连通域，然后统计这一帧图像中连通区域的个数，既可以得到一帧中的鱼体个数。假设在图像中有n帧图像检测到鱼体，每帧鱼体数量记为Nm，对每m帧求一次平均，即将视

5、频分成k个部分，其中k=floor（n/m）；再对k部分的鱼体数量分别求均值，最后将k个部分的均值累计即得到整个图像序列的鱼群数量，其公式表达式如下：3.2　实验结果与分析采用本文所示方法对manyfish.avi图像序列进行单帧鱼体数量统计，其结果如图所示。从图中可以看出，本文算法对单帧鱼体数量统计基本准确，但是对于即将消失的鱼体和即将出现在声纳视野中的鱼体检测结果较差、不够精确。由于将消失的鱼体其回波较弱，在图像上反应忽明忽暗，容易被漏检。其次大鱼在游动的过程中会产生大量水波，剧烈的水波也会被误检成鱼体。采用本文所示方

6、法对manyfish.avi图像序列进行鱼群数量统计，整个视频一共有162帧，目测整个图像序列一共游过了16条鱼。通过本文的检测结果N=16，其中m取得40；通过DIDSON二次开发软件检测的结果如图4所示；本文单帧检测结果见表1。如图4所示，DIDSON二次开发软件检测出的鱼群数量为9。通过本文算法检测出的鱼体数量为16，与DIDSON二次开发软件检测的结果更准确。其中表1展示了本文算法在manyfish.avi图像序列从第1帧到第27帧的单帧检测结果。采用本文提出的方法对Kenai3-12manyfishnoshad.

7、avi图像序列进行鱼群数量统计，整个视频一共有790帧，目测整个图像序列一共游过了87条鱼。通过本文的检测结果N=72条，其中m取得40；通过DIDSON二次开发软件检测的结果如图5所示。如图5所示，DIDSON二次开发软件统计的鱼群数量为42条。由此可以看出DIDSON二次开发软件在对体长较小的鱼统计数量效果较差。本文的统计结果更接近真实结果。4　结论由于声纳图像的含有大量噪声信息，采用光学图像的目标检测算法不能满足声纳图像目标检测的要求。针对这个问题，本文提出的目标检测方法在保留背景差分法优势的同时能快速抑制鬼影。其次

8、再鱼群统计算法上，本文提出了一种简单的统计方法：在基于精确的鱼群检测上，统计鱼群数量；实验结果表明，本文提出的鱼群数量统计结果比DIDSON二次开发软件的统计结果更准确，且满足实时性需求。.jyqkagingsonardata[C]//IFIP2013:Internationalconferenceon