基于嵌入式的图像处理系统在水产养殖中的应用研究

摘要

在信息化、集约化的现代水产养殖产业中，把握水质变化等信息能够保证高密度养殖的优质高产。鱼类的行为变化是监测由溶解氧等水质变化造成的鱼类应激反应的指标。通过监测鱼类行为变化能够反应水质情况，为监控鱼类健康提供有效依据。本设计提出了基于嵌入式图像处理鱼类轨迹跟踪系统的远程监测方案，采用嵌入式系统结合图像处理技术对实时采集的鱼类图像进行处理，跟踪鱼类目标的运动轨迹，获得的鱼类轨迹数据及其参数分析结果可以通过服务器、客户端准确可靠的提供给养殖用户。
　　本系统主要包括两个部分，第一部分为嵌入式图像处理轨迹跟踪现场端。嵌入式图像处理现场端使用嵌入式 Linux系统，搭载ARM Cortex-A9架构的Exynos4412高性能处理器。本设计采用的图像处理基本流程：图像采集、图像预处理、目标分割、目标标记、目标跟踪以及输出轨迹。通过鱼类轨迹数据能够计算速度、位移量参数，检测目标活跃程度。结合Qt和OpenCV设计图像处理软件程序和GUI界面程序。鱼类轨迹数据和参数分析结果会以帧为单位上传至服务器的SQLite数据库中，可供用户通过客户端查看。
　　第二部分为嵌入式中转存储服务器和手机客户端，用于配合现场端进行监测。嵌入式服务器使用嵌入式Linux系统连接互联网进行通信，搭建监测专用服务器。内容包括SQLite数据库服务器的配置，实现服务器的网络通信程序，实现IO复用循环服务器模型。此服务器旨在替代传统主机服务器，分类储存与转发远程现场端发送的轨迹数据和参数分析结果。安卓手机客户端使用数据流量的方式与服务器进行通信，设计友好的GUI界面，传递鱼类轨迹、速度、位移等信息。
　　本文通过实验，在分析鱼类轨迹的基础上，对比不同溶解氧浓度下鱼类行为变化，检测其活跃程度。实验验证在严重缺氧时鱼的活跃程度明显减小。验证了鱼类运动轨迹参数分析方法的有效性。鱼类轨迹跟踪与参数分析获得的数据上传至远程服务器中，通过手机客户端实时查看，为集约化水产养殖的信息化和应对突变情况的快速反应提供保证。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 本课题的国内外发展现状

1.3 本设计的主要内容

第二章 系统平台构建

2.1 监测系统整体结构

2.2 嵌入式图像处理平台构建

2.3 嵌入式服务器平台构建

2.4 本章小结

第三章 基于嵌入式的图像处理轨迹跟踪方法

3.1 图像处理轨迹跟踪平台

3.2 轨迹跟踪方法设计

3.3 鱼类运动轨迹参数分析

3.4 嵌入式软件设计与实现效果

3.5 本章小结

第四章 服务器和客户端设计

4.1 监测系统整体流程

4.2 嵌入式服务器程序流程

4.3 服务器网络通信程序设计

4.4 手机客户端程序设计

4.5 本章小结

第五章 实验及结果分析

5.1 系统监测平台实物图

5.2 溶解氧浓度不同情况下的鱼类轨迹跟踪实验

5.3 监测系统数据收发实验

5.4 本章小结

第六章 课题结论及展望

6.1 课题设计总结

6.2 课题设计不足分析及展望

参考文献

致谢

在学期间发表的学术论文及其他科研成果