■獲獎論文

    北京市科協主辦第十四屆北京青年優秀科技論文二等獎 《水產養殖魚類圖像處理方法》

    ■論文第一作者

    國家農業信息化工程技術研究中心博士 周超

    餓不餓：機器視覺察言觀色

    養魚不僅是一門“藝術”，也需要高科技。比如，在喂魚時，什麽時候喂，喂多少，喂幾次，降溫了升溫了怎麽喂，魚看起來胃口不好怎麽辦？這裏麵有很多的科學問題，投喂量不足會影響魚類的生長，過量投喂也會降低飼料的轉換效率。更為嚴重的是，過投會導致殘餘的餌料產生。這些未吃殘餌的分解會消耗氧氣，並產生氨氮等有毒物質，嚴重的會影響魚類的生命和生長。

    魚類與人不能直接交流，那麽怎麽知道魚餓不餓，胃口好不好呢？在實際生產中，人工觀察魚類食欲雖然比較直觀，但是效果因人而異，效率較低。

    國家農業信息化工程技術研究中心的周超博士通過分析和研究，發現與人類相似，魚餓的時候也會有很多行為上的變化，可以直接反映其饑餓程度。

    機器視覺技術非常適合用於獲取和量化魚類的攝食行為，它是人工智能發展的一個重要分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷，其通過圖像攝取裝置將被攝目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理係統，對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征。

    機器視覺具有無損、開發簡單、成本低的優點。然而，雖然機器視覺技術目前在工業現場用得比較成熟，但是其還沒有大規模應用於水產養殖中。這是由水產養殖的特殊性決定的，一方麵攝像頭和研究對象之間隔了水這一特殊的介質，光的折射、反光等現象影響了使用效果；另一方麵，魚有隨環境顏色的變化調整體色的習性，導致采集到的圖像對比度非常低。為解決以上問題，周超研究了水麵反光的處理方法，自適應的圖像對比度增強方法，達到最優的視覺效果，增強了機器視覺在水產養殖中的使用效果。

    最後，通過一係列的圖像處理算法，綜合魚的位置、大小、方向、速度等信息，結合一係列的數學算法，就可以得到評價魚類的食欲和饑餓程度的指標。

    喂多少：智能算法說了算

    利用智能算法，構建智能投喂決策方法，可以實現按魚類的需要進行投喂。作為一種新興的解決問題的形式，智能算法非常適合應用於水產養殖係統。然而其怎麽實現投喂量和啟停的判斷呢？智能模型或者算法之所以被稱為“智能”的，是因為這些模型類似於人的大腦，可以模擬人類的認識和經驗的學習過程。其實主要是首先建立訓練集，告訴模型什麽樣的行為參數輸入可以得到什麽樣的輸出，模型訓練後，完成學習過程，建立了一定的規則（即“經驗”）。後續就可以實現對輸入行為參數的判斷，自動輸出控製指令（繼續或者停止投喂），實現了按魚類食欲調整的智能投喂決策，進而取代了以往靠簡單選取閾值判斷投喂。

    在周超等人的研究中有很多自主創新的成果，研究水平已經處於國內外領先，得到了挪威卑爾根大學、中國海洋大學等國內外專家的肯定。他們首次提出了基於魚類行為指標的智能投喂方法，是對原先人工判斷的一個重大突破。實驗結果也表明，它可以極大節省飼料。更重要的是，如果任由節省的這部分飼料在水裏分解，勢必會汙染環境。實現以上的功能隻需要攝像頭和一係列的軟件算法，在長期應用時成本優勢明顯，具有大規模推廣應用的潛力。

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