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申请/专利权人：广东理工学院

摘要：本发明提供了一种基于深度学习与决策树的智能虾塘水质监控方法及系统。所述方法包括构建虾塘水质模型，以供检测虾塘水质；拍摄虾塘水质图像，将所述虾塘水质图像导入至所述虾塘水质模型；所述虾塘水质模型对所述虾塘水质图像预处理，得到水体状态特征图像；根据所述虾塘水质模型中设定的特征数据对所述水体状态特征图像进行标注，得到标注图像；将所述标注图像与所述虾塘水质模型中的标准图像比较，输出检测结果。能够能够快速、准确地进行水质检测，减轻人力监管的成本。

主权项：1.一种智能虾塘水质监控方法，其特征在于，包括：构建虾塘水质模型，以供检测虾塘水质；拍摄虾塘水质图像，将所述虾塘水质图像导入至所述虾塘水质模型；所述虾塘水质模型对所述虾塘水质图像预处理，得到水体状态特征图像，包括：对所述虾塘水质图像的亮度平滑调整，得到亮度校准图像；对所述亮度校准图像采用中值滤波去噪，得到去噪图像；对所述去噪图像进行局部对比度增强，得到水体状态特征图像；其中，局部对比度增强通过对所述去噪图像划分若干个区域，并计算若干个区域中噪图像的直方图，对直方图均衡化处理，得到的均衡化图像即为水体状态特征图像；对去噪图像进行边缘检测处理，提取所述去噪图像的线条轮廓；当所述去噪图像的线条轮廓其中一线条从所述去噪图像的一条边线延伸至另一条的边线，则认为所述线条分隔的一侧为背景区域，另一侧为水体区域；对所述水体区域的检测像素进行特征提取，通过将颜色确认为检测像素得到水体颜色状态图像；对所述水体区域的检测像素进行特征提取，通过将纹理确认为检测像素得到水体表层状态图像；其中，对边缘检测虾塘水体主体状态图像进行颜色特征提取，得到虾塘水体颜色状态特征图像，具体包括：（1）提取虾塘主体：用图像分割方法对边缘检测虾塘水体主体状态图像中的水体主体进行分割，减少图像背景对模型的影响，得到虾塘主体图像；（2）计算虾塘主体图像每个区域的颜色直方图：对于虾塘主体图像中的每个分割区域，在所选的颜色空间中计算颜色直方图；通过将区域内的像素投影到颜色空间的某个维度上，并计算直方图来完成；（3）相似性度量：使用直方图交叉相关性来衡量不同区域之间的颜色分布差异；（4）区域合并：根据相似性度量将具有相似颜色分布的区域合并在一起；通过迭代合并最相似区域的方法来完成；根据所述虾塘水质模型中设定的特征数据对所述水体状态特征图像进行标注，得到标注图像，包括：对所述水体区域中，根据设定的特征数据进行标注，得到标注图像，包括：根据所述虾塘水质模型中的色卡对所述水体颜色状态图像进行标注，输出水体颜色标注图像；将所述标注图像与所述虾塘水质模型中的标准图像比较，输出检测结果。

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