CN104777802A - 一种软壳蟹集约化养殖监控*** - Google Patents
一种软壳蟹集约化养殖监控*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种软壳蟹集约化养殖监控***，其包括多个带有编号的养殖盒，其特征在于，每个养殖盒设有与分别与控制中心连接的红外线感应装置，该红外线感应装置以预设时间间隔对养殖盒中的螃蟹进行红外摄像得到监测图像，并将该监测图像传送至控制中心进行脱壳分析和判断，当判断结果为螃蟹脱壳时，控制中心自动启动提醒模块进行脱壳提醒，并显示脱壳螃蟹所对应的养殖盒编号，无需人工定期检查，降低了成本，而且不会对螃蟹脱壳产生干扰，成活率更高，从而实现软壳蟹的自动化生产，大大提高了生产效率，降低人工成本。
Description
技术领域
本发明涉及水产养殖技术领域，特别是一种软壳蟹集约化养殖监控***。
背景技术
螃蟹肉富含维生素A及钙、磷、铁、维生素B1、维生素B2、维生素C、谷氨酸、甘氨酸、组氨酸、精氨酸、烟碱酸等，对身体有很好的滋补作用。但传统的螃蟹食用方法需要剥壳取肉，实在太麻烦，尤其是小朋友吃，常常需要大人花费大量的时间，另外对于爱美的女性也对螃蟹的不雅吃法避而远之。
但人们对螃蟹的喜爱依然不减，于是通过对螃蟹的生活习性的研究，人们逐渐开发了一种无需剥壳取肉的软壳蟹。软壳蟹是螃蟹褪壳后不久的一个短暂形态。螃蟹一生经过13次褪壳，每一次蜕变长大就是新的生命开始一般，在脱壳同时还脱去鳃、食囊、内脏，因而全身没有原来的一丝污垢。软壳蟹在自然界非常难得，因为螃蟹新的外壳会在脱壳的数小时后接触到水而逐渐***。软壳蟹之所以珍贵是因为只有在换壳的短短几个小时内全身软绵绵的，不仅连肉带壳都可以吃，而且比普通螃蟹更鲜美更有营养。
软壳蟹虽然好吃，但在养殖过程中需要耗费大量的人力物力。传统的软壳蟹的养殖方法主要依靠人工识别，每2－4小时需要人工检查一次，以在螃蟹脱壳期间及时搜集软壳蟹，花费较多的人力、物力，另外人工检查还可能干扰螃蟹脱壳，引起螃蟹脱壳失败，造成螃蟹死亡，不仅成本高，而且效率较低。
发明内容
本发明为解决上述问题，提供了一种软壳蟹集约化养殖监控***，其能够自动识别脱壳中的螃蟹，效率更高。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种软壳蟹集约化养殖监控***，其包括多个带有编号的养殖盒，其特征在于，每个养殖盒设有与分别与控制中心连接的红外线感应装置，该红外线感应装置以预设时间间隔对养殖盒中的螃蟹进行红外摄像得到监测图像，并将该监测图像传送至控制中心进行脱壳分析和判断，当判断结果为螃蟹脱壳时，控制中心自动启动提醒模块进行脱壳提醒，并显示脱壳螃蟹所对应的养殖盒编号。
优选的，所述的***还包括比较模块，所述红外线感应装置将该监测图像传送至控制中心的比较模块进行脱壳分析和判断，主要是将所述的监测图像的螃蟹尺寸与预设的比对图像的螃蟹尺寸进行比较判断，若所述的监测图像的螃蟹尺寸大于所述的比对图像的螃蟹尺寸，则判断为螃蟹脱壳结束。
优选的，若所述的监测图像的螃蟹尺寸大于所述的比对图像的螃蟹尺寸，还包括进一步判断所述的监测图像的螃蟹尺寸与所述的比对图像的螃蟹尺寸的差值是否超过预设阀值，若超过预设阀值则判断为螃蟹脱壳结束。
优选的，若所述的监测图像的螃蟹尺寸与所述的比对图像的螃蟹尺寸的差值未超过预设阀值，则将该监测图像作为新的比对图像，并返回步骤20进行重新获取新的监测图像。
优选的，所述红外线感应装置将该监测图像传送至控制中心进行脱壳分析和判断，还进一步对该监测图像进行轮廓提取，得到螃蟹轮廓监测图像，并将该螃蟹轮廓监测图像的螃蟹轮廓尺寸与所述的比对图像的螃蟹轮廓尺寸进行比较判断，若所述的螃蟹轮廓监测图像的螃蟹轮廓尺寸大于所述的比对图像的螃蟹轮廓尺寸，则判断为螃蟹脱壳结束。
优选的，所述的***还包括卷积神经网络模块，所述红外线感应装置将该监测图像传送至控制中心的卷积神经网络模块进行脱壳分析和判断，主要是通过卷积神经网络的方法进行图像分类，并判断所述养殖盒中的螃蟹数量是否从单只螃蟹变为两只螃蟹，若判断结果为监测图像中包含两只螃蟹，则判断为螃蟹脱壳结束。
优选的，所述的通过卷积神经网络的方法进行图像分类，主要包括以下步骤：
a.收集单只螃蟹样本图像和两只螃蟹样本图像，并进行人工标注分类，将单只螃蟹样本图像标注为脱壳前图像类型，将两只螃蟹样本图像标注为脱壳结束图像类型；
b.将所述的单只螃蟹样本图像和两只螃蟹样本图像输入卷积神经网络***进行分类模型的训练；
c.将所述的监测图像输入所述的分类模型中进行类型判断，若判断结果为脱壳结束图像类型，则判断为脱壳结束。
优选的，所述的红外线感应装置设置在养殖盒的螃蟹养殖区的上方位置。
优选的，所述的养殖盒为顶部开口结构，并以层层叠加方式放置，下层养殖盒的红外线感应装置设置在上层养殖盒的底部，并与所述下层养殖盒的螃蟹养殖区位置相对应。
本发明的有益效果是：
本发明的一种软壳蟹集约化养殖监控***，其包括多个带有编号的养殖盒，其特征在于，每个养殖盒设有与分别与控制中心连接的红外线感应装置，该红外线感应装置以预设时间间隔对养殖盒中的螃蟹进行红外摄像得到监测图像，并将该监测图像传送至控制中心进行脱壳分析和判断，当判断结果为螃蟹脱壳时，控制中心自动启动提醒模块进行脱壳提醒，并显示脱壳螃蟹所对应的养殖盒编号，无需人工定期检查，降低了成本，而且不会对螃蟹脱壳产生干扰，成活率更高，从而实现软壳蟹的自动化生产，大大提高了生产效率，降低人工成本。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明第一实施例的软壳蟹集约化养殖监控***的结构示意图；
图2为本发明第一实施例的软壳蟹集约化养殖监控***的控制方法流程图；
图3为本发明第二实施例的软壳蟹集约化养殖监控***的结构示意图；
图4为本发明第二实施例的软壳蟹集约化养殖监控***的控制方法流程图；
图5为本发明第三实施例的软壳蟹集约化养殖监控***的结构示意图；
图6为本发明第三实施例的软壳蟹集约化养殖监控***的控制方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
第一实施例：
如图1所示，本实施例中的一种软壳蟹集约化养殖监控***，其包括多个带有编号的养殖盒，其特征在于，每个养殖盒设有与分别与控制中心连接的红外线感应装置，该红外线感应装置以预设时间间隔对养殖盒中的螃蟹进行红外摄像得到监测图像，并将该监测图像传送至控制中心进行脱壳分析和判断，当判断结果为螃蟹脱壳时，控制中心自动启动提醒模块进行脱壳提醒，并显示脱壳螃蟹所对应的养殖盒编号。
如图2所示，本实施例判断螃蟹脱壳的过程如下：
10a.红外线感应装置以预设时间间隔对养殖盒中的螃蟹进行红外摄像得到监测图像；
20a.红外线感应装置将该监测图像传送至控制中心进行脱壳分析和判断；
30a.若判断结果为螃蟹脱壳，则控制中心自动启动提醒模块进行脱壳提醒，并显示脱壳螃蟹所对应的养殖盒编号。
第二实施例：
如图3所示，本实施例中，所述的***还包括比较模块，所述红外线感应装置将该监测图像传送至控制中心的比较模块进行脱壳分析和判断，主要是将所述的监测图像的螃蟹尺寸与预设的比对图像的螃蟹尺寸进行比较判断，若所述的监测图像的螃蟹尺寸大于所述的比对图像的螃蟹尺寸，则判断为螃蟹脱壳结束。
本实施例中，若所述的监测图像的螃蟹尺寸大于所述的比对图像的螃蟹尺寸，还包括进一步判断所述的监测图像的螃蟹尺寸与所述的比对图像的螃蟹尺寸的差值是否超过预设阀值，若超过预设阀值则判断为螃蟹脱壳结束；优选的，若所述的监测图像的螃蟹尺寸与所述的比对图像的螃蟹尺寸的差值未超过预设阀值，则将该监测图像作为新的比对图像，并返回步骤20进行重新获取新的监测图像。
本实施例中，所述红外线感应装置将该监测图像传送至控制中心进行脱壳分析和判断，还进一步对该监测图像进行轮廓提取，得到螃蟹轮廓监测图像，并将该螃蟹轮廓监测图像的螃蟹轮廓尺寸与所述的比对图像的螃蟹轮廓尺寸进行比较判断，若所述的螃蟹轮廓监测图像的螃蟹轮廓尺寸大于所述的比对图像的螃蟹轮廓尺寸，则判断为螃蟹脱壳结束。
如图4所示，本实施例判断螃蟹脱壳的过程如下：
10b.获取原始螃蟹图像，并设为比对图像；
20b.以预设时间间隔对螃蟹进行红外摄像，得到监测图像；
30b.将所述的监测图像的螃蟹尺寸与所述的比对图像的螃蟹尺寸进行比较判断，若所述的监测图像的螃蟹尺寸大于所述的比对图像的螃蟹尺寸，则判断为螃蟹脱壳结束，否则返回步骤20进行重新获取监测图像；
40b.进行螃蟹脱壳提醒。
所述的步骤10b中的比对图像，为具有固定尺寸的螃蟹的预设图像。
所述的步骤20b中得到监测图像后，还进一步对该监测图像进行轮廓提取，得到螃蟹轮廓监测图像，并在步骤30b中将该螃蟹轮廓监测图像的螃蟹轮廓尺寸与所述的比对图像的螃蟹轮廓尺寸进行比较判断，若所述的螃蟹轮廓监测图像的螃蟹轮廓尺寸大于所述的比对图像的螃蟹轮廓尺寸，则判断为螃蟹脱壳结束；所述对监测图像进行轮廓提取，主要是通过对所述的监测图像进行二值化处理；所述的二值化处理，主要是通过采用直接固定阈值法，选择一个阈值对图像进行二值化处理，当图像中的像素值小于该阈值时，可以置0或255，相反的，当图像中的像素值大于或等于该阈值时，可以置255或0，从而得到二值化的图像，该二值化的图像的像素值只有0和255；进而得到所述的螃蟹轮廓监测图像；所述的螃蟹轮廓尺寸主要是指螃蟹的最大长度尺寸和最大宽度尺寸，计算更简单，运行速度快。
所述的步骤30b中，若所述的监测图像的螃蟹尺寸大于所述的比对图像的螃蟹尺寸，则进一步判断所述的监测图像的螃蟹尺寸与所述的比对图像的螃蟹尺寸的差值是否超过预设阀值，若超过预设阀值则判断为螃蟹脱壳结束；作为优选的实施例，若所述的监测图像的螃蟹尺寸与所述的比对图像的螃蟹尺寸的差值未超过预设阀值，则将该监测图像作为新的比对图像，并返回步骤20进行重新获取新的监测图像，以防止由于螃蟹成长过程中的尺寸变化而导致误判为脱壳，使得判断更准确。
实施例三：
如图5所示，本实施例中，所述的***还包括卷积神经网络模块，所述红外线感应装置将该监测图像传送至控制中心的卷积神经网络模块进行脱壳分析和判断，主要是通过卷积神经网络的方法进行图像分类，并判断所述养殖盒中的螃蟹数量是否从单只螃蟹变为两只螃蟹，若判断结果为监测图像中包含两只螃蟹，则判断为螃蟹脱壳结束。
如图6所示，本实施例判断螃蟹脱壳的过程如下：
10c.以预设时间间隔对螃蟹进行红外摄像，得到监测图像；
20c.对所述的监测图像进行图像识别，判断螃蟹数量是否变为两只螃蟹，若识别结果为两只螃蟹则判断为脱壳结束，否则返回步骤10；
30c.进行螃蟹脱壳结束的提醒。
所述的通过卷积神经网络的方法进行图像分类，主要包括以下步骤：
a.收集单只螃蟹样本图像和两只螃蟹样本图像，并进行人工标注分类，将单只螃蟹样本图像标注为脱壳前图像类型，将两只螃蟹样本图像标注为脱壳结束图像类型；
b.将所述的单只螃蟹样本图像和两只螃蟹样本图像输入卷积神经网络***进行分类模型的训练；
c.将所述的监测图像输入所述的分类模型中进行类型判断，若判断结果为脱壳结束图像类型，则判断为脱壳结束。
所述的单只螃蟹样本图像包括非脱壳期螃蟹样本图像和脱壳过程螃蟹样本图像；所述的两只螃蟹样本图像包括两只横向并排螃蟹样本图像、两只纵向并排螃蟹样本图像以及两只侧向排列螃蟹样本图像；将所述的单只螃蟹样本图像、两只螃蟹样本图像或监测图像输入卷积神经网络***进行分类模型的训练之前，先对所述的单只螃蟹样本图像、两只螃蟹样本图像或监测图像进行轮廓提取得到轮廓图，并将轮廓图进行归一化处理后再输入卷积神经网络***进行分类模型的训练；上述对单只螃蟹样本图像、两只螃蟹样本图像、监测图像进行轮廓提取，主要是通过对所述的图像进行二值化处理；所述的二值化处理，主要是通过采用直接固定阈值法，选择一个阈值对图像进行二值化处理，当图像中的像素值小于该阈值时，可以置0或255，相反的，当图像中的像素值大于或等于该阈值时，可以置255或0，从而得到二值化的图像，该二值化的图像的像素值只有0和255；从而使得计算更简单，运行速度更快。
上述各实施例中，所述的预设时间间隔优选为1小时至4小时范围内，并且，无需从一开始就以预设时间间隔对螃蟹进行红外摄像，可预先设置摄像启动时间，到达该启动时间后，再以预设时间间隔对螃蟹进行红外摄像，从而节约运行成本。所述的提醒模块进行螃蟹脱壳结束的提醒，主要是通过在远程监控终端通过文字提醒或者声音提醒或者光信号提醒；所述的红外线感应装置设置在养殖盒的螃蟹养殖区的上方位置；优选的，所述的养殖盒为顶部开口结构，并以层层叠加方式放置，下层养殖盒的红外线感应装置设置在上层养殖盒的底部，并与所述下层养殖盒的螃蟹养殖区位置相对应。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。并且，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成。
上述说明示出并描述了本发明的优选实施例，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (9)
1.一种软壳蟹集约化养殖监控***，其包括多个带有编号的养殖盒，其特征在于，每个养殖盒设有与分别与控制中心连接的红外线感应装置，该红外线感应装置以预设时间间隔对养殖盒中的螃蟹进行红外摄像得到监测图像，并将该监测图像传送至控制中心进行脱壳分析和判断，当判断结果为螃蟹脱壳时，控制中心自动启动提醒模块进行脱壳提醒，并显示脱壳螃蟹所对应的养殖盒编号。
2.根据权利要求1所述的一种软壳蟹集约化养殖监控***，其特征在于：所述的***还包括比较模块，所述红外线感应装置将该监测图像传送至控制中心的比较模块进行脱壳分析和判断，主要是将所述的监测图像的螃蟹尺寸与预设的比对图像的螃蟹尺寸进行比较判断，若所述的监测图像的螃蟹尺寸大于所述的比对图像的螃蟹尺寸，则判断为螃蟹脱壳结束。
3.根据权利要求2所述的一种软壳蟹集约化养殖监控***，其特征在于：若所述的监测图像的螃蟹尺寸大于所述的比对图像的螃蟹尺寸，还包括进一步判断所述的监测图像的螃蟹尺寸与所述的比对图像的螃蟹尺寸的差值是否超过预设阀值，若超过预设阀值则判断为螃蟹脱壳结束。
4.根据权利要求3所述的一种软壳蟹集约化养殖监控***，其特征在于：若所述的监测图像的螃蟹尺寸与所述的比对图像的螃蟹尺寸的差值未超过预设阀值，则将该监测图像作为新的比对图像，并返回步骤20进行重新获取新的监测图像。
5.根据权利要求2所述的一种软壳蟹集约化养殖监控***，其特征在于：所述红外线感应装置将该监测图像传送至控制中心进行脱壳分析和判断，还进一步对该监测图像进行轮廓提取，得到螃蟹轮廓监测图像，并将该螃蟹轮廓监测图像的螃蟹轮廓尺寸与所述的比对图像的螃蟹轮廓尺寸进行比较判断，若所述的螃蟹轮廓监测图像的螃蟹轮廓尺寸大于所述的比对图像的螃蟹轮廓尺寸，则判断为螃蟹脱壳结束。
6.根据权利要求1所述的一种软壳蟹集约化养殖监控***，其特征在于：所述的***还包括卷积神经网络模块，所述红外线感应装置将该监测图像传送至控制中心的卷积神经网络模块进行脱壳分析和判断，主要是通过卷积神经网络的方法进行图像分类，并判断所述养殖盒中的螃蟹数量是否从单只螃蟹变为两只螃蟹，若判断结果为监测图像中包含两只螃蟹，则判断为螃蟹脱壳结束。
7.根据权利要求6所述的一种软壳蟹集约化养殖监控***，其特征在于：所述的通过卷积神经网络的方法进行图像分类，主要包括以下步骤：
a.收集单只螃蟹样本图像和两只螃蟹样本图像，并进行人工标注分类，将单只螃蟹样本图像标注为脱壳前图像类型，将两只螃蟹样本图像标注为脱壳结束图像类型；
b.将所述的单只螃蟹样本图像和两只螃蟹样本图像输入卷积神经网络***进行分类模型的训练；
c.将所述的监测图像输入所述的分类模型中进行类型判断，若判断结果为脱壳结束图像类型，则判断为脱壳结束。
8.根据权利要求1所述的一种软壳蟹集约化养殖监控***，其特征在于：所述的红外线感应装置设置在养殖盒的螃蟹养殖区的上方位置。
9.根据权利要求8所述的一种软壳蟹集约化养殖监控***，其特征在于：所述的养殖盒为顶部开口结构，并以层层叠加方式放置，下层养殖盒的红外线感应装置设置在上层养殖盒的底部，并与所述下层养殖盒的螃蟹养殖区位置相对应。
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