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基于动态图像理解的生物式水质检测传感器
  • ISSN号:1002-0470
  • 期刊名称:高技术通讯
  • 时间:0
  • 页码:146-149
  • 语言:中文
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] X832[环境科学与工程—环境工程]
  • 作者机构:[1]浙江工业大学信息工程学院,杭州310032
  • 相关基金:国家自然科学基金(60673177)和浙江省科技厅重大科技(2006C11202)资助项目.
  • 相关项目:移动自组织网络与移动IP集成网络的智能移动性管理策略研究
中文摘要:

采用能综合反映水域水质状况的鱼类作为水质生物指示器,通过计算机视觉实时检测生物式水质传感器内的鱼体,采用动态图像理解技术分析鱼类的生态状况指标,如存活量、活动量以及投放药物后鱼类所产生的异常行为等,以判断水质的安全程度;通过传感器的特殊结构设计,自动区分存活的、濒临死亡的、已死亡的鱼,以方便获得鱼类生态状况的视频图像。最后,给出了一种集生物水质检测、机械设计、计算机视觉、动态图像理解及无线网络通信等技术于一体的生物式水质检测传感器的设计方法,并给出实验结果。

英文摘要:

Fish were chosen as a water quality bio-indicator because of their ability to reflect local water quality. The fish bred in a bio-sensor for monitoring water quality were continuously observed by the computer vision system, and their ecological conditions, such as their survival, activity, and abnormal behaviors resulting from drags, were analyzed with the dynamic image understanding technology, so that the safe level of water was investigated. With the special sensor structure designed, living fish, dying fish and dead fish were automatically separated, so that the video images reflecting fish' s ecological conditions were easily captured. Finally, the method of designing bio-sensors for monitoring water quality was proposed, which integrated biological water quality monitoring, mechanism design, computer vision, dynamic image understanding, as well as wireless network communication technologies. The experiment results were also given.

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期刊信息
  • 《高技术通讯》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国科学科技部
  • 主办单位:中国科学技术信息研究所
  • 主编:赵志耘
  • 地址:北京市三里河路54号
  • 邮编:100045
  • 邮箱:hitech@istic.ac.cn
  • 电话:010-68514060 68598272
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-0470
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2770/N
  • 邮发代号:82-516
  • 获奖情况:
  • 《中国科学引文数据》刊源,《中国科技论文统计与分析》刊源
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:12178