[發明專利]一種基于聲學影像數據評估的物種判別方法

在審

• 申請號: 202011625134.4
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112883773A
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 唐峰華;周為峰;陳帥;屈泰春;吳祖立;楊嘉樑;張勝茂;蔣科技
• 申請（專利權）人: 中國水產科學研究院東海水產研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 上海泰能知識產權代理事務所(普通合伙) 31233
• 代理人: 宋纓

1.一種基于聲學影像數據評估的物種判別方法，其特征在于，包括：

步驟(1)：設定海上試驗調查要素，通過回聲探測器并獲取聲學影像數據；

步驟(2)：剔除海表噪聲和海底噪聲，剔除所述聲學影像數據的噪聲，得到預處理后的聲學影像數據；

步驟(3)：采用頻差技術對所述預處理后的聲學影像數據進行信號鑒別和目標魚種判別，并將平均體積反向散射強度差值范圍內的信號作為目標魚種進行積分輸出。

2.根據權利要求1所述的基于聲學影像數據評估的物種判別方法，其特征在于，所述步驟(1)之前還包括：采用標準球方法對回聲探測器中的換能器進行校正。

3.根據權利要求1所述的基于聲學影像數據評估的物種判別方法，其特征在于，所述步驟(1)中的回聲探測器的型號為Simrad EK60，所述Simrad EK60采用積分采集系統。

4.根據權利要求1所述的基于聲學影像數據評估的物種判別方法，其特征在于，所述步驟(2)中剔除聲學影像數據的噪聲，包括：通過設置積分閾值和采用信噪比估算方法剔除聲學影像數據的背景噪聲；

所述設置積分閾值具體為：根據目標魚種的目標強度經驗公式，利用數據范圍映像虛擬變量模塊設置積分閾值；所述積分閾值由最小單體目標的目標強度回聲信號來確定；

所述采用信噪比估算方法包括：通過噪聲修正法和信噪比閾值法的進行去噪；

所述噪聲修法正具體為：在水平方向和垂直方向對去除時間可變增益函數影響的聲學影像數據進行重新采樣，再將重采樣后的每次回波數據的最小值作為干擾信號的評估值，最后通過線性域相減方法去噪；

所述信噪比閾值法具體為：利用背景噪音去除虛擬變量模塊設置最大噪聲和最小信噪比來去噪。

5.根據權利要求4所述的基于聲學影像數據評估的物種判別方法，其特征在于，所述目標魚種的目標強度經驗公式為：

TS38kHz＝20log10(DML)-A

TS70kHz＝20log10(DML)-B

TS120kHz＝20log10(DML)-C

TS200kHz＝20log10(DML)-D

其中，DML為目標物種的長度，TS38kHz為38kHz下的目標強度，TS70kHz為70kHz下的目標強度，TS120kHz為120kHz下的目標強度，TS200kHz為200kHz下的目標強度，A為38kHz下目標強度對應的第一經驗參數，B為70kHz下目標強度對應的第二經驗參數，C為120kHz下目標強度對應的第三經驗參數，D為200kHz下目標強度對應的第四經驗參數。

6.根據權利要求1所述的基于聲學影像數據評估的物種判別方法，其特征在于，所述步驟(2)中剔除聲學影像數據的噪聲，還包括：通過單脈沖回聲信號變化對比來扣除背景噪聲后不同水層的體積反向散射強度值。

7.根據權利要求1所述的基于聲學影像數據評估的物種判別方法，其特征在于，所述步驟(3)中的頻差技術具體為：將不同魚種信號的頻差范圍分為三個階段，公式為：

其中，K₁為預設的第一頻率，K₂為預設的第二頻率，ΔSv為第一頻率和第二頻率對應的體積反向散射強度值的差。

8.根據權利要求7所述的基于聲學影像數據評估的物種判別方法，其特征在于，所述頻差技術采用3×3卷積虛擬變量模塊對預處理后的聲學影像數據進行頻差法預處理，再采用3×3膨脹濾波虛擬變量模塊及3×3侵蝕濾波虛擬變量模塊對預處理后的數據進行二次處理，最后輸出K₁頻率下的目標魚種。