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申请/专利权人：中国水产科学研究院南海水产研究所

摘要：本发明涉及一种用于研究鱼类洄游规律的布点方法及系统，包括以下步骤：使用测绘工具对流域进行引测，测出流域断面的位置及流域基本信息，使用无人机对所述流域断面及流域地形地貌进行激光探测，构建三维地形地貌模型，基于流体力学结合所述流域基本信息与流域的断面位置对流域断面流速进行仿真实验，得到流域断面各点流速位置，通过BP神经网络与所述流域断面各点流速位置数据结合构建流域流速场模型，所述三维地形地貌模型与流域流速场模型进行结合分析，得出流域内适合用于研究鱼类洄游规律的摄像头的布点位置，在所述布点位置内安装摄像头，拍摄鱼类洄游图像并判断鱼类洄游规律。

主权项：1.一种用于研究鱼类洄游规律的布点方法，其特征在于，包括以下步骤：使用测绘工具对流域进行引测，得出高程数据后计算得出流域的断面位置及流域基本信息；在流域上空使用搭载激光探测仪的无人机对流域地形地貌进行激光探测，得到探测数据；根据所述探测数据与所述流域基本信息构建三维地形地貌模型；使用多普勒流速剖面仪测出流域内水流流速数据，对所述流域的断面位置分成网格状，结合流域内水流流速数据、热成像水温数据与水下压强数据得出流域断面各点的流速信息；根据所述流域断面各点的流速信息结合BP神经网络构建流域流速场模型，将所述流域根据所述流域断面各点的流速信息结合BP神经网络构建流域流速场模型，将所述流域流速场模型与三维地形地貌模型进行整合分析得出水下摄像头安装位置；在所述水下摄像头安装位置安装摄像头，所述摄像头拍摄鱼类洄游图像，所述鱼类洄游图像经过处理后得到鱼类洄游数据，根据所述鱼类洄游数据判断鱼类洄游规律；其中，所述根据所述流域断面各点的流速信息结合BP神经网络构建流域流速场模型，所述将根据所述流域断面各点的流速信息结合BP神经网络构建流域流速场模型，将所述流域流速场模型与三维地形地貌模型进行整合分析得出水下摄像头安装位置，具体为：根据所述流域断面各点的流速信息，构建训练集与测试集，对BP神经网络的连接权值及阈值进行初始化，导入所述训练集并进行归一化处理，将归一化处理后的训练集作为最终输出测试结果；所述BP神经网络计算中间层各单元的输入、输出数据，计算输出层各单元的输入、输出数据，根据所述输出层各单元的输入、输出数据计算得出输出层各单元的一般化误差，根据所述中间层各单元的输入、输出数据计算得出中间层各单元的一般化误差；根据所述输出层各单元的一般化误差与中间层各单元的一般化误差调整中间层至输出层之间的连接权值及输出层各单元的阈值，同时调整输入层至中间层之间的连接权值及中间层各单元的阈值；根据所述调整后的连接权值及各单元的阈值更新学习输入模式，所述训练集持续训练，待所述训练集训练完毕，更新学习次数，若所述训练集得出的训练数据小于指定误差或大于指定学习次数，则BP神经网络训练结束；若所述训练集得出的训练数据不小于指定误差或不大于指定训练次数，则重新进行BP神经网络训练，将所述训练数据导入测试集中进行测试，当测试结果满足预设测试结果，保存测试参数，根据所述测试参数构建流域流速场模型；构建三维坐标系，导入所述流域流速场模型与三维地形地貌模型进行数据整合，得到流域三维模型，对所述流域三维模型进行分析，得到水下摄像头安装位置；其中，所述在所述水下摄像头安装位置安装摄像头，所述摄像头拍摄鱼类洄游图像，所述鱼类洄游图像经过处理后得到鱼类洄游数据，根据所述鱼类洄游数据判断鱼类洄游规律，具体为：在所述水下摄像头安装位置安装用于拍摄鱼类图像的摄像头，所属摄像头在水下拍摄鱼类洄游运动得到鱼类洄游图像；将所述鱼类洄游图像通过加权平均灰度处理法进行灰度化处理，得到鱼类洄游灰度化初始图像，对所述鱼类洄游灰度化初始图像进行小波变换处理和自适应灰度化处理，得到鱼类洄游灰度化图像；提取所述鱼类洄游灰度化图像像素点，生成鱼类洄游灰度化图像像素点数据，将所述鱼类洄游灰度化图像像素点数据导入所述流域三维模型中进行分析，生成鱼类洄游数据，根据所述鱼类洄游数据判断鱼类洄游规律。

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