生物式水质监测是水质监测领域一个十分重要的研究课题。生物式水质监测技术和传统的理化水质监测技术相比,具有反应灵敏度高、成本低、直观性和综合分析代表性强的优点,在近几十年来国内外得到了广泛的研究和应用。本文将基于视频的运动目标检测与跟踪技术应用于活鱼水质监测系统中,通过测定和分析比较斑马鱼在不同水质环境条件下所表现的活动变化状况,来对水质进行定性评价。本文对应用于活鱼生物水质监测系统中的视频目标检测与跟踪技术进行了具体的研究,通过目标跟踪技术得到活鱼的运动轨迹计算活鱼的基本行为参数值,通过观察这些行为参数值的变化,来分析理解活鱼的行为变化状况,实现对水质的定性评价的目的。本论文主要进行了以下四个方面的研究工作：1、研究了常用的视频检测与跟踪技术、水质监测技术以及视频目标检测与跟踪中常用的图像处理技术。2、研究了活鱼水质监测系统中的活鱼目标的视频检测跟踪方法。本文首先运用了一种基于统计的背景建模方法得到初始背景,并在目标检测跟踪过程中实时更新背景,在此基础上采用背景相减法和自适应图像二值化实现活鱼运动目标的提取,并用连通区域分析提取活鱼的大小,质心等特征值,最后将卡尔曼预测器应用于基于运动特征的跟踪技术中实现活鱼的轨迹跟踪,提取到活鱼运动轨迹,最终达到了为后续的水质预警提供了可靠的轨迹数据的目的。3、研究了活鱼水质监测系统中的水质预警方法。本文首先根据鱼类的运动行为习惯,将活鱼的平均游泳速度、速度分类指数、平均游泳高度、平均游泳间距和存活数设定为活鱼的基本行为参数。通过视频跟踪得到的活鱼运动轨迹,计算活鱼的这些基本行为参数值,然后利用阈值预警法和亨克力探测器来观测活鱼的运动状态变化,达到水质预警的目标。4、基于Visual Studio2008开发环境运用C++语言和Matrox公司的MIL8.0图像处理库来进行整个活鱼水质监测软件的程序开发,并搭建水质监测的实验环境,对视频图像进行实时的处理和分析,基本上实现对水质在线监测功能。