【摘 要】
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近年来,水污染问题备受关注。生物式水质监测成为目前国家环境保护工作的重要任务之一。为准确监测水质污染情况,本文以青鳉鱼(Oryzias latipes)为研究对象,采用非接触式的机
【机 构】
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首都师范大学成像技术北京市高精尖创新中心,北京航空航天大学机械工程及自动化学院,中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室,田纳西大学电气工程与计算机科学学院,无锡中科水质环境技术有限公司
【基金项目】
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863课题(2014AA06A506);国家自然科学基金青年基金(21307150);北京市优秀人才培养资助项目(2014000020124G135);中国科学院科技服务网络计划(STS计划)(KFJ-SW-STS-171);广东省省级科技计划项目(2016B020240007)
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近年来,水污染问题备受关注。生物式水质监测成为目前国家环境保护工作的重要任务之一。为准确监测水质污染情况,本文以青鳉鱼(Oryzias latipes)为研究对象,采用非接触式的机器视觉监测技术,提取青鳉鱼的生理特征(呼吸频率)和运动特征(胸鳍和尾鳍的摆动频率),并分析这些特征与水质之间的关系。本文采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)准确提取鱼鳃,并根据鱼鳃呼吸面积大小变化计算出鱼的呼吸频率。基于形态学细化算法提取青鳉鱼骨架,求出胸鳍和尾鳍的摆动频率。结果显示:不同浓度铜离子暴露实验测得的青鳉鱼生理特征和运动特征与实际情况一致;通过对不同铜离子浓度下的毒性实验数据对比,发现了青鳉鱼的生理特征和运动特征会随不同的铜离子浓度发生相应变化,可以作为水质监测的评价标准。
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