一种浮游动物生物多样性在线分析设备及方法

技术领域

本发明涉及环境监测技术领域，具体涉及一种浮游生物多样性在线分析设备及方法。

背景技术

水体生态系统中的浮游动物是指那些在水中悬浮着、无法自由行动的小型动物，包括浮游动物的卵、幼体、成体等。浮游动物广泛存在于海洋、淡水及各种水体中，是生态环境中重要的组成部分。对浮游动物的分类和分析可以提供有关水质、水体健康状况和生态环境的重要信息。目前海洋浮游动物数据库较完全，相关研究与设备较多，但淡水浮游动物数据库暂缺，其生物多样性分析研究与设备暂缺。

传统的浮游动物分类和分析方法主要依靠人工观察和手工分类，这种方法存在一些问题。首先，浮游动物种类繁多，分类繁琐且费时费力，容易出现分类错误或错过一些重要信息。其次，人的主观因素和视觉能力的局限性可能导致分类结果的不准确性。此外，传统方法需要大量的人力和时间资源，无法满足迅速高效的分类和分析需求。此外人工虽然可以确定浮游动物的种类，但往往无法提供更深入的生物多样性分析。对浮游动物的生物多样性分析需要考虑物种丰富度、群落结构、功能多样性、生态位等多个方面的指标，从而更全面地了解浮游动物群体和其在生态系统中的作用。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种浮游生物多样性在线分析设备及方法。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种浮游动物生物多样性在线分析设备，包括外壳和摄像机，所述外壳顶部设置有开口，开口处设置有图像采集槽，图像采集槽的三个面处设置有摄像机，摄像机设置于外壳内，设置有摄像机的三个面两两相邻；所述摄像机上设置有数据接口，数据接口处连接有信号线，信号线与数据接收器相连，数据接收器与智能终端相连，智能终端通过图像处理算法将图像数据转化为具有高度准确性和可视化效果的3D模型，所述智能终端包括有数据库和人工智能算法，数据库存储有浮游动物的图片资料、形态特征和分类标准，人工智能算法可通过比对3D模型与数据库中的数据，对浮游动物进行自动分类，并对水体浮游动物生物多样性进行在线分析。

优选地，智能终端可控制摄像机，数据接收器可将三个摄像头采集的信息整合发给智能终端进行处理分析。

优选地，所述智能终端还包括数据存储和报告生成模块，系统将处理后的数据保存到数据储存模块中，同时根据用户需求生成详细的报告和可视化图表，以帮助用户更好地理解和利用浮游动物。

优选地，图像采集槽由底部和侧壁的亚克力板组成。

优选地，所述信号线由防水软管所包裹，防水软管与外壳连接。

优选地，所述摄像机采用2048 px×1088 px分辨率、50帧/秒的摄像机。

优选地，所述图像采集槽与外壳之间进行粘合固定。

一种浮游动物生物多样性在线分析方法，其特征在于：

步骤一：将浮游动物生物多样性在线分析设备置于水体中；

步骤二：连接信号线与数据接收器；

步骤三：开启智能终端；

步骤四：通过智能终端控制摄像机进行采集信息；

步骤五：智能终端接收并显示3D模型，通过人工智能算法进行自动图像识别和分类；

步骤六：智能终端计算其生物多样性指标。

优选地，所述多样性指标包括物种丰富度和物种优势度。

本发明的有益效果体现在：本发明采用的高帧率高分辨率摄像机可捕捉浮游动物的细节和微小特征，同时可以捕捉到浮游动物动态的过程和快速的动作；本发明基于计算机图像处理和机器学习技术，实现了自动图像识别和分类功能；图像采集槽的顶部为开口，便于水体内的浮游动物自行出入，保证了采集槽内浮游动物密度与外界水体一致。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1为本发明的结构视图。

图2为本实用的结构视图。

图3为本发明的轴测图。

附图中，1、外壳，2、摄像机，3、图像采集槽，4、数据接收器，5、智能终端，6、信号线，7、防水软管，8、数据接口。

具体实施方式

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

下面结合附图对本发明进行详细地描述：本发明的一种浮游动物生物多样性在线分析设备，包括外壳1和摄像机2，所述外壳1顶部设置有开口，开口处设置有图像采集槽3，图像采集槽3由底部和侧壁的亚克力板组成，图像采集槽3的三个面处设置有摄像机2，摄像机2设置于外壳1内，设置有摄像机2的三个面两两相邻；所述摄像机2上设置有数据接口8，数据接口8处连接有信号线6，信号线6与数据接收器4相连，数据接收器4与智能终端5相连。

数据接收器4可将三个摄像头2采集的信息整合发给智能终端5进行处理分析。

数据接收器4与智能终端5可采用有线的方式进行连接，也可采用无线的方式进行连接，如蓝牙连接和WiFi连接。

智能终端5可控制摄像机2，其包括数据库和人工智能算法，数据库存储有浮游动物的图片资料、形态特征和分类标准等数据；人工智能算法可通过比对3D模型与数据库中的数据，对浮游动物进行自动分类，并对水体浮游动物生物多样性进行在线分析。

智能终端5可通过图像处理算法将图像数据转化为具有高度准确性和可视化效果的3D模型。

所述图像采集槽3的边缘与外壳1之间进行粘合固定。

更优地，本发明采用的摄像机2为三个超高分辨率、高帧率摄像机，摄像机2具备足够高的分辨率，以便捕捉浮游动物的细节和微小特征，其拥有2048 px×1088 px的分辨率。

更优地，由于浮游动物的移动速度较快，摄像机2需要具备较高的帧率，以便能够捕捉到动态的过程和快速的动作。一般而言，至少30帧/秒的帧率能够满足拍摄浮游动物的需求，本发明采用的摄像机2拥有高达50帧/秒的帧率。

更优地，浮游动物常常在水下环境中生活，因此摄像机2需要具备防水、抗腐蚀和耐用的特性，以适应水下环境的要求。所述外壳1与摄像机2固定连接，实现一个防水整体；所述摄像机2通过信号线6将采集的信息传输至数据接收器；所述信号线6由防水软管7所包裹；所述防水软管7与外壳1连接，形成防水整体。

更优地，本发明基于计算机图像处理和机器学习技术，实现了自动图像识别和分类功能。系统通过图像采集设备实时获取多个浮游动物样本的图像，然后通过图像处理算法来提取并识别图像中的目标浮游动物，并形成一个3D模型，创建一个数字生物。接着，系统基于预训练的分类模型和机器学习算法，将识别的浮游动物自动分类，并计算其生物多样性指标，如物种丰富度、优势度等。

更优地，本发明还包括数据存储和报告生成模块。系统将处理后的数据保存到数据库中，同时根据用户需求生成详细的报告和可视化图表，以帮助用户更好地理解和利用浮游动物

本发明设备的使用方法为：

步骤一：将浮游动物生物多样性在线分析设备置于水体中；

步骤二：连接信号线（6）与数据接收器（4）；

步骤三：开启智能终端（5）；

步骤四：通过智能终端（5）控制摄像机（2）进行采集信息；

步骤五：智能终端（5）接收并显示3D模型，通过人工智能算法进行自动图像识别和分类；

步骤六：智能终端（5）计算其生物多样性指标，多样性指标包括物种丰富度和物种优势度等。

对妇幼动物的分类，可以根据一下更详细的特征进行分类：

1. 体形：根据浮游动物的整体形状进行分类，如圆形、椭圆形、长圆形、扁平形等；

2. 触手：根据触手的形态和位置进行分类，如有无触手，触手的长度、数量、分支等；

3. 躯干和附肢：根据躯干的形态和附肢的特征进行分类，如附肢的形状等；

4. 外壳或外骨骼：一些浮游动物具有外壳或外骨骼，可以根据其形状、纹理进行分类；

5. 眼睛：可以根据眼睛的形态、位置和数量进行分类；

6. 尾部结构：一些浮游动物具有特殊的尾部结构，如尾鳍、尾肢等，可以根据尾部结构的形态进行分类；

7. 色素和斑点：一些浮游动物具有特殊的色素或斑点分布，可以根据其颜色和斑点的形状、位置进行分类。

人工智能算法通过对这些外部形态特征的综合比对，可以对浮游动物进行进一步的分类与鉴定。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。