鱼群轨迹可视化系统-基于计算机视觉的鱼群行为分析工具 - FishTracker
2026-01-15 21:37:54
行业：人工智能、智慧数字孪生
载体：网站、Windows应用
技术：Python、OpenCV
业务和功能介绍
一、立项背景和目标
当前鱼类行为学研究、水产养殖环境优化过程中，传统鱼群行为分析依赖人工统计，存在耗时耗力、数据准确性低、动态参数捕捉不全面等问题，难以满足科研数据支撑与养殖决策优化的需求。本项目目标是开发一款基于计算机视觉的自动化工具，通过视频分析实现鱼群轨迹的自动检测、跟踪与行为参数量化，为科研人员提供高效分析手段，为水产养殖从业者提供环境优化的数据依据。
二、软件功能与核心模块
核心功能：支持 MP4/AVI 格式视频导入，自动完成鱼群检测与个体分割、多目标轨迹持续跟踪、速度 / 加速度 / 群体密度等参数计算，提供交互式轨迹可视化与趋势图表展示，支持轨迹数据与分析结果 CSV 格式导出。
核心模块：
视频 IO 模块（video_io.py）：负责视频导入与处理结果输出；
预处理模块（preprocessor.py）：通过灰度转换、高斯模糊优化图像质量；
分割模块（segmenter.py）：基于 MOG2 背景减除与凸包缺陷算法，实现运动目标分离与粘连鱼群分割；
跟踪模块：采用 cKDTree 加速的最近邻匹配算法，结合分阶段匹配策略实现多目标轨迹追踪；
分析模块（analyzer.py）：通过 Savitzky-Golay 滤波平滑数据，计算行为参数；
可视化模块（visualizer.py）：绘制轨迹曲线与趋势图表，支持实时对比展示；
主应用模块（app.py）：整合所有模块，提供网页交互界面。
三、业务流程
用户准备符合要求的鱼群视频（MP4/AVI 格式，推荐分辨率≤1920×1080）；
启动网页应用，通过左侧界面上传视频或直接使用内置样例视频；
按需调整跟踪参数（距离阈值、最大丢失帧数等，默认参数适配多数场景）；
系统自动执行背景建模（约 30 帧）、图像预处理、鱼群分割、轨迹跟踪与行为分析；
处理完成后，用户可查看轨迹可视化结果、速度 / 密度 / 加速度趋势图表；
按需下载完整轨迹坐标数据或分析参数时间序列的 CSV 文件。
当前鱼类行为学研究、水产养殖环境优化过程中，传统鱼群行为分析依赖人工统计，存在耗时耗力、数据准确性低、动态参数捕捉不全面等问题，难以满足科研数据支撑与养殖决策优化的需求。本项目目标是开发一款基于计算机视觉的自动化工具，通过视频分析实现鱼群轨迹的自动检测、跟踪与行为参数量化，为科研人员提供高效分析手段，为水产养殖从业者提供环境优化的数据依据。
二、软件功能与核心模块
核心功能：支持 MP4/AVI 格式视频导入，自动完成鱼群检测与个体分割、多目标轨迹持续跟踪、速度 / 加速度 / 群体密度等参数计算，提供交互式轨迹可视化与趋势图表展示，支持轨迹数据与分析结果 CSV 格式导出。
核心模块：
视频 IO 模块（video_io.py）：负责视频导入与处理结果输出；
预处理模块（preprocessor.py）：通过灰度转换、高斯模糊优化图像质量；
分割模块（segmenter.py）：基于 MOG2 背景减除与凸包缺陷算法，实现运动目标分离与粘连鱼群分割；
跟踪模块：采用 cKDTree 加速的最近邻匹配算法，结合分阶段匹配策略实现多目标轨迹追踪；
分析模块（analyzer.py）：通过 Savitzky-Golay 滤波平滑数据，计算行为参数；
可视化模块（visualizer.py）：绘制轨迹曲线与趋势图表，支持实时对比展示；
主应用模块（app.py）：整合所有模块，提供网页交互界面。
三、业务流程
用户准备符合要求的鱼群视频（MP4/AVI 格式，推荐分辨率≤1920×1080）；
启动网页应用，通过左侧界面上传视频或直接使用内置样例视频；
按需调整跟踪参数（距离阈值、最大丢失帧数等，默认参数适配多数场景）；
系统自动执行背景建模（约 30 帧）、图像预处理、鱼群分割、轨迹跟踪与行为分析；
处理完成后，用户可查看轨迹可视化结果、速度 / 密度 / 加速度趋势图表；
按需下载完整轨迹坐标数据或分析参数时间序列的 CSV 文件。
项目实现
一、整体架构和设计思路
项目采用模块化分层架构，整体分为 “输入 - 处理 - 分析 - 输出” 四大环节：输入层负责视频数据导入，处理层包含预处理、分割、跟踪三大核心步骤，分析层实现行为参数计算与数据平滑，输出层提供可视化展示与数据导出。技术选型上，基于 Python 生态构建，利用 OpenCV 实现计算机视觉相关操作（背景减除、轮廓检测），通过 Streamlit 快速开发交互式网页界面，借助 numpy/scipy 完成数值计算，依托 matplotlib/pandas 实现数据可视化，各模块解耦设计，便于维护与扩展。
二、“我” 的负责模块和结果
负责多目标跟踪模块与行为分析模块的设计与开发，核心成果如下：
设计基于 cKDTree 加速的最近邻匹配算法，结合分阶段匹配策略（严格匹配 + 松耦合匹配），实现多目标轨迹持续追踪，在 100 尾鱼的密集场景下，轨迹丢失率控制在 5% 以内；
实现 Savitzky-Golay 滤波算法对轨迹数据的平滑处理，优化速度与加速度的时间序列计算逻辑，参数计算准确率提升至 90%；
开发群体密度归一化计算方案，基于画面像素面积标准化密度参数，支持不同分辨率视频的密度数据横向对比，适配多种应用场景；
参与模块集成与性能优化，将单段 10 分钟 1080P 视频的处理时间从 20 分钟缩短至 8 分钟。
三、遇到的难点、坑和解决方案
难点 1：鱼群粘连导致个体分割不准确
坑：密集场景下鱼体相互遮挡、粘连，传统轮廓检测无法区分个体，分割误差率达 25%。
解决方案：采用 “形态学开闭运算 + 凸包缺陷分割” 组合策略，先通过开闭运算去除噪点、优化二值化结果，再利用凸包缺陷识别粘连区域的分割点，最终将分割准确率提升至 88%。
难点 2：目标遮挡 / 快速移动导致轨迹断裂
坑：鱼群快速游动或短暂遮挡时，轨迹易丢失或 ID 误切换，影响数据连续性。
解决方案：设计轨迹 ID 管理机制，设置 “距离阈值 + 最大丢失帧数” 双参数控制，当目标暂时丢失时，保留轨迹 ID 至最大丢失帧数，超过后自动注销；同时优化匹配优先级，优先匹配距离最近且运动趋势一致的目标，轨迹持续跟踪率提升至 92%。
难点 3：大量数据处理导致界面卡顿
坑：高分辨率视频帧数据量大，实时计算与可视化同步进行时，网页界面响应延迟严重。
解决方案：采用 “批量处理 + 缓存机制” 优化，将视频帧按 10 帧为一批批量处理，计算结果临时缓存；可视化部分采用增量绘制策略，仅更新新增轨迹与图表数据，减少重复渲染，界面响应速度提升 60%。
项目采用模块化分层架构，整体分为 “输入 - 处理 - 分析 - 输出” 四大环节：输入层负责视频数据导入，处理层包含预处理、分割、跟踪三大核心步骤，分析层实现行为参数计算与数据平滑，输出层提供可视化展示与数据导出。技术选型上，基于 Python 生态构建，利用 OpenCV 实现计算机视觉相关操作（背景减除、轮廓检测），通过 Streamlit 快速开发交互式网页界面，借助 numpy/scipy 完成数值计算，依托 matplotlib/pandas 实现数据可视化，各模块解耦设计，便于维护与扩展。
二、“我” 的负责模块和结果
负责多目标跟踪模块与行为分析模块的设计与开发，核心成果如下：
设计基于 cKDTree 加速的最近邻匹配算法，结合分阶段匹配策略（严格匹配 + 松耦合匹配），实现多目标轨迹持续追踪，在 100 尾鱼的密集场景下，轨迹丢失率控制在 5% 以内；
实现 Savitzky-Golay 滤波算法对轨迹数据的平滑处理，优化速度与加速度的时间序列计算逻辑，参数计算准确率提升至 90%；
开发群体密度归一化计算方案，基于画面像素面积标准化密度参数，支持不同分辨率视频的密度数据横向对比，适配多种应用场景；
参与模块集成与性能优化，将单段 10 分钟 1080P 视频的处理时间从 20 分钟缩短至 8 分钟。
三、遇到的难点、坑和解决方案
难点 1：鱼群粘连导致个体分割不准确
坑：密集场景下鱼体相互遮挡、粘连，传统轮廓检测无法区分个体，分割误差率达 25%。
解决方案：采用 “形态学开闭运算 + 凸包缺陷分割” 组合策略，先通过开闭运算去除噪点、优化二值化结果，再利用凸包缺陷识别粘连区域的分割点，最终将分割准确率提升至 88%。
难点 2：目标遮挡 / 快速移动导致轨迹断裂
坑：鱼群快速游动或短暂遮挡时，轨迹易丢失或 ID 误切换，影响数据连续性。
解决方案：设计轨迹 ID 管理机制，设置 “距离阈值 + 最大丢失帧数” 双参数控制，当目标暂时丢失时，保留轨迹 ID 至最大丢失帧数，超过后自动注销；同时优化匹配优先级，优先匹配距离最近且运动趋势一致的目标，轨迹持续跟踪率提升至 92%。
难点 3：大量数据处理导致界面卡顿
坑：高分辨率视频帧数据量大，实时计算与可视化同步进行时，网页界面响应延迟严重。
解决方案：采用 “批量处理 + 缓存机制” 优化，将视频帧按 10 帧为一批批量处理，计算结果临时缓存；可视化部分采用增量绘制策略，仅更新新增轨迹与图表数据，减少重复渲染，界面响应速度提升 60%。
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