基于Matlab的魚類游泳動(dòng)力學(xué)分析

柯森繁　高　柱　劉國(guó)勇　王繼?！⒌赂?，　石小濤　朱海峰　林晨宇

（ 1. 三峽大學(xué)，三峽庫(kù)區(qū)生態(tài)環(huán)境教育部工程研究中心，宜昌 443002； 2. 湖北工業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，武漢 430068）

基于Matlab的魚類游泳動(dòng)力學(xué)分析

柯森繁1高柱1劉國(guó)勇1王繼保1劉德富1，2石小濤1朱海峰1林晨宇1

（ 1. 三峽大學(xué)，三峽庫(kù)區(qū)生態(tài)環(huán)境教育部工程研究中心，宜昌 443002； 2. 湖北工業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，武漢 430068）

魚類游泳動(dòng)力學(xué)分析研究對(duì)解決魚道等工程應(yīng)用中水力學(xué)設(shè)計(jì)方面的關(guān)鍵問題有著重要的意義，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)魚類游泳動(dòng)力學(xué)進(jìn)行分析有助于研究目標(biāo)魚類的生理特性、游泳能力及其與水力環(huán)境因子的響應(yīng)關(guān)系。基于MATLAB軟件對(duì)我國(guó)特有魚類鰱幼魚進(jìn)行游泳動(dòng)力學(xué)分析，借助鰱幼魚游泳時(shí)的擺尾行為，得到不同水流速度下鰱幼魚的擺尾頻率、擺尾幅度、游泳速度和加速度； 對(duì)比人工計(jì)數(shù)和手動(dòng)跟蹤分析方法，從實(shí)際操作復(fù)雜程度和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的角度，分析各數(shù)據(jù)采集方法的優(yōu)劣性。結(jié)果表明基于Matlab軟件采用跟蹤魚的身體中線的思路能更高效的獲取大量的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，比如擺尾頻率、擺尾幅度、游泳速度和加速度等指標(biāo)。文章介紹了一種基于Matlab開發(fā)的魚類游泳動(dòng)力學(xué)分析方法，有助于為以后魚類游泳動(dòng)力學(xué)研究提供依據(jù)。

魚類游泳行為；擺尾行為；游泳速度；視頻分析；計(jì)算機(jī)科學(xué)

水利工程的建設(shè)及運(yùn)行對(duì)社會(huì)的發(fā)展做出了巨大貢獻(xiàn)，但同時(shí)也給生態(tài)環(huán)境造成了不可避免的影響。就魚類而言，大壩等攔河建筑物阻斷了魚類的洄游通道，導(dǎo)致魚類資源大幅度減少。水電工程背景下的魚類行為學(xué)研究重要性日益凸顯。結(jié)合水工建筑物如魚道的水力學(xué)設(shè)計(jì)特征，利用計(jì)算機(jī)軟件對(duì)魚類行為進(jìn)行分析，找到魚類行為與水力因子的響應(yīng)關(guān)系，是解決魚道等工程應(yīng)用中水力學(xué)設(shè)計(jì)方面的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。胡運(yùn)燊等［1］利用FishXing 軟件對(duì)鰱幼魚通過水流速度障礙進(jìn)行模擬； Sanagiotto等［2］采用ADV對(duì)魚道的流場(chǎng)、紊動(dòng)能的等值線圖、紊動(dòng)強(qiáng)度、雷諾應(yīng)力的試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，得出流場(chǎng)特性研究有助于分析不同紊動(dòng)強(qiáng)度對(duì)魚類的生物學(xué)響應(yīng)。Goettel等［3］通過在一個(gè)寬淺的水槽中增減壁面處障礙物的厚度，來改變水槽中的水流流態(tài)，將不同的水流因子分布場(chǎng)與視頻錄像中的魚類軌跡疊加，討論了魚類對(duì)水流因子的行為響應(yīng)。在各項(xiàng)研究中，魚類游泳動(dòng)力學(xué)參數(shù)是重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

魚類游泳時(shí)的擺尾頻率和幅度是魚類游泳動(dòng)力學(xué)分析中的重要指標(biāo)。針對(duì)擺尾頻率和擺尾幅度的計(jì)算目前主要采用的方法包括視頻軟件分析，跟蹤定位以及人工計(jì)數(shù)等方法［4，5］。不同方法各有利弊，其中通過計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)行視頻分析是一種較高效的方法，在動(dòng)物行為學(xué)研究中發(fā)揮著重要的作用。但是目前的行為學(xué)軟件暫不能高效獲取魚類行為學(xué)指標(biāo)，尤其是擺尾頻率和擺尾幅度。例如LoggerPro，Swistrack行為學(xué)軟件。因此行為學(xué)分析方法還需進(jìn)一步探究。基于Matlab條件下的魚類游泳動(dòng)力學(xué)身體跟蹤程序（簡(jiǎn)稱Fish Trajectory），主要采用跟蹤魚的身體中線的思路，高效獲取魚類在游泳過程中的擺尾頻率、擺尾幅度、速度和加速度等數(shù)據(jù)。本文借助鰱幼魚游泳時(shí)的擺尾行為，擬比較Fish Trajectory與其他幾種方法在分析擺尾頻率、擺尾幅度、游泳速度和加速度時(shí)的優(yōu)劣性。

1　材料與方法

1.1試驗(yàn)材料及暫養(yǎng)

試驗(yàn)用的白鰱（Hypophthalmichthys molitrix）均由湖北宜都漁場(chǎng)提供。試驗(yàn)用魚通過充氧水包運(yùn)至三峽大學(xué)生態(tài)水工實(shí)驗(yàn)室，暫養(yǎng)3d后進(jìn)行試驗(yàn)。暫養(yǎng)期間水溫控制在（20.0±1.0）℃，24h持續(xù)充氧。每2天換暫養(yǎng)水的30%，每天吸糞便、殘?jiān)?次，正式試驗(yàn)前禁食24h，試驗(yàn)水溫（20.0±2.0）℃。溶解氧保持在6.0 mg/L左右。

1.2試驗(yàn)方法

實(shí)驗(yàn)使用的是長(zhǎng)×寬×高為111 cm×22 cm×22 cm的封閉水槽。試驗(yàn)魚選擇鰱幼魚叉長(zhǎng)為（9.2±0.8） cm。將試驗(yàn)魚放置試驗(yàn)水槽適應(yīng)區(qū)，適應(yīng)30min后進(jìn)行試驗(yàn)。試驗(yàn)分三組，分別在水流速度為19.13、32.18和45.97 cm/s進(jìn)行試驗(yàn)，每組十條，每一條魚錄制視頻2h，白天采用自然光，晚上使用紅外光。試驗(yàn)裝置的頂部放置紅外攝像頭記錄試驗(yàn)魚的游泳行為。攝像頭采用的是型號(hào)為HB771S的漢邦高科高清紅外槍型網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)，它能根據(jù)需要調(diào)整攝像機(jī)的幀率，從而更好的觀察魚的游泳行為。試驗(yàn)裝置如圖1所示。試驗(yàn)進(jìn)行過程中，用遮光布將試驗(yàn)水槽四周圍住，避免外界光的干擾； 禁止在試驗(yàn)水槽周圍活動(dòng)，避免聲音的干擾。使用攝像頭進(jìn)行錄像，每條魚選擇5個(gè)1min視頻片段，分別采用人工計(jì)數(shù)、手動(dòng)跟蹤、視頻跟蹤和Fish Trajectory程序方法采集鰱幼魚游泳過程中的速度、加速度、擺尾頻率和振幅，并比較各數(shù)據(jù)采集方法的優(yōu)劣性。人工計(jì)數(shù)方法是將拍攝的實(shí)驗(yàn)視頻導(dǎo)入到專業(yè)的視頻播放軟件中，通過逐幀圖像回放，對(duì)目標(biāo)魚類進(jìn)行人眼觀察計(jì)數(shù)，獲得魚游泳動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)； 手動(dòng)跟蹤是將拍攝的實(shí)驗(yàn)視頻導(dǎo)入到手動(dòng)跟蹤分析軟件中，再進(jìn)行實(shí)驗(yàn)參數(shù)的設(shè)置，在實(shí)驗(yàn)視頻中建立起始坐標(biāo)系，通過連續(xù)手動(dòng)點(diǎn)擊，跟蹤魚尾的運(yùn)動(dòng)軌跡，建立參考坐標(biāo)系，對(duì)魚類游泳動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集；視頻跟蹤是將載入的視頻通過視頻跟蹤軟件進(jìn)行分析解碼，用背景圖對(duì)比視頻畫面，剪掉靜止不變的背景畫面，標(biāo)出運(yùn)動(dòng)的物體，通過像素點(diǎn)的移動(dòng)，獲取運(yùn)動(dòng)物體的軌跡來采集數(shù)據(jù)； Fish Trajectory程序是基于Matlab軟件平臺(tái)專門開發(fā)的一個(gè)觀察動(dòng)物運(yùn)動(dòng)行為的程序包，能夠在MATLAB軟件平臺(tái)上針對(duì)魚類身體中線進(jìn)行自動(dòng)跟蹤，描繪出運(yùn)動(dòng)物體如魚類身體中線的運(yùn)動(dòng)軌跡，再通過程序計(jì)算獲取游泳動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)魚類行為測(cè)試（圖2）。通過輸入校正值、頭部、尾部參數(shù)和中線平滑值，由系統(tǒng)內(nèi)部的MATLAB運(yùn)算工具進(jìn)行運(yùn)算處理，將結(jié)果以列表和圖形的形式輸出，分別能得到魚的運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)，如頭部和尾部運(yùn)動(dòng)軌跡、速度、加速度和魚的身體中線跟蹤軌跡圖等。

圖1　試驗(yàn)裝置圖Fig. 1　Schematic of the experimental setup

圖2　Fish Trajectory技術(shù)路線Fig. 2　Flow chart of Fish Trajectory technical route

用Fish Trajectory程序進(jìn)行分析的時(shí)候，首先需對(duì)視頻的挑選有一定要求，視頻比較模糊會(huì)使所得到魚類擺尾數(shù)據(jù)產(chǎn)生很多非正常值。因此在挑選視頻時(shí)，盡量選取清晰度較高視頻。試驗(yàn)記錄水流速度（cm/s）、體長(zhǎng)（BL）、擺尾頻率（Hz）、擺尾幅度（cm）、游泳速度（cm/s）和加速度（cm/s2）。擺尾頻率指的是1s內(nèi)魚擺尾的次數(shù)，魚尾擺到最高點(diǎn)開始到下一次擺到最高點(diǎn)計(jì)為一次。擺尾幅度指的是魚尾側(cè)向擺動(dòng)的振幅。為了比較各種方法的優(yōu)劣，引入效率值指標(biāo)。根據(jù)實(shí)際操作復(fù)雜程度和操作經(jīng)驗(yàn)，對(duì)不同的分析方法，以分析視頻所用時(shí)間占總時(shí)間的百分比和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性作為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行打分，滿分100分。

1.3數(shù)據(jù)分析

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用SPSS 18.0進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)值用平均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（Mean±SD）描述，用Oneway-ANOVE分析差異性。

2　結(jié)果

在不同水流速度下，通過對(duì)魚類擺尾頻率和擺尾幅度的數(shù)據(jù)分析表明，視頻處理方法對(duì)試驗(yàn)結(jié)果有顯著影響。鰱的擺尾頻率在應(yīng)用人工計(jì)數(shù)、手動(dòng)跟蹤和Fish Trajectory分析過程中，未產(chǎn)生顯著性差異（P＞0.05，表1），鰱的擺尾幅度在應(yīng)用人工計(jì)數(shù)分析時(shí)與手動(dòng)跟蹤和Fish Trajectory分析比較差異較大（P＜0.05，表1），運(yùn)用手動(dòng)跟蹤軟件能準(zhǔn)確地描述出魚類擺尾隨著時(shí)間的變化趨勢(shì)（圖3），而Fish Trajectory程序通過一步步的操作，最終可以將魚尾部、頭部的軌跡甚至是身體中線的變化等都表示出來（圖4—6），通過數(shù)據(jù)的計(jì)算和分析得到魚的擺尾頻率和擺尾幅度。

表1　鰱幼魚游泳時(shí)的擺尾行為Tab. 1　The tail-beat behaviour of fish swimming

圖3　手動(dòng)跟蹤軟件記錄魚游泳時(shí)擺尾軌跡示意圖Fig. 3　Illustration of fish swimming route by manual tracking software

從效率值的比較表明，F(xiàn)ish Trajectory程序在分析魚類游泳時(shí)的擺尾行為方面表現(xiàn)出很好的效果。水流速度與擺尾頻率和擺尾幅度關(guān)系圖表明，隨著水流速度的增加擺尾頻率呈現(xiàn)增大的趨勢(shì)但擺尾幅度變化不大（圖6）。

不同水流速度下，通過對(duì)魚類速度和加速度的數(shù)據(jù)分析表明，鰱在頂流加速的過程中，應(yīng)用手動(dòng)跟蹤和Fish Trajectory分析時(shí)未產(chǎn)生顯著差異性（P＞0.05，表2），而應(yīng)用人工計(jì)數(shù)和視頻跟蹤各項(xiàng)值均為零。

從效率值的比較表明，F(xiàn)ish Trajectory程序在分析鰱幼魚時(shí)的加速行為仍然表現(xiàn)出很好的效果。

圖4　Fish Trajectory程序分析魚游泳時(shí)頭部和尾部軌跡示意圖Fig. 4　Illustration of head and tail when fish swimming by Fish Trajectory program

圖5　運(yùn)用Fish Trajectory程序定點(diǎn)跟蹤分析魚類身體中線Fig. 5　The finite-precision trace analysis of fish midline by Fish Trajectory program

圖6　Fish Trajectory程序分析魚游泳時(shí)不同時(shí)刻身體中線的位置和頭部、尾部、身體中線的軌跡示意圖Fig. 6　Illustration of midlines at different times and Head，midbody and tail position over time when fish swimming by Fish Trajectory program

3　討論

近年來，魚類行為學(xué)研究在各種高科技的軟件支持下取得了巨大的發(fā)展，特別是對(duì)魚類游泳時(shí)相關(guān)運(yùn)動(dòng)學(xué)和水力學(xué)數(shù)據(jù)的采集，涌現(xiàn)出了多種前沿技術(shù)。如利用DIDSON雙頻識(shí)別聲吶技術(shù)來追蹤魚的軌跡，通過數(shù)字化粒子成像技術(shù)（DPIV）可以分析魚的擺尾對(duì)流場(chǎng)的干擾作用［6，7］。但是，上述各種技術(shù)對(duì)成本的要求較高，而且操作難度比較大，不易廣泛推廣。因此，有必要尋找成本較低，操作簡(jiǎn)單且便于廣泛推廣的技術(shù)。目前，通過魚類的視頻分析，提取魚類軌跡，并分析其運(yùn)動(dòng)學(xué)指標(biāo)的方法有效的推動(dòng)了魚類行為學(xué)的研究。如石小濤等［8］運(yùn)用免費(fèi)的計(jì)算機(jī)軟件Swis Track分析鰱幼魚游泳行為，徐盼麟等［9］基于單攝像機(jī)視頻對(duì)魚類進(jìn)行三維自動(dòng)跟蹤，杜秋菊等［10］2014年建立了一個(gè)魚類行為在線預(yù)警系統(tǒng)，通過計(jì)算機(jī)視覺方法提取活魚運(yùn)動(dòng)軌跡并計(jì)算活魚的游泳速度及位置方面來表征活魚對(duì)水環(huán)境變化產(chǎn)生的行為的改變，2010年Butail等［11］用橢球體來模擬活魚，并用曲率參數(shù)化的形式來表征魚體形狀的變化，用曲率作為活魚游泳轉(zhuǎn)彎的參考參數(shù)。但是，魚類行為學(xué)研究技術(shù)仍沒有得到廣泛應(yīng)用，主要原因就是成本比較高，操作難度大。

本文將Fish Trajectory程序靈活應(yīng)用于魚類研究，獲得了很好的魚類行為學(xué)數(shù)據(jù)。與人工視頻處理方法、手動(dòng)跟蹤方法相比較，F(xiàn)ish Trajectory具有高效、指標(biāo)量多的特點(diǎn)。鰱的擺尾幅度在應(yīng)用人工計(jì)數(shù)分析時(shí)與其他分析方法相比差異性顯著，主要原因是在進(jìn)行人工計(jì)數(shù)分析時(shí)，只能通過肉眼去觀察擺動(dòng)的幅度，誤差較大。采用視頻跟蹤所得到的擺尾頻率和擺尾幅度均為零，主要原因是光與水面有反射現(xiàn)象，不能正確識(shí)別像素變化是運(yùn)動(dòng)物體還是反射現(xiàn)象，從而無法計(jì)算擺尾頻率和擺尾幅度。應(yīng)用人工計(jì)數(shù)和視頻跟蹤分析鰱在頂流加速過程中速度時(shí)，各項(xiàng)值為零，主要原因是人工計(jì)數(shù)無法用肉眼來觀察魚的游泳速度和加速度，而視頻跟蹤則是由于不能正確識(shí)別像素變化是由于運(yùn)動(dòng)物體還是由于反射現(xiàn)象而不能獲取正確值。因此Fish Trajectory軌跡分析方法在分析魚類游泳動(dòng)力學(xué)中，優(yōu)于人工計(jì)數(shù)、手動(dòng)跟蹤和視頻跟蹤等方法，克服了人工視頻處理和手動(dòng)跟蹤方法的復(fù)雜性和單一性。同時(shí)Fish Trajectory軌跡分析方法在應(yīng)用中也有一些不足，比如當(dāng)水面出現(xiàn)振動(dòng)和波紋時(shí)，F(xiàn)ish Trajectory程序分析方法對(duì)數(shù)據(jù)的分析將會(huì)產(chǎn)生誤差，需要特別注意。

表2　鰱幼魚游泳時(shí)的逆流加速行為Tab. 2　The acceleration behaviour of fish swimming

魚類在游泳過程中的動(dòng)力學(xué)行為是反應(yīng)魚類應(yīng)對(duì)不同水流條件的一種重要特征。在各種魚類游泳行為中，分析魚類尾部的運(yùn)動(dòng)受到國(guó)內(nèi)外廣泛關(guān)注，在研究魚類游泳動(dòng)力學(xué)中發(fā)揮著重要的作用。魚通過持續(xù)的擺尾，來保持身體的平衡，也能通過擺尾產(chǎn)生向前進(jìn)的推力，提供動(dòng)力來源。不同魚的身體形態(tài)，會(huì)產(chǎn)生不同的擺尾形式和推進(jìn)形式。如鰻行式魚類，身體非常靈活，從頭到尾振幅一致； 鲹行式魚類，尾部近似片狀，有較明顯的波狀振幅［12］。VIDELER［13］在1981年通過人工手動(dòng)跟蹤方法分析了魚的暴發(fā)滑行式游泳，得到在爆發(fā)階段的擺尾幅度比平穩(wěn)游泳時(shí)大很多，這也解釋了爆發(fā)滑行式的游泳需要通過大的擺幅，才能獲得更多的能量，產(chǎn)生大的推力，使魚能順利地向前游。Liao［14］在2007年通過視頻跟蹤方法分析了魚在卡門漩渦中的運(yùn)動(dòng)情況，結(jié)果發(fā)現(xiàn)當(dāng)水流速度增大時(shí)，擺尾頻率會(huì)加快； 當(dāng)流場(chǎng)中存在卡門漩渦時(shí)，魚會(huì)根據(jù)自身的調(diào)整，從漩渦中吸收能量，減小擺尾頻率。張沙龍等［15］在長(zhǎng)絲裂腹魚的游泳能力和游泳行為研究中得到當(dāng)游泳速度增加時(shí)擺尾頻率呈現(xiàn)線性增長(zhǎng)，但擺尾幅度的變化不顯著，這與本文得到的結(jié)論基本一致。本文用到的Fish Trajectory軌跡分析方法相比上述研究獲取數(shù)據(jù)的方法能夠更加高效的獲取擺尾頻率和幅度，將在以后的魚類游泳動(dòng)力學(xué)研究中發(fā)揮重要作用。

圖7　水流速度與擺尾頻率、擺尾振幅的關(guān)系Fig. 7　The relationship of flow velocity，tail-beat frequency and amplitude

本文基于Matlab開發(fā)的魚類游泳動(dòng)力學(xué)分析方法能高效獲取魚的游泳動(dòng)力學(xué)指標(biāo)，比如魚的擺尾頻率、擺尾幅度、速度、加速度和身體中線的移動(dòng)，將有助于為以后魚類游泳動(dòng)力學(xué)研究提供依據(jù)。

致謝：

Eric D. Tytell教授對(duì)Fish Trajectory程序提供了共享平臺(tái)，對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理給予了幫助。

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THE ANALYSIS OF FISH SWIMMING DYNAMICS BASED ON THE MATLAB

KE Sen-Fan1，GAO Zhu1，LIU Guo-Yong1，WANG Ji-Bao1，LIU De-Fu1，2，SHI Xiao-Tao1，ZHU Hai-Feng1and LIN Chen-Yu1
（1. Engineering Research Center of Eco-environment in Three Gorges Reservoir Region，Ministry of Education，China Three Gorges University，Yichang 443002，China； 2. College of Resources and Environmental Engineering，Hubei University of Technology，Wuhan 430068，China）

The analysis of fish swimming dynamics is of great significance to solve key hydraulic problems in engineering application such as fishway design. Using computer technology to analyze fish swimming dynamics benefits the understanding of the physiological characteristics and swimming ability of fish and its relation to the hydraulic factors. This study analyzed the swimming dynamics of silver carp using MATLAB，with emphasis on the tail-beat. The indicators included tail-beat frequency，tail-beat amplitude，swimming speed and acceleration. Compared to manual counting and manual tracking analysis method in the perspective of actual operation complexity and accuracy on the experimental data，the method of matlab on tracking fish body center line got data more effectively in accuracy and speed by analyzing the pros and cons of each method. Thus，a method of analyzing fish swimming kinetics based on Matlab will provid a powerful technique for future researchers.

Fish swimming； Tail-beat； Speed； Video analysis； Computer science

Q142.8

A

1000-3207（2016）05-0985-07

10.7541/2016.127

2015-10-19；

2016-03-05

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51409151，51579136，51179096）； 水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)（201201030）； 水利部工程生態(tài)效應(yīng)與生態(tài)修復(fù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目（2013002）； 三峽庫(kù)區(qū)生態(tài)環(huán)境教育部工程研究中心開放基金項(xiàng)目（KF2013-03）資助［Supported by the National Natural Science Foundation of China（51409151，51579136，511790-96）； Non-profit Industry Financial Program of MWR（201201030）； Ecological Effects of Water Engineering of Ministry of Water Resources and Ecological Restoration Laboratory Fund Project（2013002）； Fund Project of Engineering Research Center of Eco-environment in Three Gorges Reservoir Region，Ministry of Education（KF2013-03）］

柯森繁（1992—），男，湖北黃梅人； 碩士研究生； 主要從事生態(tài)水利及魚類行為學(xué)方面研究。E-mail：574048802@qq.com

石小濤（1981—），男，湖北紅安人； 博士； 主要從事魚類過壩技術(shù)研究。E-mail：sxtshanghai@163.com