为了获取更高质量的监测图像，近期我们对水质安全预警仪中斑马鱼监测部分的结构及相关软件进行了调整，改进后的预警仪能更精确地计算水体质量。
鱼类是水污染生物监测中应用最广泛的水生动物之一。
水污染指示物的运动行为特征包括水生物的游动方式、速度，对无线的趋势行为，捕食行为，或者是死亡等，这些特征指标的获取方式一般有人工观察，使用电子传感器，视觉监控等。通过这些方式获取的水生生物的运动行为特征指标能直观的反映水体环境对水生生物的生存状态的影响，而且相比生理特征的获取，其操作过程简单快速，能实时的对水体环境质量进行监测。
在使用生物监测方法对水体质量监测中，指示生物的运动行为特征直观、快速地反映了它们所在的水体环境的变化，是对水体环境的综合质量进行定性评价的可靠指标。并且，水生生物的运动行为特征的获取过程相对简单易行，成本低廉，特别是依托计算机视觉和网络技术，使用视觉监控的方法能够对远程的水生生物进行监控，实现水质的异地实时监测。
综上，计算机视觉对指示物的获取方式，直接影响水体的定性评价。目前对斑马鱼监测部分的改进，能获取更高质量的图像，夯实计算机对斑马鱼行为特征的计算基础。
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