matlab代码左移MovCLUfish 使用数据挖掘从基于个人的模型中可视化鱼类运动模式的工具。 它基于[1]。 简短的介绍 基于空间的基于个体的模型（IBMs）是有用的工具，可用于模拟成千上万的鱼类个体在动态和异构环境中的运动。 处理IBM的输出非常复杂，因为鱼类会根据不断变化的环境条件不断调整其行为。 我们提供了一个名为MovCLUfish的新分析工具，该工具使用数据挖掘来从个体的轨迹中识别出模式。 MovCLUfish被配置为识别与占领（鱼存在区域），聚集动态（鱼个体在存在区域内的分布方式）以及移动性（鱼在子区域之间的移动）有关的鱼类行为特征。 MovCLUfish在特定时间段内的固定时间接收鱼的位置（经度，纬度）作为输入，并在连续的时间戳上执行空间聚类（将它们视为移动对象）。 鱼的位置被分组为簇，其特征（质心，形状，大小，密度）用于提供有关个体空间分布的更多信息。 使用三种内置模式挖掘方法对集群进行分析： 跟踪运动质心（TMC）： TMC旨在检测鱼类随时间的分布变化。 聚集移动集群（AMC）： AMC可视化鱼类聚集随时间在地理上变化的方式， 跟踪鱼类流动性（TFM）： TFM

本研究以鱼类作为水质监测的指示生物，主要研究计算机视觉技术在鱼类运动行为监测中的应用。研究目标是获取与水质监测有关的鱼类运动行为特征，包括鱼体运动速度、加速度等。具体研究内容包括：鱼类运动目标实时检测与跟踪、鱼类运动监测平台设计。