DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 道路交通标志识别是汽车辅助驾驶系统中的重要道路环境感知技术，给驾驶员提供道路标志信息感知和预警 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，也可以应用于道路交通标志的维护管理，检查道路交通标志的当前状态情况 [ 4 ] [ 5 ] 。 交通标志识别可分为两个阶段：交通标志检测和交通标志识别。由于交通标志由特定的颜色和形状构成，在环境背景中有明显的可区分视觉效果。因此，通常利用交通标志的色彩和形状等先验特征检测图像中的交通标志候选区域(ROI) [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ；然后采用机器学习方法对ROI区域进行交通标志的分类识别 [ 9 ] [ 10 ] 。 本文主要研究自然场景下的交通标志ROI检测提取方法。已有研究多侧重于交通标志检测识别的性能评估，但是，很少有利用公开交通标志数据集进行交通标志ROI检测算法的评估。目前，交通标志ROI检测方法可以分为3种： 1) 基于颜色信息的检测方法 [ 11 ] - [ 16 ] ：一般采用基于颜色空间阈值过滤的方法根据标志的颜色特征提取标志ROI，标志颜色易受道路光照条件变化的影响；因此，在自然道路场景下，该方法的光照条件适应性较弱、检测率较低。 2) 基于形状信息的检测方法 [ 7 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] ：一般采用Canny边缘检测、Hough变换、对称性等方法根据标志轮廓特征检测标志ROI区域；在实际道路场景中，该方法的检测性能易受到交通标志的形变、旋转、遮挡等情况影响。 3) 基于颜色和形状信息的融合的检测方法 [ 6 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] ：利用了交通标志的颜色和形状特征检测标志ROI区域，该方法具有更好的环境适应性，但一般局限于检测特定标志类型，如 [ 6 ] [ 24 ] 仅检测红色圆形标志。 文献 [ 5 ] 提出了交通标志公开测试数据集GTSRB，提供了大量丰富的训练数据集和含注释的测试样本，其中包含三类交通：禁止标志类(圆形的外圈红色，内围白色的标志)，指示标志类(圆形的底色为蓝色，象形图为白色标志)和危险标志类(上三角的外圈红色，内围白色标志)。 本文提出了基于相位对称性的交通标志检测方法，并在GTSDB数据集上进行了实验测试比较，其检测性能明显优于已有算法，特别是在光照条件变化、尺度变化、旋转等情况下，本文方法具有更好的检测效果。如图1，本文方法分为四个步骤： ① 根据交通标志的颜色特征，对图像进行红蓝标准化处理，减少光照条件造成的影响，同时区分交通标志和环境背景； ② 根据交通标志形状的对称性特征，通过对红蓝化图像的相位对称性检测计算，增强图像中具有局部对称性的交通标志区域像素的亮度； ③ 针对相位对称性检测后的图像，进行形态滤波操作，进一步增强图像中交通标志的轮廓形态； ④ 采用MSER特征检测并提取交通标志ROI区域。 本文的其余部分组织结构如下：第二节交通标志检测的相关工作；第三节描述本文提出的交通标志检测方法流程，即图像预处理(3.1节图像红蓝标准化预处理)，相位对称性检测(3.2节)，形态学滤波(3.3节)，感兴趣区域提取为MSER (3.4节)。第四节在GTSDB和本文数据集对比检测实验结果进行比较，显示本文方法的检测性能。第五节是总结。
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user: 2. 相关工作 交通标志通常具有明显的形状(圆形，方形，三角形和八角形)和颜色(红，蓝，黄)特征。交通标志检测(TSD)方法主要可分为三大类：基于颜色信息的检测方法，基于形状信息的检测方法，以及颜色和形状信息融合的检测方法。 1) 基于颜色信息的检测方法 [ 11 ] - [ 16 ] ：由于RGB颜色空间对光照变化很敏感，容易受到光照条件和天气条件的影响，所以一般会首先将图像由RGB颜色空间转换到其他的颜色空间，比如HIS [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] ，HSV [ 16 ] ，YcbCr [ 15 ] 等颜色空间。Y.-Y. Nguwi [ 11 ] 先是基于HIS颜色空间做阈值化预处理，然后以30 × 30 pixels大小的YcbCr图像块为特征训练出神经网络分类器，实现交通标志的检测。P. Wanitchai [ 16 ] 采用基于HSV颜色空间的Hue通道的阈值化方法分割红色交通标志。Gao [ 14 ] 利用CIECAM97颜色模型的Hue和Chroma值，使用四叉树直方图的方法来进行图像分割。I. Creusen [ 15 ] 则利用基于YcbCr空间的HOG特征训练出SVM分类器，实现交通标志的检测。然而，上述基于颜色信息的检测方法对道路环境的适应性都较弱 [ 26 ] 。论文 [ 27 ] 讨论了基于不同图像颜色空间对标志检测性能的影响问题，发现转换颜色空间对检测性能的提升效果并不明显。 2) 基于形状信息的检测方法 [ 7 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] ：F. Moutarde [ 17 ] 基于Canny边缘检测结果，通过Hough变换方法检测圆形和矩形交通标志。但是Hough变换计算代价高，对有实时性要求的方法系统并不适合。由于交通标志具有明显的形状信息——圆形，方形，三角形和八角形，它们均为正多边形，具有较强的双边对称性。文献 [ 28 ] 提出将径向对称检测方法应用到圆形交通标志检测，文献 [ 18 ] [ 19 ] 扩展到了常规多边形的检测。C. Keller [ 7 ] 首先采用径向对称性投票进行形状信息预处理，然后使用基于Harr小波特征的级联分类器进行交通标志检测。F. Larsson [ 21 ] 采用基于形状信息的傅里叶描述子进行形状匹配，实现交通标志的检测。虽然基于形状信息的检测方法对环境光照的适应性更好，但是图像中的交通标志发生形变、旋转、局部遮挡等情况对于该方法的性能影响较大。另外，如果仅考虑标志形状特征而不利用标志的颜色信息，将导致其误检率很高。 图1. 交通标志检测处理流程 3) 基于颜色和形状信息的融合检测方法 [ 6 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 29 ] ：这类方法一般先利用颜色信息进行预处理，然后再分析其形状信息进行交通标志分割。F. Ren [ 12 ] 基于HSV颜色空间阈值化后得到边缘图像，然后通过Hough变换方法检测交通标志。S. Xu [ 23 ] 采用基于HSV颜色空间的Hue通道值对图像阈值化处理，然后用简化的标志形状的目标函数与模板目标函数的距离计算实现交通标志分割。X. Qingsong [ 25 ] 由基于HSI颜色空间阈值化后得到边缘图像，通过径向对称性投票检测交通标志。D. Deguchi [ 29 ] 针对七种类型的交通标志，使用基于局部等级模式特征的嵌套级联分类器对RGB像素值进行分类得到边缘图像，然后用RANSAC圆形拟合检测圆形交通标志。Y. Gu [ 6 ] 首先采用径向对称性投票进行形状的预筛选，然后根据像素值与预定义颜色值间的距离实现交通标志的分割。 基于颜色和形状信息融合的检测方法在复杂道路环境下有更好的鲁棒性，但是，现有方法大都局限在某一种或几种类型的交通标志检测，比如 [ 6 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 29 ] 只检测红色圆形标志。另一方面，已有检测方法一般都采用作者自己的测试数据集进行测试实验，缺少在公开的交通标志数据集进行测试比较评估。
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user: 4. 交通标志检测实验比较 4.1. 交通标志数据集 本文在两个交通标志数据集上的对比实验，验证了本文检测方法的有效性。 1) German Traffic Sign Detection Benchmark [ 5 ] ：是针对交通标志检测的一个公开交通标志数据集。该数据集拥有900张1360 × 800 pixels大小的图像(其中600张为训练图像集，300张测试图像集)。数据集包含了光照条件的剧烈变化，相似的背景颜色干扰，运动模糊和局部遮挡等道路场景图片。 2) 本文采集的标志数据集：我们在不同的道路场景和光照条件下，采集了800 × 480 pixels的道路视频片段，共有3000帧图像。我们选取160张图像作为测试数据集，其中包含了交通标志的局部遮挡、运动模糊、阴影等场景。 4.2. 交通标志ROI检测性能比较 本文的交通标志检测方法与文献 [ 10 ] [ 32 ] 的检测算法进行了实验测试对比。Jack Greenhalgh [ 32 ] 采用MSER方法检测交通标志感兴趣候选区域，然后用HOG特征训练出来的级联SVM分类器进行分类识别。Fatin Zaklouta [ 10 ] 对自适应阈值预分割处理后的图像，使用HOG特征和SVM形状分类器检测交通标志的候选区域。这两种检测方法对光照和对比度都具有较好的适应性。 本文构建了自己的交通标志测试数据，同时也采用GTSDB数据集进行实验测试。交通标志候选区域(最小外接矩形框)的大小变化：从21 × 23 pixels到110 × 110 pixels。我们事先对标志区域进行人工标记，便于统计评估相应检测算法的性能。表2和表3分别统计了三种方法在数据集上的对比实验结果。 表2和表3的实验结果表明：本文提出的交通标志检测算法的检测性能明显优于 [ 10 ] [ 32 ] 中使用的检测方法。 图7给出了在GTSDB公开交通标志数据集上的测试结果：(a) 说明本文检测方法对光照条件变化的适应性；(b) 和(c)说明本文方法对尺度大小和几何旋转变化的适应性。说明我们的算法对光照条件变化、尺度变化、旋转等情况下都具有较好的检测效果。图8给出了本文方法和文献 [ 10 ] [ 32 ] 的方法的检测效果对比，在交通标志处于强光照背景、相似颜色背景等不利条件下，本文方法的检测效果优于 [ 10 ] [ 32 ] 中的方法。
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user: 5. 总结 本文提出了一种基于相位对称性的道路交通标志检测方法，首先根据交通标志的颜色特征，对图像进行红蓝化处理，区分交通标志和环境背景；接着对红蓝化图像做相位对称性计算处理，增强具有对称性特征的交通标志轮廓亮度；然后，通过形态学滤波和MSER特征检测，提取图像中的交通标志ROI候选区域。该方法对光照变化、尺度变化、旋转等情况下的交通标志检测都具有较好检测准确率。通过在德国交通标志数据集GTSDB和本文构建的中国交通标志数据集上的实验测试，检测率分别到达94%和92%，明显好于 [ 10 ] [ 32 ] 的检测效果。但是，本文方法的检测时间尚无法达到实时性的要求，我们将进一步改优化本文算法的时间性能。 图7. 本文方法在不同光照、尺度变化、几何旋转等条件下的交通标志检测效果 (a) 不同光照条件下的检测结果；(b) 尺度变化情况下的检测结果；(c) 几何旋转情况下的检测结果 图8. 本文方法与文献 [ 10 ] [ 32 ] 方法的检测效果对比 (a) 原始图像：左边取自GTSDB的样本图像，其中交通标志处于强光照背景中；右边取自本文的样本图像，其中交通标志处于相似颜色背景中；(b) 本文方法的检测效果：均检测出交通标志；(c) 文献 [ 32 ] 方法检测结果：未检测出交通标志；(d) 文献 [ 10 ] 方法的检测结果：未检测出交通标志 Table 2 The traffic sign detection results on the GTSDB datase 检测方法 本文方法 Jack Greenhalgh [ 32 ] Fatin Zaklouta [ 10 ] 总交通标志数 271 271 271 候选区域数 283 383 285 正确检测数 262 238 239 误检数 21 145 46 准确率 92.58% 62.14% 83.85% 召回率 96.68% 87.82% 88.19% F-measure 94.60% 72.78% 85.96% 表2. 在GTSDB数据集上的交通标志检测结果 Table 3 Traffic sign detection results on our traffic sign data se 检测方法 本文方法 Jack Greenhalgh [ 32 ] Fatin Zaklouta [ 10 ] 总交通标志数 330 330 330 候选区域数 330 240 250 正确检测数 312 146 229 误检数 18 94 21 准确率 94.54% 60.83% 91.60% 召回率 94.54% 44.24% 69.39% F-measure 94.55% 51.23% 78.96% 表3. 在本文的交通标志数据集上的检测结果
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user: 致 谢 本文受到国家自然科学基金(61370087)，浙江省重点研发计划(2017C01022)资助。
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user: 摘 要 在交通监控场景中，基于前车灯特征的车辆检测是夜间道路交通监控中的车辆智能检测方法。然而，前车灯在路面形成的反射光会对基于车灯的夜间车辆检测算法造成很大干扰。本文提出了消除路面反射光干扰的夜间车辆检测方法，利用反射光与车灯在视频图像中的亮度方差特征差异，构造基于决策树的反射光和车灯的分类算法，识别视频图像中的车灯和反射光，效消除图像中的反射光，然后提取候选车灯ROI；最后通过对车灯的几何约束匹配实现夜间车辆检测；该方法有效提高了夜间交通车辆检测的性能，检测性能优于现有算法。 关键词 :交通视频监控，夜间车辆检测，前车灯检测，反光消除，决策树，高斯滤波 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在交通视频监控系统中，通过智能分析检测视频图像中车辆信息实现交通车流分析、车辆追踪、实时车流控制等智能交通监测功能 [ 1 ] 。在白天的交通监控场景中，主要是通过车辆的颜色、形状、阴影以及运动信息实现车辆目标检测 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。然而，在夜间交通监控场景下，白天车辆检测所使用的车辆特征不再适用，车辆的前车灯和尾灯成为了夜间车辆检测的主要目标特征 [ 5 ] [ 6 ] 。 对于夜间道路监控的车辆检测问题，基于前车灯特征的车辆检测是一种主要方法。R. Cucchiara [ 5 ] 提出了一种基于形态学的方法，利用形状、面积、对称性等车灯特有的形态特征为判断条件，筛选出真正的车灯并完成车灯的匹配；Bahlmann [ 6 ] 提出了一种基于模板的方法，以一些车灯常有的形状作为模板，通过对光亮区域进行模板匹配实现车辆检测；Chen [ 7 ] 在R. Cucchiara的基础上，增加车道线宽度作为判断条件，实现对车灯进行检测和匹配。 但是，车灯照射到路面形成的反射光对基于前车灯的夜间车辆检测方法造成强干扰，在雨天道路的反射光干扰尤为明显，严重影响车辆检测准确率。Wei Zhang [ 8 ] 提出了一种解决道路反射光干扰的方法，通过大气散射和拉普拉斯高斯滤波(LOG)，提取出可区分车灯和反射光的特征，再以马尔科夫随机场(MRF)方法将反射光剔除。本文在上述工作基础上，提出了利用反射光与车灯在视频图像中的亮度方差特征差异，构造基于决策树的反射光和车灯的分类算法，实现反射光消除和夜间车辆检测，其检测准确率和时间性能均优于上述方法。 本文方法的具体算法思想：首先，根据图像中车灯区域与反射光区域之间的方差梯度变化，Bouguer反射光衰减模型和高斯滤波等，构建和提前具有车灯和反射光显著区分度的统计特征；然后，构建基于决策树的车灯和反射光的分类算法，实现道路图像的车灯和反射光分类，并剔除反射光的干扰；最后，利用车灯的几何约束和车辆形态特征对车灯对进行匹配，实现夜间车辆检测。该方法在检测效果以及时间性能上均较优于已有的方法。 本文的夜间车辆检测处理流程如图1所示，分为两部分： 1) 特征提取与样本训练(图1中的黄色框部分)：特征提取：基于车灯与反射光的方差变化不同，利用Bouguer的衰减指数定律，构造视频图像中车灯与反射光对应的车灯和反射光的特征描述，这在第3节中提到；利用车灯和反射光图像训练样本，利用策树学习法进行车灯和反射光决策树分类器的训练。 2) 夜间车辆检测处理(图1中的蓝色框部分)：图像预处理：将图像进行初步的亮度阈值分割预处理；反光分类消除：再利用决策树对对预处理之后的图像进行车灯检测与反射光剔除；车灯筛选和车灯匹配：利用几何约束和形态学处理对图像进行车灯检测和车灯对匹配，输出车辆检测结果。 本文的主要贡献如下： • 基于车灯与路面反射光的亮度方差、Bouguer衰减指数等特征信息，提出并构造了视频图像的灰度图(Image Intensity， I)、反射光(Reflection Intensity Map， RI)、方差结果图(Variance Result， VR)，建立有很好区分度的(RI， VR， I)三维统计特征信息； • 通过建立包含不同夜间道路环境的车灯和反射光图像样本，训练并构造车灯和反射光的分类决策树，实现对夜间交通图像的反射光和车灯分类，消除车辆检测过程中的反射光干扰，有效提高夜间车辆检测性能； • 针对不同道路环境的视频监控图像数据集，本文算法和已有方法进行了反射光剔除和车辆检测实验比较，在不同亮度背景条件下，本文方法在车辆检测率和时间性能上均优于已有方法。 本文组织结构：第3节，车灯与反射光的统计特征分析；第4节，建立基于决策树的车灯与反射光分类方法，检测消除图像中的反射光；利用车灯对匹配实现车辆检测和跟踪；第5节，利用夜间交通视频进行实验验证和对比；第6节总结。
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user: 2. 相关工作 车灯是夜间车辆的显著特征。根据车辆前车灯和尾灯的特点，夜间车辆检测有以下几种方法：1) 基于车尾灯的颜色信息的检测方法，O’ Malley [ 9 ] 通过红色特征在HSV颜色空间下提取尾灯，并利用尾灯的互相关性以及对称性对车灯配对，该方法的检测效果不够稳定；Junbin Guo [ 10 ] 通过OTSU阈值分割和感兴趣区域提取来检测前方车辆的尾灯，利用尾灯的对称性以及帧之间车辆的相关性来检测前方车辆；该方法具有场景约束性，只适合于检测前方车辆，在道路交通监控场景下，这种方法不太适用。2) 基于车前灯的车辆检测方法，Chen [ 11 ] 利用图像亮度直方图双峰法对图像车灯进行分割提取，利用车道线为 图1. 夜间交通车辆检测流程 参照条件并利用车灯的对称性对车辆进行检测。该方法比尾灯车辆检测方法的环境适应性更好。但该方法较适用于检测前方车辆，但是车道线在夜晚场景下亮度降低路段难以正确的检测出来。3) 基于红外热成像的轮胎热能反射的车辆检测 [ 12 ] ，该方法利用红外热成像来滤除可见光的干扰，有较好的环境适应性，缺点是硬件成本较高。4) 基于车辆特征分类的方法 [ 13 ] [ 14 ] ，利用神经网络、支持向量机(SVM)对区域进行车辆分类，但是在夜间光照条件下该方法检测率较低。 对于夜间道路交通监控场景，车前灯检测方法具有较好的夜间道路环境适应性；但是，车灯的路面反光对夜间车辆检测形成严重干扰，雨天场景的干扰尤为明显，严重影响车辆检测的准确性。R. Cucchiara [ 5 ] 提出车灯与反射光的形状、大小以及车辆之间的最小距离等特征对两者进行区分，该方法在一定程度上提高了检测率，但仍然存在和车灯类似的反射光，不能从根本上解决问题。Tan [ 15 ] 提出了一种完全基于像素色度的计算方法，通过像素强度和非线性最大色度值提取出高亮反射区域，但是该方法主要针对的是水面反射光处理，并不适合处理夜间普通路面反射光。Eng [ 16 ] 利用运动矢量中值滤波和马尔科夫随机场(MRF)减少水面的反射光。Wei Zhang [ 8 ] 利用光衰减模型和反射强度分别检测到反射抑制图和大灯图，并用MRF将车灯与反射光进行区分，但是，该方法采用的MRF方法，计算复杂度较高。 本文在上述研究工作基础上，提出了一种基于亮度方差的描述特征，并采用决策树实现夜间路面反射光分类和筛除，较好地解决了监控场景下夜间道路车辆检测中的反射光干扰问题。该方法在道路环境适应性、检测性能、时间性能上均较优于已有检测方法。
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user: 3. 特征提取 本文根据对车灯和反射光亮度统计特征分析构造了一个能更好描述车灯区域和反光区域的三维特征，其中三维特征的每一维度分别为：灰度图(Image Intensity， I)、反射光(Reflection Intensity Map， RI)、方差结果图(Variance Result， VR)。灰度图I特征是使用直方图双峰法对原图的灰度图进行阈值分割得到；反射光RI特征是根据大气散射原理处理得到；方差结果图VR是通过将图像分割成若干3 * 3的矩阵块，计算图像每个像素点的方差值得到，如图2所示。 3.1. 夜间车灯与反射光亮度的方差特征(Variance Result， VR) 通过对监控场景下夜间道路车辆的图像灰度化处理后，发现车灯区域和反射光区域均很亮，车灯与反射光的像素值都很高，如果仅仅根据亮度特征，并不能准确区分车灯和反射光，检测车灯的准确率较低。 图2. (RI， VR， I)特征提取框架 根据数据统计发现，图像中的车灯区域和反射光区域周边的亮度方差有比较明显的差异。以车灯或反射光区域最外围的值为255的像素作为起始点，从边缘起始点从内往外进行扩散，选择距离为3个像素点的值X，随机从车灯和反射光中抽取这样的X各800个计算亮度方差值。图3显示了车灯与反射光之间的边缘方差差异较为明显：将得到的方差结果值放大100倍反应到图中可知，反射光的方差值在[0，20]范围内波动，而车灯的方差值在[100，120]范围内，可知车灯边缘方差变化大，反射光方差变化小。 车灯和反射光的方差变化较大，可以用于检测判断车灯的特征依据。方差的公式如下： S 2 = ( ( X 1 − M ) 2 + ( X 2 − M ) 2 + ⋯ + ( X n − M ) 2 ) / n (1) 其中，均值Ｍ M = x 1 + x 2 + ⋯ + x n n (2) 根据方差的定义和性质，在数据不稳定处，方差的值会较大。通过方差计算，数值指数型递减处得到的方差值较大，其他地方的方差值较小。 通过亮度方差计算处理的图像效果如图4所示，其中图4(b)是进行方差运算以后的方差结果图(Variance Result， VR)。计算一个像素点的方差值，使用一个3 * 3的矩阵块，使用公式(1)、(2)计算出像素点对应的方差值，将其归一化成0~255代替原像素点的值，得到方差结果图4(b)。从图4(b)中可以看到车灯区域的边缘具有明显的亮度值，而反射光区域的边缘基本不能检测到，和原图图4(a)对比可以看到，车灯区域被突显出来，而原先比较亮的反射光区域却被处理成了暗背景。 3.2. 车灯和反射光的反射强度图(Reflection Intensity Map， RI) 夜间场景下光源会被大气散射所影响。对于夜间道路车辆，反射光是车灯反射到地面再传送到摄像头上的，因此，可以将车灯与反射光看成是两个不同的光源。根据Bouguer的衰减指数定律 [ 17 ] ，大气散射模型如下： E ( d ， λ ) = I 0 ( λ ) ⋅ γ ( λ ) ⋅ exp ( − d ) (3) 其中 I 0 ( λ ) 为光源辐射强度， γ ( λ ) 为波长λ的总散射系数，d为光源到屏幕的距离。 图3. 车灯与反射光区域像素的亮度方差统计分布 图4. 图像亮度方差VR处理效果。(a) 原图；(b) 亮度方差处理结果图-VR 对于图像I的像素点(x， y)，为其划分内部区域 Θ x ， y i 和外部区域 Θ x ， y e Θ x ， y i = { ( x + u ， y + v ) | − r ≤ u ≤ r ， − r ≤ v ≤ r } Θ x ， y e = { ( x + u ， y + v ) | − 2 r ≤ u ≤ 2 r ， − 2 r ≤ v ≤ 2 r } (4) 在区域 Θ x ， y i 中寻找像素最小值 M I x ， y i 和最大值 M A x ， y i ，假设光源为 M A x ， y i ， M I x ， y i 为 M A x ， y i 的散射光。散射系数定义如下： γ ( x ， y ) = M I x ， y i M A x ， y i × exp ( − ε x ， y i ) (5) 其中， ε x ， y i 为 M I x ， y i 、 M A x ， y i 之间的距离。在区域 Θ x ， y e 中找到最小值 M I x ， y e 和最大值 M A x ， y e ，同时也计算两者之间的距离 ε x ， y e 。图像I根据大气散射定律得到的反射光图RI： R I ( x ， y ) = | M I x ， y e − M A x ， y e ⋅ γ ( x ， y ) ⋅ exp ( − ε x ， y e ) | (6) 根据前面的说明，车灯周围区域的RI结果图结果值会相对较低，因为 Θ x ， y i 和 Θ x ， y e 代表了同一个光源的散射并有相同的散射系数。在像车灯这样的平面区域，RI的值较小，因为反射图的计算原理其实是一种边缘检测方法，因此在反射光区域RI有更大的强度。 根据图5中的原图5(a)和反射强光图5(b)的结果对比可以看出，RI结果图中，原图高亮的车灯区域变得不明显，相对于车灯的值，反射光区域有较高的亮度值。 3.3. 车灯和反射光的灰度特征(Image Intensity， I) 在很多文献中提到的利用直方图双峰法来对图像进行预处理，因为夜晚车辆检测中有车辆的图的直方图大约如图6所示，从图中可以看到呈双峰分布。这副直方图可以和直方图双峰法的概念完美的契合，直方图双峰法的概念：假设图像中有明显的目标和背景，则其灰度直方图呈双峰分布，当灰度级直方图具有双峰特性时，选取两峰之间的谷对应的灰度级作为阈值。阈值的提取算法为从0到255方向上找到第一个峰值，然后再反方向上找到第一个峰值，接着在这两个峰值之间找到一个最小值(即谷底值)，最后确定这个谷值就是那个阈值了。通过统计夜间车辆检测中阈值大约在(210~245)之间。 计算出阈值T之后，对原图像灰度图中的感兴趣区域内的所有像素进行计算，大于阈值T的像素值不变，小于T的重设为0。经过直方图双峰法处理后的结果如图7所示(左侧为原图，右侧为处理后的灰度特征图I)。 图5. 反射强光图处理结果。(a) 原图；(b) 反射强光图RI 图6. 夜间车辆图像的像素亮度直方图 图7. 夜间车辆亮度阈值分割处理结果。(a) 原图；(b) 亮度阈值分割处理 3.4. 车灯和反射光的统计特征(RI、VR、I) 本文构造了一组包含不同夜间道路环境的车辆图像样本，提取出1500个车灯像素和2200个反光像素，计算像素样本的(RI、VR、I)特征，将其归一化后形成如图8所示的样本分布图，可以看出(RI、VR、I)统计分布图中，车灯和反光有比较明显的区分度，可以利用这些特征进行车灯和反光的分类处理。 对应的车灯及反光的不同维度特征的处理效果，如图9所示。 图8. 夜间车辆图像的车灯和反射光正负样本的(RI， VR， I)特征分布图 图9. 车灯和反射光的(RI， VR， I)特征效果图
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user: 4. 基于决策树的路面反射光消除和车辆检测 4.1. 基于(RI、VR、I)特征的决策树构造 根据图8的样本统计分布特征，我们提出了基于决策树学习的车灯和反射光分类方法，实现图像反射光像素的提取。决策树学习分成两步：决策树训练和决策树预测。 训练决策树：事先准备好训练数据(特征向量和对应的标签)，从根节点递归构造进行训练数据的分裂。递归结束准则：树的深度达到最大值；在某节点所有的样本都属于同一类；跟随机选择相比，等选择到的最好的分类已经没有改进了。 决策树预测：输入一个测试样本特征，从根节点开始，到达每一个非叶子节点，根据不存度来选择向左走或向右走，该变量对应的索引值存储在被观测节点中，不断的根据当前变量是大于既定阈值还是小于阈值来确定算法往左还是往右走，直至到达叶子节点，赋给该节点的值就是预测算法的输出值，根据输出值来确定当前的节点是属于哪一类。ID3是常用的决策树算法，它的核心是通过采用信息增益的方式来选择能够最好将样本分类的属性。 熵： I ( X ) = − ( P 1 log 2 P 1 + P 2 log 2 P 2 + ⋯ + P k log 2 P k ) = − ∑ i = 1 k P i log 2 P i (7) 其中，X代表3700个正负样本集合；k代表样本集由k类样本组成，k = 2，样本集由车灯样本和反光样本2类样本组成；类别分别为w 1 ， w 2 ； P i 表示每个取值对应的概率(i = 1， 2)。在分类过程中，使用信息熵来评价属性A (A = RI、VR、I)对样本集分类所做出的贡献。假设属性A有m个不同的取值，根据属性的m个不同取值将样本集X分化为m个子集合 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X m ，令 P i = | X i | / | X | ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ；其中 | X | 代表集合X的样本个数；用属性A将样本集X划分以后，样本集X的信息熵为： I ( X ， A ) = ∑ i = 1 m P i I ( X i A ) (8) 其中， I ( X i A ) = − ∑ j = 1 k P i j log 2 P i j ； P i j = | D i j | / | X | 。 本文利用RI、VR、I统计分布特征来区分车灯和反射光。 训练决策树，输入训练样本：三维特征(RI， VR， I)，计算三个特征对应的信息增益Gain，增益Gain (X， A)反应了属性A对分类所提供的信息量： Gain ( X ， A ) = I ( X ) − I ( X ， A ) 1) 选取三个特征中计算出信息增益值最大的作为根节点(比如VR)，往后进行递归分裂，直至走到叶子节点。 2) 选取特征中剩余的特征，进行继续分裂，到叶子节点，标记label，车灯样本标记为1，反射光样本标记为0。 3) 不断递归直至满足结束条件： a) 给定结点的所有样本属于同一类。 b) 没有剩余属性可以用来进一步划分样本．在这种情况下．使用多数表决将给定的结点转换成树叶，并以样本中元组个数最多的类别作为类别标记，同时也可以存放该结点样本的类别分布， 决策树预测：测试样本中抽取一个特征作为输入，根据上述构建的决策树，往下分裂走到决策树的叶子节点，判断得到对应的观测值result。 判别准则：现有一个观测数据 result = ( x 1 ， ⋯ ， x p ) T ，如果 x > x 0 ，那么判定 X ∈ G 1 ，如果 x < x 0 ，那么判定 X ∈ G 2 。此处 x 0 = 0.5 。 4.2. 反射光消除和车灯ROI检测提取 对原灰度图I进行反射光消除处理，生成夜间道路车辆的二值图像，对感兴趣区域进行车灯检测。 处理流程如下： Step 1：对灰度图分别采用3.2和3.3节的方法，得到RI、VR图； Step 2：采用直方图双峰法对图I进行阈值分割，提取出阈值T，对于小于T的像素值x = 0；对于大于T的像素值则转入step 3； Step 3：假设大于T的像素值坐标为 k ( x ， y ) ，在I、RI、VR三图中找到k坐标点，提取出对应特征值 x I ， x R I ， x V R ，设 X = ( x I ， x R I ， x V R ) T ； Step 4：将step 3提取出的X采用上述的决策树学习进行分类，得到观测值x。 if ( x > x 0 )，则像素k为车灯像素，取图像的像素值 x = 255 ； else if ( x < x 0 )，则像素k为反射光像素，像素值 x = 0 ； 实际车灯检测效果如图10。 4.3. 车灯几何约束匹配和车辆检测 对于输入图像帧，对像素分类后的结果图像进行连通区域和包围矩形的提取，形成一系列的矩形区域 { C 1 ， C 2 ， ⋯ ， C i ， ⋯ ， C n } 。设矩形区域i的面积为S i ，矩形区域内连通区域的面积为 S ′ i ，显而易见，夜间前车灯一般呈现圆形或矩形，并且饱满度较高，并且S i 大小一般较大等特点可以得到如公式(11)所示的判断条件。 { S ′ i = S i / 2 S i > T (9) 其中值T是使用不同场景的视频经过多次实验和测试得出，本文T取值为12。设有两区域C i ，C j 。利用车辆车灯的对称性原理对区域进行检测 [ 18 ] 。检测条件如下： 1) 同一车辆两车灯处于相似水平线上： C i ， t ≤ C j ， b ，   C i ， b ≥ C j ， t ，其中， C i ， t ， C i ， b 和 C j ， b ， C j ， t 分别为 C i 和 C j 的顶部、底部 [ 19 ] 。 2) 同一车辆两车灯的宽度与高度相似： T 1 < h < T 2 ，   T 1 < w < T 2 ，其中，h、w分别为两区域的高度比例和宽度比例 [ 3 ] 。T 1 、T 2 为判断阈值，本文采用的阈值T 1 、T 2 分别为0.7和1.3。 图10. 交通监控中的反射光消除和车灯检测结果图。(a) 车灯检测结果；(b) 交通图像中的车灯检测效果 3) 同一车辆两车灯的面积相近： 2 / 3 < S ′ i S ′ j < 2 / 3 。 S ′ i ， S ′ j 为两区域的面积。 当一个连通区域满足公式(8)并且以上三个条件时，就可以将这个连通区域判断为车灯。 检测出车灯之后需要对车灯进行车灯对的匹配，车灯匹配根据车辆的对称性原理进行检测的，当两车灯满足以上车灯检测的三个条件，并且两个车灯之间的距离满足一个车灯区域宽度的2倍到8倍，由此完成车灯的匹配，从而检测出车辆，最终检测效果如图11所示。
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user: 5. 实验测试比较 本文实验采用640 × 480的夜间道路车辆监控视频，在Intel Core i5、4GB内存的PC上进行实验测试。本文方法与Wei Zhang [ 8 ] 提出的马尔科夫随机场(MRF)分类进行对比。Wei Zhang的MRF方法主要通过散射原理和LoG滤波处理，并利用对车灯与反射光分类。 针对视频监控中的道路车辆检测和车流统计要求，我们主要检测图像中的高度140到480像素之间的车灯，以避免道路远方车辆车灯的路面严重反射光的影响 [ 11 ] [ 20 ] 。本文方法与MRF分类进行对比，在车灯与反射光分类测试中，检测结果如表1。 针对道路背景亮度的适应性，实验挑选背景亮和暗两种视频进行测试，如图12。不同背景亮度环境下，决策树和MRF检测结果如表2所示，决策树在2种亮度背景环境下的车灯检测都有较高的检测率，背景亮度适应性比较强。MRF方法在亮度较高的环境中检测率相对较低，在亮度较暗的环境中，检测率与决策树学习接近。 从算法的检测时间性能：本文的决策树方法处理时间约为23帧/秒，MRF的方法处理时间约为14帧/秒，本文方法时间性能更优。 图11. 车前灯匹配和车辆检测效果 Table 1 Vehicle light detection result Method Detection rate False positive DTree 91.9% 2.6% MRF 89.8% 34.5% 表1. 车灯检测结果 图12. 不同图像背景亮度下的车辆检测效果。(a) 较亮背景下的车辆检测；(b) 较暗背景下的车辆检测 Table 2 The vehicle detection results of different luminance background environment Method Scene Detection rate DTree Dark Scene 94.5% DTree Bright Scene 90.3% MRF Dark Scene 94.1% MRF Bright Scene 78.7% 表2. 两种亮度背景环境下的车灯检测结果
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user: 6. 总结 本文针对夜间交通车辆检测过程中的路面反射光对车灯检测的干扰问题，提出了利用反射光与车灯在视频图像中的亮度方差特征差异，构造基于决策树的反射光和车灯的分类算法，消除反射光对夜间车辆检测的干扰，提高夜间车辆的检测率。该方法对夜间交通图像中的车灯与反射光的亮度信息进行统计特征分析，采用亮度方差、光散射原理和高斯滤波，提取具有更好区分度的车灯与反射光的分类特征，采用决策树分类法对图像中的车灯和反射光进行分类，最后再根据车灯的形状和几何约束筛选出车灯，通过车灯对的对称性进行车辆检测匹配。通过夜间不同场景下交通视频的实验测试和对比，本文方法的检测性能优于已有方法。
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user: 摘 要 当今世界水体污染加剧而引起有害有毒藻类水华的频繁发生，这已经成为全球相关研究者普遍关注的生态环境问题，在所有的有害淡水藻类中，已知毒性最高、污染范围最广的是蓝藻。本文结合近年来国内外关于蓝藻毒素的研究文献，首先论述了产毒的蓝藻种类，然后就淡水蓝藻毒素的结构、生理毒性机理和蓝藻毒素的降解方式与条件进行了较深入探讨，最后本文着重综述了蓝藻毒素对淡水浮游动物(轮虫、枝角类、桡足类和原生动物)生理生态影响的研究进展，同时就淡水蓝藻毒素的今后研究方向提出了一些建议。 关键词 :蓝藻，蓝藻毒素，浮游动物，轮虫，枝角类，桡足类，原生动物 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着人类社会的发展，生活性和工业性污染物对淡水水体污染日益加重，淡水水体富营养化现象突出，每年夏、秋季节在一些淡水湖泊、河流或水库中常可见到大规模的水华发生。淡水藻类水华导致水质恶化，产生异味，同时水中溶氧减少，生物多样性降低，而更严重的是许多藻类可以产生毒素，这些毒素对动物和人类有潜在的危害。世界上25%~70%的蓝藻水华污染可产生藻毒素，Geoffrey A. Codd (2000)指出世界各地经常发生蓝藻毒素中毒事件，特别是淡水水体中的蓝藻毒素已成为全球性的环境问题 [ 1 ] 。许多学者对蓝藻毒素进行了多方面研究，涉及到其毒性机理及对水源、水生及沼生植物、水生动物等的影响。目前，有关藻毒素引起的野生动物、鱼类、水生生物以及家禽等中毒、死亡的报道很多，但对浮游动物的报道较少。本文结合现已发表的研究进展文献报道，从产生淡水藻毒素蓝藻种类、淡水藻毒素的结构及特性，以及淡水蓝藻毒素对浮游动物生态毒理学方面的影响进行较系统探讨。
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user: 2. 主要淡水产毒藻类及其主要毒素 在所有的淡水藻类中，已知毒性最高、污染范围最广的是蓝藻，其中可产生毒素的蓝藻主要有5种，即铜绿微囊藻(Microcystis aerugunosa)、水华鱼腥藻(Anabaena flosaquae)、水华束丝藻(Aogenizomenon flosaquae)、阿氏颤藻(Oscillatoriaa agaardhil)、泡沫节球藻(Nodularia spu-migena)。 2.1. 铜绿微囊藻 铜绿微囊藻(Microcystis aerugunosa)属于蓝藻门(Cyanophyta)，蓝藻纲(Cyanophyceae)，色球藻目(Chroosoccales)，色球藻科(Chroococcaceae)，微囊藻属(Microcystis)。此藻多生长于湖泊池塘中，在温暖季节大量生长而形成水华。幼植物体为球形或长圆形的实心群体，后长成为网络状的中空囊状体，随后，由于不断扩展，囊体破裂而形成网状胶群体。群体胶被透明无色。细胞球形或近球形，直径3~7 μm，蓝绿色，一般具伪空胞。铜绿微囊藻的主要次生代谢产物是微囊藻毒素(Microcystin， mcysts， mcs， MC)和脂多糖(lipopolysaccharides， LPS) [ 2 ] 。 2.2. 水华鱼腥藻 水华鱼腥藻(Anabaena flosaquae)属于蓝藻门(Cyanophyta)，蓝藻纲(Cyanophyceae)，段殖体目(Hormogonales)，念珠藻科(Nostocaceae)，鱼腥藻属(Anabaena)。藻丝单生或多数交织成胶质块，为湖泊中常见的漂浮种类，夏季常形成水华。水华鱼腥藻的次生代谢物为鱼腥藻毒素(类毒素)-α(anatoxin-a)、鱼腥藻毒素(类毒素)-α(s)(anatoxin-a(s))。 2.3. 水华束丝藻 水华束丝藻(Aogenizomenon flosaquae)属于蓝藻门(Cyanophyta)，蓝藻纲(Cyanophyceae)，段殖体目(Hormogonales)，念珠藻科(Nostocaceae)，束丝藻属(Aphanizomenon Morr)。此藻藻丝集合成束状，少数单生。水华束丝藻的次生代谢物主要为束丝藻毒素(Aphanizomenon toxins)。 2.4. 阿氏颤藻 阿氏颤藻(Oscillatoriaa agaardhil)属于蓝藻门(Cyanophyta)，蓝藻纲(Cyanophyceae)，段殖体目(Hormogonales)，颤藻科(Osicillatoriaceae)，颤藻属(Oscillatoria Vauch)。该藻植物体漂浮，单生或多条，丝体聚积呈束或皮状。阿氏颤藻的次生代谢产物为微囊藻毒素、脂多糖和鱼腥藻毒素(类毒素)-α(anatoxin-a)。 2.5. 泡沫节球藻 泡沫节球藻(Nodularia spumigena)属于蓝藻门(Cyanophyta)，蓝藻纲(Cyanophyceae)，段殖体目(Hormogonales)，念珠藻科(Nostocaceae)，节球藻属(Nodularia Mert)。该藻丝体缠绕形成胶质块状，或分散成丝体，单生，漂浮。泡沫节球藻的次生代谢产物是节球藻毒素(Nodularia toxins)。
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user: 3. 淡水藻毒素的种类及毒性 Carmichael W. W. (1992)指出淡水蓝藻毒素是蓝藻在自然界生存竞争中产生的一种次生代谢物质 [ 3 ] 。 3.1. 微囊藻毒素(Microcystis toxins， MCs) 微囊藻可能是危害最严重的有毒蓝藻，它常在富营养化的浅湖泊或池塘中大量发生。Hughes等(1958)首次从加拿大安大略省的Little Rideau湖中形成的水花中分离到了有毒性的铜绿微囊藻NRC-1品系，同时从中分离出了一种被称为“快速致死因子”(又称微囊藻毒素microcystin，MC)的毒素 [ 4 ] 。后来Sivonen (1996)的研究发现微囊藻毒素是一组环状七肽，一般结构为环(D-Ala-X-D-MeAsp/D-Asp-Z-Adda-D-Glu- Mdha/Dha)，相对分子质量约为1000 [ 5 ] 。Hitzfeld等(2000)发现MeAsp为D-赤-β-甲基天冬氨酸，Adda为(2 s， 3 s， 8 s， 9 s)-3-氨基-9-甲氧基-2，6，8-三甲基-10-苯基-4，6-二稀酸，Mdha为N-甲基脱氢丙氨酸，Dha为脱氢丙氨酸，X、Z为两种可变的L-氨基酸，由于X、Z的不同以及Asp和Dha的甲基化和去甲基化可形成多种微囊藻毒素，到目前为止已发现60多种微囊藻毒素 [ 6 ] 。Fawell J. K.等(1996)发现微囊藻毒素含量较多，存在较普遍，毒性较大的是LR、RR和YR，其中L、R、Y分别代表Leu、Arg和Tyr。该毒素主要存在于微囊藻和阿氏颤藻等造的藻细胞中，另外还有研究表明 [ 7 ] [ 8 ] ，藻细胞死亡解体后，藻体仍会不断有藻毒素如MC-LR释放到水体中，对水源造成危害；同时藻细胞的死亡会导致水中耗氧增加，即水体含氧量迅速下降，藻细胞的分解也会释放氨氮，从而威胁水生动物的生存。 3.2. 鱼腥藻毒素(Anatoxins) 鱼腥藻毒素是一种神经毒素，主要从鱼腥藻、颤藻、束丝藻、微囊藻等中可以分离出。Cook W. O. (1988)指出到目前为止，已发现水华鱼腥藻能产生6种鱼腥藻毒(anatoxins) [ 9 ] ：AnTX-a (鱼腥藻毒素-a)、AnTX 3 /b、AnTX 3 /d、AnTX-a(s) (鱼腥藻毒素-a(s))、AnTX-b(s)、homoAnTX-a (高鱼腥藻毒素-a)。Milena B. (1994)报道了AnTX-a (鱼腥藻毒素-a)和AnTX-a(s) (鱼腥藻毒素-a (s))研究的相对比较深入 [ 10 ] 。AnTX-a(s)主要从水华鱼腥藻中分离出，是一种低分子量生物碱，结构为带鸟嘌呤的有机磷酸酯，为极性物质，可溶于水、乙醇、甲醇，不易通过血脑屏障，是一种胆碱酯酶的抑制剂，与乙酰胆碱受体结可合后可使肌肉因过度兴奋而痉挛。Carmichael W. W. (1994)指出AnTX-a (鱼腥藻毒素-a)是一种低分子质量的生物碱，相对分子质量为165，该毒素是神经递质乙酰胆碱的类似物，它可与乙酰胆碱受体结合，但乙酰胆碱酯酶或真核生物中的任何酶均不能降解它。AnTX-a与乙酰胆碱受体结合后可使肌肉因过度兴奋而痉挛，从而使动物呼吸系统因窒息而死亡 [ 11 ] 。 3.3. 束丝藻毒素(Aphanizomenon toxins) 束丝藻毒素是一种神经毒素，Shimizu (1978)证实此毒素组分为石房蛤毒素(saxitoxin) [ 12 ] ，是一种四氢嘌呤生物碱，毒性极强。其毒理作用是使细胞膜上的钠通道关闭，抑制动作电位的产生，使乙酰胆碱不能释放，从而导致神经麻痹。 3.4. 节球藻毒素(Nodularin) 节球藻毒素是一组环状五肽，一般结构为环(D-MeAsp/D-Asp-L-Arg-Adda-D-Glu-Mdhb)，其中Mdhb为N-甲基脱氢-α-氨基丁酸，其相对分子质量为824，主要存在于泡沫节球藻中 [ 5 ] 。Nicole Meili等(2016)研究报道 [ 13 ] ，节球藻毒素的毒性作用机理仍然不甚了解，但这种毒素会诱发肿瘤坏死因子，激活细胞分裂素与蛋白激酶，并使内质网受压迫。 3.5. 其它藻毒素——脂多糖(Lipopolysaccharide， LPS) 脂多糖内毒素是蓝藻细胞壁的组成部分，目前已从裂须藻、颤藻、鱼腥藻和微囊藻中分离到，其主要由脂A、核心寡糖和O特异多糖组成 [ 5 ] 。须要指出的是，蓝藻脂多糖内毒素的脂A与格兰氏阴性细菌的脂多糖不完全相同，脂多糖的种类更多，而且往往含有少量的磷酸。Calafat J.等(2000)的研究指出 [ 14 ] 脂多糖内毒素可激活单核/巨噬细胞、肝Kupfer细胞、血管内皮细胞等，并诱生一些炎性细胞因子及氧离子自由基等化学介质的释放，诱发全身炎症反应综合征(包括感染性休克)和肝脏等组织器官的严重损伤。Lindsay J.等(2006)报道了 [ 15 ] 脂多糖能减轻微囊藻毒素MC-LR对枝角类的毒害作用，即脂多糖的存在可使摄食的浮游动物有一定的保护功能。 由以上分析可以看出，淡水藻类毒素基本可归结为三种类型：第一类是作用于肝脏的多肽肝毒素，微囊藻毒素(Microcystis toxins)、节球藻毒素(nodularin)等；第二类作用于神经系统的神经毒素，AnTX-a (鱼腥藻毒素-a)、AnTX-a(s)(鱼腥藻毒素-a(s))和束丝藻毒素(Aphanizomenon toxins)等；第三类就是位于细胞壁外层的脂多糖内毒素。
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user: 4. 淡水藻毒素的降解方式与条件 关于淡水藻毒素的降解方式与条件的研究，目前针对微囊藻毒素(Microcystic toxins)、AnTX-a (鱼腥藻毒素-a)、AnTX-a(s) (鱼腥藻毒素-a(s))研究报道相对较多，而对其他藻毒素降解的研究尚未见有报道。 4.1. 微囊藻毒素降解方式与条件 Duy T. N. (2000)指出 [ 16 ] MCs性质稳定，具有水溶性和耐热性；MC极易溶于水，在水中的溶解度>1 g/L，不易沉淀或被吸附于沉淀物和悬浮颗粒物中，MCs耐高温，加热煮沸(水浴100˚C，30 min)后不失活，不挥发，抗pH变化，可溶于甲醇或丙酮。 何振荣等(1989)报道 [ 17 ] 微囊藻的毒性会随着季节更替而变化，MCs在水体中的稳定时间与水体的特征有关，在自然水库水中低浓度MC-LR (10 μg/L)不到1个星期即发生初级降解，而在去离子水中超过27天毒素依旧很稳定。毒素在消毒的水库中可保持稳定12天，在自然水库水中其不稳定性是由于生物降解通过Adda旁链的修饰而灭活这一机制实现。在色素存在的情况下，MCs可被迅速降解，活性降低。此外，纯化的MCs在阳光照射下依然保持其稳定性，但当暴露在紫外线时即可被水解或发生化学异构和化学键合反应而使毒性丧失，其半衰期是10 d，当紫外线波长接近其吸收峰周围(即238~254 nm)，MCs被迅速地降解 [ 6 ] 。 4.2. 鱼腥藻毒素降解方式与条件 在无光条件下，其降解为非光化学作用，只有pH > 9时，才能降解。在水体中加入Cu 2+ 或Fe 3+ 可加快其降解，非光化学降解的半减期长达几天。由于上述特点，若水面没有风或水流不强时，光解作用是一个重要的天然解毒途径，另外也可在水体中投放硫酸铜加快AnTX-a (鱼腥藻毒素-a)的降解 [ 6 ] 。
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user: 5. 淡水藻毒素对浮游动物的影响 5.1. 淡水蓝藻毒素对轮虫的影响 国内外关于有毒蓝藻对轮虫的生态毒理研究报道主要集中在通过给轮虫直接喂食铜绿微囊藻，以观察有毒蓝藻对轮虫的影响。Rothhaupt (1991) [ 18 ] 研究了3种不同类型的蓝藻对红臂尾轮虫(Brachionus rubens)摄食的影响，其中铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)降低了轮虫对单针藻(Monoraphidium minutum)的摄食率，尤其在高浓度下这种抑制作用更为明显。因此蓝藻毒素生态效应的研究主要集中在铜绿微囊藻对不同轮虫生理的影响方面，且现有研究多集中在铜绿微囊藻对淡水标准测试生物萼花臂尾轮虫(B. calyciflorus)的影响上，对其他种类的研究较为欠缺。如Starkweather Peter (1987) [ 19 ] ，杨州等(2005) [ 20 ] ，耿红(2006) [ 21 ] ，Lürling M等(2006) [ 22 ] ，Geng Hong等(2006， 2008) [ 23 ] [ 24 ] ，Alejandro Federico (2009) [ 25 ] ，Silvaspares (2010) [ 26 ] ，Chen Weimin (2011) [ 27 ] ，Zhang Xiong等(2012) [ 28 ] 就铜绿微囊藻对萼花臂尾轮虫的取食影响进行了研究，所得结论大致相同，即高浓度微囊藻对萼花臂尾轮虫的种群生长具有明显抑制作用，但也有细微差别，如耿红 [ 21 ] 和Lürling [ 22 ] 的研究结果就不尽相同，前者的研究结果显示，显示低浓度铜绿微囊藻(10 4 cells/mL和10 5 cells/mL)对萼花臂尾轮虫无抑制作用，萼花臂尾轮虫能够从铜绿微囊藻中获取一定的营养；而高浓度铜绿微囊藻(10 6 cells/mL)降低了萼花臂尾轮虫的种群增长率，严重影响了轮虫的存活和繁殖，显著降低了萼花臂尾轮虫的体长，谢钦铭等(2016) [ 29 ] 研究了铜绿微囊藻对褶皱臂尾轮虫种群也存在类似的抑制作用。后者则认为铜绿微囊藻不论是单独投喂还是与优质藻类饵料斜生栅藻(Scenedesmus obliquus)混合投喂都对萼花臂尾轮虫种群增长有抑制作用，但这种副作用似乎与微囊藻毒素无关，而可能与微囊藻群体的黏液鞘对其摄食的干扰以及微囊藻本身缺乏必需的营养有关。 直接以有毒藻的次生代谢产物为材料研究藻毒素对轮虫的影响的报道不多。Gilbert报道了 [ 30 ] 产生神经生物碱毒素——鱼腥藻毒素-a(anatoxia-a)的水华束丝藻能抑制萼花臂尾轮虫的繁殖，0.5 mg/mL藻干重即出现抑制作用，虽然轮虫对溶解的毒素不敏感，但由于能够有效摄入丝状物，萼花臂尾轮虫可能是对蓝藻较为易感的动物。陈艳等 [ 31 ] 用毒素纯度为12%微囊藻毒素(MC-LR)对褶皱臂尾轮虫的急性毒性表明，MC-LR对轮虫24 h的半致死浓度LC 50 为124.87 mg/mL，轮虫对MC-LR有较强的耐受能力，MC-LR能降低轮虫的生命周期、繁殖和种群增长率，并能诱导轮虫雄性个体的发生。 5.2. 淡水蓝藻毒素对枝角类的影响 目前，在上述淡水藻毒素中，铜绿微囊藻毒素对枝角类的生长和繁殖方面的报道比较多。Reinikainen M.等(1994) [ 32 ] 报道了高浓度的铜绿微囊藻对蚤状溞(Daphnia pulex)的生长有明显的抑制作用，Hanazato T等(1984) [ 33 ] 报道了铜绿微囊藻对裸腹溞的繁殖有明显的抑制作，而李效宇等(1996)研究也显示有毒铜绿微囊藻不仅明显延缓大型溞(Daphnia magna)的生长，而且阻碍虫体的怀卵和发育，并造成幼体产出困难，导致大型溞死亡率升高；无毒微囊藻虽然不影响虫体的生存，但影响其怀卵量和幼体产出 [ 34 ] 。何家菀等 [ 35 ] 的研究结果也表明微囊藻的无毒藻株虽然没有表现出对大型溞明显的毒害作用，但导致其生长缓慢、不怀卵。另外，铜绿微囊藻的另一种次生代谢产物——脂多糖对枝角类也有一定的保护作用，如Lindsay等 [ 13 ] 将大型溞和盔型透明溞(Daphnia galeata)在暴露于2 ng/mL的蓝藻脂多糖(LPS) 24 h后显著地增加了MC-LR的半致死浓度LC50。这说明在研究自然环境中蓝藻对动物的毒性时，需要考虑到其他蓝藻次生产物对毒理效应的干扰作用。 在野外这种抑制作用可能还会加剧，因为微囊藻通常是以群体形式出现，小型枝角类难以摄取大的群体蓝藻，而大型枝角类可以摄取这些藻类从而更易受到藻毒素的伤害。DeMott [ 36 ] 的室内试验研究结果表明MC-LR纯毒素对枝角类浮游动物多蚤溞(Daphnia pulicaria)，透明溞(Daphnia hyalina)，蚤状溞(Daphnia pulex)和Daphnia birgea的48 h半致死浓度LC50分别为21.4，11.6，9.6和1.0 μg/mL。Nandini S.等(1986， 1998) [ 37 ] [ 38 ] 也证实有毒蓝藻对大型枝角类的抑制作用强于对小型枝角类和轮虫。 综上所述，关于微囊藻对枝角类的毒性的影响国内外学者均已有较为深入的研究，但不同的研究者得出的结论不尽相同。微囊藻对枝角类的影响主要表现在抑制摄食、缺乏必需的营养物质和生物毒性效应等方面。对这方面的研究也从单纯测试微囊藻对枝角类在生长和繁殖等方面的毒性效应，发展到测试微囊藻对枝角类种群与群落结构水平上的影响、以及微囊藻毒素在食物链积累效应(耐受性或抗性的发展)等 ] 更深层次的研讨。 5.3. 淡水蓝藻毒素对淡水桡足类的影响 关于藻毒素对桡足类的影响，对海水桡足类的研究要多于淡水桡足类，但研究重点放在藻毒素对桡足类种群生长的影响。Ger Kemal Ali (2009， 2010， 2011)等 [ 39 ] [ 40 ] [ 41 ] 报道了桡足类取食含MCs的藻类的毒素积累效果，从而对桡足类生长有一定的抑制作用，又如Watanabe [ 42 ] 等报道MC可在桡足类动物构成的浮游动物种群中积累，其富集75~1387 μg/g干重，在浮游动物种群中的最高毒素含量是微囊藻种群内毒素含量的2倍之多，这一结果也说明桡足类对MCs的适应性要高于枝角类和轮虫。谢钦铭等(2016)则报道了 [ 43 ] 0.6 × 10 6 个/ml密度的铜绿微囊藻会显著地减少胸刺水蚤的抱卵数，抑制卵的孵化率，导致整个种群繁殖率明显下降。 5.4. 淡水蓝藻毒素对原生动物的影响 目前对淡水蓝藻毒素对原生动物的生理生态影响方面的研究报道极少，由于大多数原生动物可以捕食蓝藻，故只有水华暴发时高密度的蓝藻才对原生动物的生长有显著抑制作用，如刘河川 [ 44 ] 等人的研究结果表明在铜绿微囊藻细胞浓度(大于9 × 10 9 个/L)条件下，该藻对眼虫和草履虫都显示出较强的抑制作用；较低藻细胞密度下，抑制作用减弱；不同种类的原生动物受抑制程度并不一致，如草履虫有较强的适应能力，可以在较高的铜绿微囊藻密度下生存，绿眼虫的适应能力最弱。