本發(fā)明屬于水產(chǎn)養(yǎng)殖智能控制，尤其涉及一種水產(chǎn)養(yǎng)殖的智能控制系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)：

1、當前工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖作為新興的水產(chǎn)養(yǎng)殖模式，從勞動密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型為自動化機械化產(chǎn)業(yè)，在高速發(fā)展的同時也因為技術(shù)能力和監(jiān)督機制的不足帶來了諸多問題，比如過量飼養(yǎng)、盲目喂食藥劑和投喂、增氧操作不合理，這些問題導致水質(zhì)條件惡化，從而滋生病菌影響魚類生長生存。造就了工廠化水產(chǎn)養(yǎng)殖能耗高、勞動強度大、餌料浪費嚴重、智能化程度低等突出問題，因此創(chuàng)制綠色、高效、智能水產(chǎn)養(yǎng)殖工廠開始成為研究熱點和發(fā)展趨勢。

2、然而，智能水產(chǎn)養(yǎng)殖工廠養(yǎng)殖對象群體信息感知難、養(yǎng)殖環(huán)境動態(tài)調(diào)控難以及缺乏有效的智能化管控作業(yè)裝備等問題突出。此外，智能水產(chǎn)養(yǎng)殖工廠缺乏模塊化、標準化的復制推廣模式，在一定程度上限制了智能水產(chǎn)養(yǎng)殖工廠的進一步發(fā)展。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種水產(chǎn)養(yǎng)殖的智能控制系統(tǒng)和方法，在養(yǎng)殖過程中實時監(jiān)控水產(chǎn)動物，實現(xiàn)養(yǎng)殖環(huán)境動態(tài)調(diào)控、水產(chǎn)養(yǎng)殖的綠色、高效控制，提高了水產(chǎn)養(yǎng)殖的智能化。

2、本發(fā)明是通過以下技術(shù)手段實現(xiàn)上述技術(shù)目的的。

3、一種水產(chǎn)養(yǎng)殖的智能控制系統(tǒng)，包括溶解氧檢測儀、ph檢測儀、氨氮檢測儀、氧化還原電位儀、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器、水下雙目視覺觀測裝置、攝像頭、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器、云端處理器和前端設(shè)備；

4、所述溶解氧檢測儀用于檢測養(yǎng)殖池的溶解氧；所述ph檢測儀用于檢測養(yǎng)殖池的ph值；所述氨氮檢測儀用于檢測養(yǎng)殖池的氨氮含量；所述氧化還原電位儀用于檢測養(yǎng)殖池的氧化還原電位；所述溶解氧檢測儀、ph檢測儀、氨氮檢測儀、氧化還原電位儀分別與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器連接，并將檢測的數(shù)據(jù)傳送到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器；

5、所述水下雙目視覺觀測裝置用于采集養(yǎng)殖池水下水產(chǎn)動物的圖像畫面，攝像頭用于采集養(yǎng)殖池水水面上水產(chǎn)動物的圖像畫面；水下雙目視覺觀測裝置和攝像頭分別與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器連接，并將采集的畫面?zhèn)魉徒o非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器；

6、所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器分別與云端處理器連接，云端處理器根據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器的信息，做出決策，控制前端設(shè)備調(diào)節(jié)養(yǎng)殖池的運行。

7、上述方案中，所述前端設(shè)備包括巡檢機器人、搬運機器人、投喂機器人、水下清理機器人、增氧機、換水泵和ph自動調(diào)節(jié)裝置；

8、所述溶解氧檢測儀、ph檢測儀、氨氮檢測儀、氧化還原電位儀水下雙目視覺觀測裝置和攝像頭搭載在巡檢機器人上；

9、所述巡檢機器人、搬運機器人、投喂機器人、水下清理機器人、增氧機和換水泵分別與云端處理器連接；

10、所述巡檢機器人用于根據(jù)云端處理器的指令到對應的養(yǎng)殖池進行巡檢，并將采集養(yǎng)殖池的ph值、氨氮含量、氧化還原電位數(shù)據(jù)傳送到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器，將采集的養(yǎng)殖池水下水產(chǎn)動物的圖像畫面和水面上水產(chǎn)動物的圖像畫面?zhèn)魉徒o非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器；

11、所述搬運機器人用于根據(jù)云端處理器的指令將飼料或者水下清理機器人搬運到指定的養(yǎng)殖池；

12、所述投喂機器人用于根據(jù)云端處理器的指令對養(yǎng)殖池水的水產(chǎn)動物進行投喂；

13、所述水下清理機器人用于根據(jù)云端處理器的指令對指定的養(yǎng)殖池進行清理；

14、所述增氧機用于根據(jù)云端處理器的指令對指定的養(yǎng)殖池進行增氧；

15、所述換水泵用于根據(jù)云端處理器的指令對指定的養(yǎng)殖池進行換水；

16、所述ph自動調(diào)節(jié)裝置用于根據(jù)云端處理器的指令對指定的養(yǎng)殖池投入堿性材料或酸性材料進行ph調(diào)節(jié)。

17、上述方案中，所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器對接收的養(yǎng)殖池的ph值、氨氮含量、氧化還原電位數(shù)據(jù)進行處理，得到養(yǎng)殖池的環(huán)境變化數(shù)據(jù)并傳遞給云端處理器；

18、所述非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器對接收的養(yǎng)殖池水下水產(chǎn)動物的圖像畫面和水面上水產(chǎn)動物的圖像畫面進行處理，得到水面波動、水產(chǎn)動物的行為、數(shù)量、表型、病害情況并傳遞給云端處理器。

19、一種根據(jù)所述的水產(chǎn)養(yǎng)殖的智能控制系統(tǒng)的控制方法，包括以下步驟：

20、所述溶解氧檢測儀檢測養(yǎng)殖池的溶解氧；所述ph檢測儀檢測養(yǎng)殖池的ph值；所述氨氮檢測儀檢測養(yǎng)殖池的氨氮含量；所述氧化還原電位儀檢測養(yǎng)殖池的氧化還原電位；所述溶解氧檢測儀、ph檢測儀、氨氮檢測儀、氧化還原電位儀分別將檢測的數(shù)據(jù)傳送到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器；所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器對接收的養(yǎng)殖池的ph值、氨氮含量、氧化還原電位數(shù)據(jù)進行處理，得到養(yǎng)殖池的環(huán)境變化數(shù)據(jù)并傳遞給云端處理器；

21、所述水下雙目視覺觀測裝置采集養(yǎng)殖池水下水產(chǎn)動物的圖像畫面，攝像頭采集養(yǎng)殖池水水面上水產(chǎn)動物的圖像畫面；水下雙目視覺觀測裝置和攝像頭分別將采集的畫面?zhèn)魉徒o非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器；所述非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器對接收的養(yǎng)殖池水下水產(chǎn)動物的圖像畫面和水面上水產(chǎn)動物的圖像畫面進行處理，得到水面波動、水產(chǎn)動物的行為、數(shù)量、表型、病害情況并傳遞給云端處理器；

22、云端處理器根據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器的信息，發(fā)出指令，控制前端設(shè)備調(diào)節(jié)養(yǎng)殖池的運行。

23、上述方案中，當云端處理器判斷溶解氧檢測儀檢測的含氧量低于預設(shè)值時，控制增氧機增加運行時間進行增氧；當含氧量高于預設(shè)值時，控制增氧機減少運行時間進行減氧；所述云端處理通過溶解氧動平衡方程來預測水體溶解氧的動態(tài)變化來控制增氧機的運行時間，溶解氧動平衡方程為：

24、

25、其中:o(t)為t時刻養(yǎng)殖池水體的溶解氧濃度；oint為初始時刻溶解氧；o0(t)為增氧機單位時間內(nèi)給養(yǎng)殖池輸送溶氧量，與增氧效率、循環(huán)水流量相關(guān)；o1(t)為養(yǎng)殖對象單位時間內(nèi)耗氧量；o2(t)為投喂時間段內(nèi)單位時間殘餌糞便水體耗氧量；b為單位時間養(yǎng)殖池表面氧氣逃逸量，設(shè)定為常量。

26、上述方案中，當云端處理器判斷ph檢測儀檢測的ph值低于預設(shè)值時，控制ph自動調(diào)節(jié)裝置添加石灰等堿性材料；當云端處理器判斷ph檢測儀檢測的ph值過高于預設(shè)值時，控制ph自動調(diào)節(jié)裝置添加醋酸等酸性材料。

27、上述方案中，當云端處理器判斷氨氮檢測儀檢測的氨氮濃度超過閾值時，通過氨氮累積方程來預測水體氨氮動態(tài)變化從而控制換水泵換水；

28、氨氮累積方程為：n(t)＝n0-n1，其中n0＝f(x)為單位時間飼料源氨氮產(chǎn)生量，并且隨著時間推移逐漸線性增加n0∝x；n1為設(shè)施單位時間凈水能力。

29、上述方案中，當云端處理器判斷氧化還原電位儀檢測的氧化還原電位低于預設(shè)值時，控制增氧機提高氧化還原電位；當氧化還原電位高于預設(shè)值時，控制投喂機器人減少投餌量。

30、上述方案中，所述云端處理器根據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器處理的攝像頭拍攝到的投喂時水面上水產(chǎn)動物的圖像畫面通過水面波動程度確定魚群的飽食度。

31、上述方案中，所述云端處理器根據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)前端處理器處理的水下雙目視覺觀測裝置采集養(yǎng)殖池水下水產(chǎn)動物的圖像畫面，得到水產(chǎn)動物的行為、數(shù)量、表型、病害情況，并與建立的生長規(guī)律模型庫以及生長判別知識庫對比，用以進行水產(chǎn)動物行為量化分析、生長狀態(tài)估算以及病害識別。

32、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

33、本發(fā)明建立溶解氧、ph值、氨氮、氧化還原電位等養(yǎng)殖水質(zhì)關(guān)鍵參數(shù)監(jiān)控，在養(yǎng)殖過程中實時監(jiān)控水產(chǎn)動物，實現(xiàn)養(yǎng)殖環(huán)境動態(tài)調(diào)控、水產(chǎn)養(yǎng)殖的綠色、高效控制，提高了水產(chǎn)養(yǎng)殖的智能化?？梢员景l(fā)明所述水產(chǎn)養(yǎng)殖的智能控制系統(tǒng)為最小單元模板，高效、穩(wěn)定運行，通過復制、推廣，有利于實現(xiàn)水產(chǎn)養(yǎng)殖全程實時監(jiān)測、自主調(diào)控、多環(huán)節(jié)協(xié)調(diào)聯(lián)動控制與智能決策。