CN110765930A - 水产养殖巡检系统、巡检方法和控制器 - Google Patents

Abstract

本公开公开了一种水产养殖巡检系统、巡检方法和控制器，涉及水产养殖技术。其中的巡检系统包括：轨道，位于水产养殖区上方；以及巡检设备，可滑动的吊装在轨道上，其中，巡检设备包括：图像传感器，安装在巡检设备朝向水产养殖区的一侧，被配置为将采集的图像发送至控制器；以及控制器，被配置为根据图像对目标进行分析，确定目标状态。本公开解决了监控点位置单一且固定，无法有效监控水产养殖区整体情况的问题。

Description

水产养殖巡检系统、巡检方法和控制器

技术领域

本公开涉及水产养殖技术，尤其涉及一种水产养殖巡检系统、巡检方法和控制器。

背景技术

我国水产养殖产业，特别是淡水养殖行业，体量巨大、且发展迅速，其中，中国是世界上水产养殖规模超过捕捞规模的国家。随着人们对水产品的需求逐年递增，集中化水产养殖成为发展趋势。如将鱼养殖到水塘内封闭的集中区域的循环水养殖模式，可大大提高养殖效率。在循环水养殖中，饲养区在集中的流水槽中，饲养密度较大。另外饲养区部署增氧、投喂等自动化设备，需对饲养区域设备运行和鱼的活动进行监控，以确保鱼的健康情况，及时发现病害，并保证设备的正常运行。

在循环水养殖中，往往靠人力定时的对于养殖区域进行巡检，观察设备是否正常运行，以及是否有死鱼、病鱼，以及鱼的吃食情况，这种方式由于受到天气、人力等因素影响，无法做到全天实时的监控，并且检查效果全屏经验，也无法记录和追溯。

发明内容

本公开要解决的一个技术问题是，提供一种水产养殖巡检系统、巡检方法和控制器，能够实现对水产养殖区的全面监控。

根据本公开一方面，提出一种水产养殖巡检系统，包括：轨道，位于水产养殖区上方；以及巡检设备，可滑动的吊装在轨道上，其中，巡检设备包括：图像传感器，安装在巡检设备朝向水产养殖区的一侧，被配置为将采集的图像发送至控制器；以及控制器，被配置为根据图像对目标进行分析，确定目标状态。

在一些实施例中，巡检设备还包括：水质传感器，通过线缆与巡检设备连接，被配置为将检测到的水产养殖区的水质参数发送至控制器。

在一些实施例中，巡检设备还包括：电机，被配置为驱动巡检设备的滑动机构在轨道内运动；其中，控制器通过网关接收到巡检指令后，向电机发送运行指令。

在一些实施例中，轨道包括：滑触线，与配电箱连接，并向巡检设备提供电能；其中，巡检设备的供电触点与滑触线接触。

在一些实施例中，轨道还包括：位置传感器，设置在凹槽内，被配置为检测巡检设备相对于轨道的位置。

在一些实施例中，轨道的轨道槽的截面为方型，其中，轨道槽靠近水产养殖区的一侧部分开口；巡检设备的滑动机构嵌入到轨道槽内。

在一些实施例中，轨道槽内侧面设置有凹槽，凹槽内布设有滑触线。

在一些实施例中，监控服务系统，被配置为通过网关与巡检设备的控制器连接。

在一些实施例中，监控服务系统包括：服务器，被配置为接收控制器通过网关发送的图像信息、目标状态信息、报警信息和水质参数信息中的至少一项。

在一些实施例中，监控服务系统还包括客户端设备和管理后台设备中的至少一项；客户端设备被配置为显示图像信息、目标状态信息、报警信息和水质参数信息中的至少一项；管理后台设备被配置为接收图像信息、目标状态信息、报警信息和水质参数信息中的至少一项。

根据本公开的另一方面，还提出一种用于上述的水产养殖巡检系统的巡检方法，包括：获取巡检设备在滑动过程中，图像传感器采集的水产养殖区的图像；对图像中的目标进行分析，确定目标状态。

在一些实施例中，对图像中的目标进行分析，确定目标状态包括：基于图像识别算法，识别出图像中的目标；确定目标在水产养殖区的位置和覆盖面积；基于多张图像，确定目标的位置变化和覆盖面积变化；根据目标的位置变化和覆盖面积变化，确定出目标的活动速度；根据目标的活动速度，确定目标状态。

在一些实施例中，获取样本水产养殖区图像；对样本水产养殖区图像的目标进行标注，生成标注文件；基于样本水产养殖区图像和标注文件，对图像识别模型进行训练，以便基于训练好的图像识别模型识别图像传感器采集的图像中的目标。

在一些实施例中，在确定出目标状态为异常情况时，输出报警信号。

在一些实施例中，接收监控服务系统发送的巡检指令；根据巡检指令控制巡检设备执行巡检操作。

根据本公开的另一方面，还提出一种控制器，包括：存储器；以及耦接至存储器的处理器，处理器被配置为基于存储在存储器的指令执行如上述的巡检方法。

根据本公开的另一方面，还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现上述的巡检方法。

与相关技术相比，本公开实施例巡检设备可滑动的吊装在位于水产养殖区上方的轨道上，由于在巡检设备上设置有图像传感器，该图像传感器能够全方位的拍着水产养殖区的图像，进而分析出目标状态，解决了监控点位置单一且固定，无法有效监控水产养殖区整体情况的问题。

通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开的其它特征及其优点将会变得清楚。

附图说明

构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例，并且连同说明书一起用于解释本公开的原理。

参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本公开，其中：

图1为本公开的水产养殖巡检系统的一些实施例的结构示意图。

图2为本公开的水产养殖巡检系统的另一些实施例的结构示意图。

图3A为本公开的巡检设备的一些实施例的结构示意图。

图3B为本公开的巡检设备的一些实施例的结构示意图。

图4为本公开的轨道的一些实施例的结构示意图。

图5为本公开的水产养殖巡检系统的另一些实施例的结构示意图。

图6为本公开的水产养殖巡检方法的一些实施例的流程示意图。

图7为本公开的控制器的一些实施例的结构示意图。

图8为本公开的控制器的另一些实施例的结构示意图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。

同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。

在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。

相关技术中，在养殖区域架设监控相机，通过广角相机或者多个相机的架设，可确保视角覆盖整个养殖区域，做到实时监控的目的，但这种方式，由于受到视角的限制，对于养殖区尤其是鱼的活动情况，监控效果受限，也无法识别出鱼的活动情况和设备运行情况，存留的视频图像对于养殖的指导意义不大；另外，在养殖区域部署水质传感器，并通过物联网技术达到实时监控的目的，但监控点固定且单一，无法监控到养殖区的整体情况。因此，科学有效的监控手段对于循环水养殖以及集中化养殖十分具有意义。

图1为本公开的水产养殖巡检系统的一些实施例的结构示意图。该巡检系统包括轨道1和巡检设备2，巡检设备2例如为巡检车。

轨道1位于水产养殖区上方。在一些实施例中，在水产养殖区的浮桥上架设轨道，例如，如图2所示，轨道支架架设在浮桥上，通过吊架安装轨道。

巡检设备2可滑动的吊装在轨道1上。巡检设备2能够沿着轨道1滑动，巡检设备2上设置有图像传感器21和控制器22，图像传感器21例如为相机，该相机例如包括广角摄像头。

图像传感器21安装在巡检设备2朝向水产养殖区的一侧，被配置为将采集的图像发送至控制器22。图像传感器21随着巡检设备2的移动，能够全方位的采集水产养殖区的水面图像。

控制器22被配置为根据图像对目标进行分析，确定目标状态。目标状态例如包括设备运行状态以及水产品活动状态。

在一些实施例中，目标为水产品，基于图像识别算法，识别出图像中的目标，确定目标在水产养殖区的位置和覆盖面积，基于多张图像，确定目标的位置变化和覆盖面积变化，根据目标的位置变化和覆盖面积变化，确定出目标的活动速度，根据目标的活动速度，确定目标状态。

目标例如为鱼，鱼在非吃食状态下一般会潜伏在水下，吃食时会翻腾到水面，即鱼在吃食状态和非吃食状态的图像差别较大，因此，可以根据鱼群在水产养殖区的位置和覆盖面积变化，得到鱼群的活动情况。例如，通过采集水面上的图像信息，进而进行AI(Artificial Intelligence，人工智能)识别，能够准确识别出鱼群和鱼群的总面积，以此作为鱼群整体吃食活跃程度的指标。通过连续对多张图像进行分析，得到鱼群的位置变换或浮出水面面积变化，推算出鱼群的活动速度，可以得到鱼群活动剧烈程度的指标，进而知道鱼群吃食情况。

在一些实施例中，控制器22还被配置为在确定出目标状态为异常情况时，输出报警信号。例如，当鱼群的活动速度较低时，可能出现死鱼或病鱼情况，此时，可以进行告警处理。

在上述实施例中，巡检设备可滑动的吊装在位于水产养殖区上方的轨道上，由于在巡检设备上设置有图像传感器，该图像传感器能够全方位的拍着水产养殖区的图像，进而分析出目标状态，解决了监控点位置单一且固定，无法有效监控水产养殖区整体情况的问题。

图3A为本公开的巡检设备的一些实施例的结构示意图。该巡检设备除了包括图像传感器21和控制器22外，还可以包括水质传感器23。

水质传感器23通过线缆与巡检设备2连接，被配置为将检测到的水产养殖区的水质参数发送至控制器22。水质传感器23能够检测水中的溶氧量、PH值等指标。水质传感器23通过线缆垂入到水下，随着巡检设备2的运行，可以实时检测水产养殖区各个位置的水质参数。另外，通过调节线缆的长短，水质传感器23能够检测到水产养殖区各个深度位置的水质参数。

在该实施例中，通过在巡检设备上设置水质传感器，能够有效监控水产养殖区的各个位置的水质情况。

在另一些实施例中，该巡检设备还可以包括网关24，控制器22通过网关24可以将图像信息、目标状态信息、报警信息和水质参数信息发送至监控服务系统。控制器22还能够接收监控服务系统发送的巡检指令，根据巡检指令控制巡检设备执行巡检操作。

在另一些实施例中，该巡检设备还包括电机25，被配置为驱动巡检设备的滑动机构在轨道1内运动。电机25例如为步进电机，滑动机构例如为滚轮，如图2所示，电机25驱动滚轮在轨道1内运动，从而带动巡检设备1的整体运动。

在一些实施例中，该巡检设备还可以包括控制面板26，控制面26设置有指示等和按键，可显示和控制巡检设备的状态。

在一些实施例中，巡检设备如图3B所示，为车的外形，车上设置有各个部件。

图4为本公开的轨道的一些实施例的结构示意图。该轨道的轨道槽11的截面为方型，其中，轨道槽11靠近水产养殖区的一侧部分开口，即轨道槽11的截面为C型结构；如图2所示，巡检设备2的滑动机构嵌入到轨道槽11内。巡检设备2的滑动机构可以为滚轮也可以为滑块。

轨道槽的截面为C型结构封闭结构，能够固定滚轮并保证巡检设备运动，另外，还具有很好的防水性，更适用于水产养殖的巡检工作。

在一些实施例中，如图2所示，该轨道包括滑触线12，与配电箱3连接，并向巡检设备2提供电能，其中，巡检设备2的供电触点与滑触线12接触。配电箱3可以固定在轨道附件的浮桥上，可将220V的市电转换为系统工作的12V的直流电，并通过滑触线12为巡检设备2供电。巡检设备2的供电触点接收到电流后，可以将电流传输至巡检设备2的供电电路，由供电电路向巡检设备2的各个模块供电。

在一些实施例中，轨道槽11内侧面设置有凹槽，凹槽内布设有滑触线12。滑动机构靠近轨道槽11内测面的一侧设置有供电触点，通过设置凹槽，能够使得巡检设备的滑动机构的设计更加规整，便于制作和安装，另外，使得滑动机构与轨道槽更加贴合。

在一些实施例中，该轨道还包括位置传感器13，被配置为检测巡检设备2相对于轨道1的位置，便于巡检设备的定位。

在一些实施例中，该位置传感器13布设在轨道槽11内侧面的凹槽内，从而使得巡检设备2的滑动机构与轨道槽更加贴合。

图5为本公开的水产养殖巡检系统的另一些实施例的结构示意图。该巡检系统还包括监控服务系统4，监控服务系统4例如为SaaS软件系统，被配置为通过网关24与巡检设备的控制器22连接，用于实时查看监控的图像、水质指标等信息，实现对数据的记录和追溯。

在一些实施例中，该监控服务系统4包括服务器41，例如为云端服务器，被配置为接收控制器22通过网关24发送的图像信息、目标状态信息、报警信息和水质参数信息中等。服务器41还可以下发巡检指令，控制器22通过网关24接收到巡检指令后，对巡检指令进行解析，启动巡检操作，例如，控制电机25转动，进而驱动巡检设备2运行，并控制图像传感器21、水质传感器23等采集数据。

在一些实施例中，该监控服务系统4还包括客户端设备42，被配置为显示图像信息、目标状态信息、报警信息和水质参数信息等，使得用户可以实时查看监控图像、水质参数以及查收报警指令等。另外，用户还可以通过客户端设备42下发巡检操作、控制巡检设备运行等。客户端设备42例如为手机APP，能够实现24小时不间断监控。

在一些实施例中，该监控服务系统4还包括管理后台设备43，被配置为接收图像信息、目标状态信息、报警信息和水质参数信息等。管理后台设备43例如为管理后台网站，能够实现24小时不间断监控。

在一些实施例中，通过管理后台设备43设定巡检时间和频次，以触发巡检设备执行巡检操作。管理后台设备43通过服务器41下发巡检指令，控制器22通过网关24接收到巡检指令后，启动巡检操作。

在上述实施例中，可通过监控服务系统设定任务、控制和查看设备状态的功能，从而实现实时自动化巡检的效果。

图6为本公开的水产养殖巡检方法的一些实施例的流程示意图。

在步骤610，获取巡检设备在滑动过程中，图像传感器采集的水产养殖区的图像。

在一些实施例中，接收监控服务系统发送的巡检指令；根据巡检指令控制巡检设备运行，进而使得图像传感器采集水产养殖区各个位置的水面图像。

在步骤620，对图像中的目标进行分析，确定目标状态。

在一些实施例中，基于图像识别算法，识别出图像中的目标；确定目标在水产养殖区的位置和覆盖面积；基于多张图像，确定目标的位置变化和覆盖面积变化；根据目标的位置变化和覆盖面积变化，确定出目标的活动速度；根据目标的活动速度，确定目标状态。

在一些实施例中，获取样本水产养殖区图像；对样本水产养殖区图像的目标进行标注，生成标注文件；基于样本水产养殖区图像和标注文件，对图像识别模型进行训练，以便基于训练好的图像识别模型识别图像传感器采集的图像中的目标。

目标例如为鱼，预先可以采集大量鱼在吃食和非吃食状态下的图像信息，鱼在吃食状态下会翻腾至水面，将水面图像中的鱼群标注出来，作为识别目标，然后通过边缘检测算法等对图像识别模型进行训练，得到训练好的图像识别模型。在应用中，例如以每秒100张的速度采集水面图像，将采集的水面图像输入至图像识别模型，可以识别出图像中的鱼群，进而识别出鱼群位置和面积。根据鱼群位置和面积的变化，推算出鱼群的活动速度，根据鱼群的活动速度判断鱼群的吃食情况以及病、死情况。例如，鱼群活动速度小于一定的值时，说明鱼群出现了病或死的情况，若鱼群活动速度较大，则说明鱼群吃食情况良好。

在该实施例中，由于巡检设备会在整个水产养殖区上方移动，也就是，可以采集到各个位置的水面图像，进而分析出各个位置的目标活动情况，有效监控水产养殖区整体情况的问题。

在一些实施例中，在确定出目标状态为异常情况时，输出报警信号，对异常情况进行及时报警，能够节省人力资源，提高了水产检测的效率。

图8为本公开的控制器的另一些实施例的结构示意图。该控制器包括存储器710和处理器720，其中：存储器710可以是磁盘、闪存或其它任何非易失性存储介质。存储器用于存储图6所对应实施例中的指令。处理器720耦接至存储器710，可以作为一个或多个集成电路来实施，例如微处理器或微控制器。该处理器720用于执行存储器中存储的指令。

在一些实施例中，还可以如图8所示，该控制器800包括存储器810和处理器820。处理器820通过BUS总线830耦合至存储器810。该控制器800还可以通过存储接口840连接至外部存储装置850以便调用外部数据，还可以通过网络接口860连接至网络或者另外一台计算机系统(未标出)，此处不再进行详细介绍。

在该实施例中，通过存储器存储数据指令，再通过处理器处理上述指令，提高了水产养殖区整体巡检效率和巡检范围。

在另一些实施例中，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现图6所对应实施例中的方法的步骤。本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

至此，已经详细描述了本公开。为了避免遮蔽本公开的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。

虽然已经通过示例对本公开的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本公开的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本公开的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本公开的范围由所附权利要求来限定。

Claims (17)

1.一种水产养殖巡检系统，包括：

轨道，位于水产养殖区上方；以及

巡检设备，可滑动的吊装在所述轨道上，其中，所述巡检设备包括：

图像传感器，安装在巡检设备朝向所述水产养殖区的一侧，被配置为将采集的图像发送至控制器；以及

控制器，被配置为根据所述图像对目标进行分析，确定目标状态。

2.根据权利要求1所述的水产养殖巡检系统，其中，所述巡检设备还包括：

水质传感器，通过线缆与所述巡检设备连接，被配置为将检测到的所述水产养殖区的水质参数发送至所述控制器。

3.根据权利要求1所述的水产养殖巡检系统，其中，所述巡检设备还包括：

电机，被配置为驱动所述巡检设备的滑动机构在所述轨道内运动；

其中，所述控制器通过网关接收到巡检指令后，向所述电机发送运行指令。

4.根据权利要求1所述的水产养殖巡检系统，其中，所述轨道包括：

滑触线，与配电箱连接，并向所述巡检设备提供电能；

其中，所述巡检设备的供电触点与所述滑触线接触。

5.根据权利要求4所述的水产养殖巡检系统，其中，

所述轨道的轨道槽的截面为方型，其中，所述轨道槽靠近所述水产养殖区的一侧部分开口；

所述巡检设备的滑动机构嵌入到所述轨道槽内。

6.根据权利要求5所述的水产养殖巡检系统，其中，

所述轨道槽内侧面设置有凹槽，所述凹槽内布设有所述滑触线。

7.根据权利要求6所述的水产养殖巡检系统，其中，所述轨道还包括：

位置传感器，设置在所述凹槽内，被配置为检测所述巡检设备相对于所述轨道的位置。

8.根据权利要求1至7任一所述的水产养殖巡检系统，还包括：

监控服务系统，被配置为通过网关与所述巡检设备的控制器连接。

9.根据权利要求8所述的水产养殖巡检系统，其中，所述监控服务系统包括：

服务器，被配置为接收所述控制器通过网关发送的图像信息、目标状态信息、报警信息和水质参数信息中的至少一项。

10.根据权利要求9所述的水产养殖巡检系统，其中，所述监控服务系统还包括客户端设备和管理后台设备中的至少一项；

所述客户端设备被配置为显示所述图像信息、目标状态信息、报警信息和水质参数信息中的至少一项；

所述管理后台设备被配置为接收所述图像信息、目标状态信息、报警信息和水质参数信息中的至少一项。

11.一种用于如权利要求1至10任一所述的水产养殖巡检系统的巡检方法，包括：

获取巡检设备在滑动过程中，图像传感器采集的水产养殖区的图像；

对所述图像中的目标进行分析，确定目标状态。

12.根据权利要求11所述的巡检方法，其中，对所述图像中的目标进行分析，确定目标状态包括：

基于图像识别算法，识别出所述图像中的目标；

确定所述目标在所述水产养殖区的位置和覆盖面积；

基于多张所述图像，确定所述目标的位置变化和覆盖面积变化；

根据所述目标的位置变化和覆盖面积变化，确定出所述目标的活动速度；

根据所述目标的活动速度，确定所述目标状态。

13.根据权利要求12所述的巡检方法，还包括：

获取样本水产养殖区图像；

对所述样本水产养殖区图像的目标进行标注，生成标注文件；

基于所述样本水产养殖区图像和标注文件，对图像识别模型进行训练，以便基于训练好的图像识别模型识别所述图像传感器采集的图像中的目标。

14.根据权利要求11至13任一所述的巡检方法，还包括：

在确定出所述目标状态为异常情况时，输出报警信号。

15.根据权利要求11至13任一所述的巡检方法，还包括：

接收监控服务系统发送的巡检指令；

根据所述巡检指令控制所述巡检设备执行巡检操作。

16.一种控制器，包括：

存储器；以及

耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器的指令执行如权利要求11至15任一项所述的巡检方法。

17.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现权利要求11至15任一项所述的巡检方法。

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