CN111325522B - 一种基于物联网的智能渔业养殖管理方法和系统 - Google Patents
一种基于物联网的智能渔业养殖管理方法和系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的智能渔业养殖管理方法和系统，属于物联网技术农业应用领域，该方法通过采集渔业养殖的多维度数据，对采集到的多维数据进行综合分析，通过非线性人工智能预测分析算法，得到所述多维数据与投喂时间和投喂量的比率，通过所述比率进行智能分析投喂；所述的多维度数据包括温度、湿度、含氧量、鱼群种类和生长周期。基于物联网的智能渔业养殖管理系统包括数据采集终端、鱼类分析模块、物联网智能分析模块以及调控装置、投喂装置。本发明能够实现智能渔业自动化养殖，实用性强，应用成效显著，应用于渔业日常养殖工作中，能够有效提升渔业产量。
Description
技术领域
本发明涉及物联网技术农业应用领域，具体说是提供了一种基于物联网的智能渔业养殖管理方法和系统。
背景技术
中国渔业经过改革开放后的高速发展期和近年来的调整整顿期，逐步步入持续、稳定、健康的发展阶段，中国正面临渔业发展机遇期。同时，渔业信息化浪潮从生产方式、管理模式、经营理念上，对渔业的发展提出了更高的要求。
传统的渔业养殖，信息化程度低，渔业依靠人工处理，全凭经验解决，渔业产出波动大，农民增收难，依托物联网、大数据等信息化手段，指导渔业养殖和管理机械化、标准化、自动化、信息化成为当务之急，科学、合理的安排投喂时机和投喂量，进而利用自动化机械控制渔业生产，成为渔业生产创新的方向。
发明内容
本发明的技术任务是提供一种基于物联网的智能渔业养殖管理方法和系统，实现智能渔业自动化养殖，实用性强，应用成效显著，应用于渔业日常养殖工作中，能够有效提升渔业产量。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于物联网的智能渔业养殖管理方法，该方法通过采集渔业养殖的多维度数据，对采集到的多维数据进行综合分析，通过非线性人工智能预测分析算法，得到所述多维数据与投喂时间和投喂量的比率，通过所述比率进行智能分析投喂；
所述的多维度数据包括温度、湿度、含氧量、鱼群种类和生长周期。
通过在渔业养殖水域安装环境监控设备，采集鱼类生长的相关环境数据，通过物联网技术将采集到的渔业养殖的多维度数据传输到后台，综合分析环境变化以及含氧量、鱼群种类和生长周期等参数，找到环境变化以及含氧量、鱼群种类、生长周期和天气预报等参数与鱼类投喂时间、投喂量的规律关系，实现智能渔业养殖指导。同时安装增氧设备等环境调节设备及投喂设备，实现渔业养殖的智能化和自动化。
具体的，针对不同的鱼群种类，结合鱼类生长周期划分成二维矩阵，对每个矩阵项目独立分析。
渔业养殖中涉及不同的鱼群种类，例如常见的鱼群种类：鲢鱼、鳙鱼、草鱼和青鱼等；每个种类的鱼类具备自身的生长周期，如仔鱼期、稚鱼期、鱼种期、成鱼期及亲鱼期等。
不同鱼群种类的生长规律不同，同一鱼群种类的不同生长期的鱼类生长规律不同。每类鱼根据其生长周期划分二维矩阵，每个二维矩阵单独分析。
进一步的，针对每个项目，提取该类型鱼指定时间段内的相关数据，一般为近3年的相关数据，根据温度C1、湿度D1和含氧量V1或温度C1、湿度D1、含氧量V1和其他多维数据的结合与实际情况投喂时间T1和投喂量W1的比率进行分析，得到比率值K1和K2；
例如针对某种鱼类A1，获取温度C1、湿度D1和含氧量V1与实际情况投喂时间T1和投喂量W1的相关比率值K1和K2。
计算历史同期最佳含氧量Vm，如Vm大于当前含氧量V1，则将Vm和温度C1、湿度D1或和其他多维数据结合进行二次计算，计算得到KC1和KC2；如Vm小于等于当前含氧量V1，则KC1＝K1，KC2＝K2；
若KC2>K2，则采用比率值KC1和KC2作为实际执行的投喂时长和投喂量的比率来执行投喂；否则采用比率值K1和K2作为实际执行的投喂时长和投喂量比率来执行投喂。
具体的，如采用KC1和KC2方案，下发给增氧设备命令使其增氧至Vm，指定至TC1时投喂总量为WC1的饲料；如采用K1和K2方案，则指定至T1时投喂总量为W1的饲料。
优选的，所述非线性人工智能预测分析算法采用双曲线函数Y＝a+b(1/X)来进行海量历史数据运算。
采用双曲线函数Y＝a+b(1/X)来进行数据运算时，以温度、湿度和含氧量以及采集的其他多维数据或历史数据作为参数常量，以投喂时间和投喂量作为变量得到相应的比率值。
进一步的，根据温度C1、湿度D1和含氧量V1与客户当场回访的实际情况H1，通过所述分析模型计算比率K1、K2；根据实际产量来矫正该分析模型，获得最佳的比率计算方法。
根据客户当场回访，采集实际产量数据，通过实际投喂效果对算法模型进行矫正，不断优化模型，获得最佳算法。
优选的，所述的多维度数据还包括天气预报。天气预报包含天气的阴晴雨雪、气温、风向和风力及自然灾害等多种信息，这些信息对于渔业的养殖具有不可忽略的影响，将天气预报与温度、湿度和含氧量等多维数据共同作为非线性人工智能预测分析算法的参数，提取天气预报相关数据，将其作为多维数据参量应用于函数，得到更加准确的算法值，并实现了提前预警，规避自然灾害，使渔业的养殖更加自动化、智能化。
本发明还要求保护一种基于物联网的智能渔业养殖管理系统，包括数据采集终端、鱼类分析模块、物联网智能分析模块以及调控装置、投喂装置，
数据采集终端用于采集相关数据，包括环境采集终端和水下含氧量监控终端，环境采集终端包括温度信息和湿度信息采集，水下含氧量监控终端实时采集水中含氧量信息；
通过数据采集终端记录温度、湿度以及水中含氧量信息，将该信息与天气预报等其他信息结合共同作为多维数据，应用于渔业养殖中投喂时长和投喂量的关系计算；
鱼类分析模块用于针对不同的鱼群种类，结合鱼类生长周期划分不同的二维矩阵，每个矩阵项目独立分析；
不同鱼群种类的生长规律不同，同一鱼群种类的不同生长期的鱼类生长规律不同，每类鱼根据其生长周期划分二维矩阵，每个二维矩阵单独分析；
物联网智能分析模块用于通过历史数据及采集数据，采用非线性的人工智能预测分析算法，建立相关数据与投喂时长和投喂量关系的智能分析投喂模型，通过相关数据与投喂时长和投喂量的关系，进行数据运算，得到最佳投喂时长和投喂量，从而进行自动投喂，实现渔业养殖的自动化和智能化。
优选的，对于不同的鱼类，针对每个矩阵项目，提取该鱼群种类指定时间内的相关数据，一般为近3年的相关数据，根据温度C1、湿度D1、含氧量V1或和其他多维数据的结合与实际情况投喂时间T1、投喂量W1的比率进行分析，得到比率值K1、K2；
可采用双曲线函数Y＝a+b(1/X)来进行数据运算，以温度、湿度和含氧量以及采集的其他多维数据或历史数据作为参数常量，以投喂时间和投喂量作为变量得到相应的比率值；
例如针对某种鱼类A1，获取温度C1、湿度D1和含氧量V1与实际情况投喂时间T1和投喂量W1的相关比率值K1和K2。
计算历史同期最佳含氧量Vm，如Vm大于当前含氧量V1，将Vm和C1、湿度D1或和其他多维数据(如天气预报)结合进行二次计算，计算得到KC1和KC2；如Vm小于等于当前含氧量V1，则KC1＝K1，KC2＝K2；
若KC2>K2，则采用比率值KC1和KC2作为实际执行的投喂时长和投喂量的比率来执行投喂；否则采用比率值K1和K2作为实际执行的投喂时长和投喂量比率来执行投喂。
进一步的，所述调控装置包括增氧设备，当采用KC1和KC2方案时，下发命令给增氧设备增氧至Vm，指定至TC1时投喂总量为WC1的饲料；若采用K1和K2方案，则指定至T1时投喂总量为W1的饲料。
根据温度C1、湿度D1和含氧量V1与客户当场回访的实际情况H1，通过所述分析模型计算比率K1、K2；根据实际产量来矫正该分析模型，获得最佳的比率计算方法。根据客户当场回访，采集实际产量数据，通过实际投喂效果对算法模型进行矫正，不断优化模型，获得最佳算法。
本发明的一种基于物联网的智能渔业养殖管理方法和系统与现有技术相比，具有以下有益效果：
该方法通过在渔业养殖水域安装环境监控设备、增氧设备、投喂设备，获取鱼类生长环境数据，通过物联网技术传输到后台，综合分析环境变化、含氧量、鱼群种类、生长周期、天气预报，通过大数据人工智能运算，找到环境变化、含氧量、天气预报、与鱼类投喂时间、投喂量的规律关系，实现智能渔业养殖指导，结合自动化的增氧和投喂设备，实现智能渔业自动化养殖，促进渔业增产、增收。与传统的全凭经验、靠天吃饭的落后方式相比，具备智能化、自动化、成本低、高产出的优势。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。
实施例一
一种基于物联网的智能渔业养殖管理方法，该方法通过采集渔业养殖的多维度数据，综合环境变化、含氧量、鱼群种类、生长周期、天气预报等多维度数据综合分析，通过非线性人工智能预测分析算法，得到所述多维数据与投喂时间和投喂量的比率，通过所述比率进行智能分析投喂。
通过环境监控终端，记录温度、湿度信息；通过水下含氧量监控终端，记录水中含氧量信息；针对不同的鱼群种类，结合鱼类生长周期划分成二维矩阵，对每个矩阵项目独立分析。
渔业养殖中涉及不同的鱼群种类，例如常见的鱼群种类：鲢鱼、鳙鱼、草鱼和青鱼等；每个种类的鱼类具备自身的生长周期，如仔鱼期、稚鱼期、鱼种期、成鱼期及亲鱼期等。不同鱼群种类的生长规律不同，同一鱼群种类的不同生长期的鱼类生长规律不同。每类鱼根据其生长周期划分二维矩阵，每个二维矩阵单独分析。
针对每个项目，提取该类型鱼近3年的相关数据，根据温度C1、湿度D1和含氧量V1与实际情况投喂时间T1和投喂量W1的比率进行分析，得到比率值K1和K2。建立分析模型。
根据温度C1、湿度D1和含氧量V1与客户当场回访的实际情况H1，通过所述分析模型计算比率K1、K2；根据实际产量来矫正该分析模型，获得最佳的比率计算方法。进行模型验证。
所述非线性人工智能预测分析算法采用双曲线函数Y＝a+b(1/X)来进行海量历史数据运算，进行数据运算时，以温度、湿度和含氧量以及采集的其他多维数据或历史数据作为参数常量，以投喂时间和投喂量作为变量得到相应的比率值。
例如针对某种鱼类A1，获取温度C1、湿度D1和含氧量V1与实际情况投喂时间T1和投喂量W1的相关比率值K1和K2。
智能分析投喂：
根据天气预报和温度C1、湿度D1、含氧量V1等多维度数据，计算得到K1和K2；
计算历史同期最佳含氧量Vm，如Vm大于当前含氧量V1，则将Vm和温度C1、湿度D1或和其他多维数据结合进行二次计算，计算得到KC1和KC2；如Vm小于等于当前含氧量V1，则KC1＝K1，KC2＝K2；
若KC2>K2，则采用比率值KC1和KC2作为实际执行的投喂时长和投喂量的比率来执行投喂；否则采用比率值K1和K2作为实际执行的投喂时长和投喂量比率来执行投喂。
如采用KC1和KC2方案，下发给增氧设备命令使其增氧至Vm，指定至TC1时投喂总量为WC1的饲料；如采用K1和K2方案，则指定至T1时投喂总量为W1的饲料。
该方法通过在渔业养殖水域安装环境监控设备，采集鱼类生长的相关环境数据，通过物联网技术将采集到的渔业养殖的多维度数据传输到后台，综合分析环境变化以及含氧量、鱼群种类和生长周期等参数，找到环境变化以及含氧量、鱼群种类、生长周期和天气预报等参数与鱼类投喂时间、投喂量的规律关系，实现智能渔业养殖指导。同时安装增氧设备等环境调节设备及投喂设备，实现渔业养殖的智能化和自动化。
该方法具备分析环境变化、含氧量、天气预报、与鱼类投喂时间、投喂量的规律关系的能力，可实现自动化调节最优含氧量、投喂时间和投喂量。与传统的全凭经验、靠天吃饭的落后方式相比，具备智能化、自动化、成本低、高产出的优势。
实施例二
一种基于物联网的智能渔业养殖管理系统，包括数据采集终端、鱼类分析模块、物联网智能分析模块以及调控装置、投喂装置。
数据采集终端用于采集相关数据，包括环境采集终端和水下含氧量监控终端，环境采集终端包括温度信息和湿度信息采集，水下含氧量监控终端实时采集水中含氧量信息；
通过数据采集终端记录温度、湿度以及水中含氧量信息，将该信息与天气预报等其他信息结合共同作为多维数据，应用于渔业养殖中投喂时长和投喂量的计算。
鱼类分析模块用于针对不同的鱼群种类，结合鱼类生长周期划分不同的二维矩阵，每个矩阵项目独立分析；
不同鱼群种类的生长规律不同，同一鱼群种类的不同生长期的鱼类生长规律不同，每类鱼根据其生长周期划分二维矩阵，每个二维矩阵单独分析。
物联网智能分析模块用于通过历史数据及采集数据，采用非线性的人工智能预测分析算法，建立相关数据与投喂时长和投喂量关系的智能分析投喂模型，通过相关数据与投喂时长和投喂量的关系，进行数据运算，得到最佳投喂时长和投喂量，从而进行自动投喂，实现渔业养殖的自动化和智能化。
对于不同的鱼类，针对每个矩阵项目，提取该鱼群种类的近3年的相关数据，根据温度C1、湿度D1、含氧量V1与实际情况投喂时间T1、投喂量W1的比率进行分析，得到比率值K1、K2。
可采用双曲线函数Y＝a+b(1/X)来进行数据运算，以温度、湿度、含氧量和天气预报以及采集的其他多维数据或历史数据作为参数常量，以投喂时间和投喂量作为变量得到相应的比率值；
例如针对某种鱼类A1，获取温度C1、湿度D1和含氧量V1与实际情况投喂时间T1和投喂量W1的相关比率值K1和K2。
根据温度C1、湿度D1和含氧量V1与客户当场回访的实际情况H1，通过所述分析模型计算比率K1、K2；根据实际产量来矫正该分析模型，获得最佳的比率计算方法。根据客户当场回访，采集实际产量数据，通过实际投喂效果对算法模型进行矫正，不断优化模型，获得最佳算法。
计算历史同期最佳含氧量Vm，如Vm大于当前含氧量V1，将Vm和C1、湿度D1或和其他多维数据(如天气预报)结合进行二次计算，计算得到KC1和KC2；如Vm小于等于当前含氧量V1，则KC1＝K1，KC2＝K2；
若KC2>K2，则采用比率值KC1和KC2作为实际执行的投喂时长和投喂量的比率来执行投喂；否则采用比率值K1和K2作为实际执行的投喂时长和投喂量比率来执行投喂。
所述调控装置包括增氧设备，当采用KC1和KC2方案时，下发命令给增氧设备增氧至Vm，指定至TC1时投喂总量为WC1的饲料；若采用K1和K2方案，则指定至T1时投喂总量为W1的饲料。
该系统应用环境变化、含氧量、鱼群种类、生长周期、天气预报等多维数据，分析环境变化、含氧量、天气预报、与鱼类投喂时间、投喂量的规律关系，基于长期历史数据的人工智能算法，构建大数据分析模型，提供科学、合理的投喂时间、投喂量，实现自动投喂的能力。
该发明对渔业养殖投喂时间和投喂量提供了科学有效的新思路和手段，能够更有效的提升渔业产量25％以上。
通过上面具体实施方式，所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解，本发明并不限于上述的具体实施方式。在公开的实施方式的基础上，所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征，从而实现不同的技术方案。
Claims (5)
1.一种基于物联网的智能渔业养殖管理方法，其特征在于该方法通过采集渔业养殖的多维度数据，对采集到的多维数据进行综合分析，通过非线性人工智能预测分析算法，得到所述多维数据与投喂时间和投喂量的比率，通过所述比率进行智能分析投喂；
所述的多维度数据包括温度、湿度、含氧量、鱼群种类和生长周期；
针对不同的鱼群种类，结合鱼类生长周期划分成二维矩阵，对每个矩阵项目独立分析；
针对每个项目，提取该类型鱼指定时间段内的相关数据，建立分析模型，根据温度C1、湿度D1和含氧量V1或和其他多维数据的结合与实际情况投喂时间T1和投喂量W1的比率进行分析，得到比率值K1和K2；
计算历史同期最佳含氧量Vm，如Vm大于当前含氧量V1，则将Vm和温度C1、湿度D1或和其他多维数据结合进行二次计算，计算得到KC1和KC2；如Vm小于等于当前含氧量V1，则KC1=K1，KC2=K2；
若KC2>K2，则采用KC1和KC2作为实际执行的投喂时长和投喂量；否则采用K1和K2作为实际执行的投喂时长和投喂量；
如采用KC1和KC2方案，下发给增氧设备命令使其增氧至Vm，指定至TC1时投喂总量为WC1的饲料；如采用K1和K2方案，则指定至T1时投喂总量为W1的饲料。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能渔业养殖管理方法，其特征在于所述非线性人工智能预测分析算法采用双曲线函数Y＝a+b(1/X)来进行海量历史数据运算。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能渔业养殖管理方法，其特征在于根据温度C1、湿度D1和含氧量V1与客户当场回访的实际情况H1，通过所述分析模型计算比率K1、K2；根据实际产量来矫正该分析模型，获得最佳的比率计算方法。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能渔业养殖管理方法，其特征在于所述的多维度数据还包括天气预报。
5.一种基于物联网的智能渔业养殖管理系统，其特征在于包括数据采集终端、鱼类分析模块、物联网智能分析模块以及调控装置、投喂装置，
数据采集终端用于采集相关数据，包括环境采集终端和水下含氧量监控终端，环境采集终端包括温度信息和湿度信息采集，水下含氧量监控终端实时采集水中含氧量信息；
鱼类分析模块用于针对不同的鱼群种类，结合鱼类生长周期划分不同的二维矩阵，每个矩阵项目独立分析；
物联网智能分析模块用于通过历史数据及采集数据，采用非线性的人工智能预测分析算法，建立相关数据与投喂时长和投喂量关系的智能分析投喂模型；
针对每个矩阵项目，提取该鱼群种类指定时间内的相关数据，根据温度C1、湿度D1、含氧量V1或和其他多维数据的结合与实际情况投喂时间T1、投喂量W1的比率进行分析，得到比率值K1、K2；
计算历史同期最佳含氧量Vm，如Vm大于当前含氧量V1，将Vm和C1、湿度D1 或和其他多维数据结合进行二次计算，计算得到KC1和KC2；如Vm小于等于当前含氧量V1，则KC1=K1，KC2=K2；
若KC2>K2，则采用KC1和KC2作为实际执行的投喂时长和投喂量；否则采用K1和K2作为实际执行的投喂时长和投喂量；
所述调控装置包括增氧设备，当采用KC1和KC2方案时，下发命令给增氧设备增氧至Vm，指定至TC1时投喂总量为WC1的饲料；若采用K1和K2方案，则指定至T1时投喂总量为W1的饲料。
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