CN111859593A - 一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及观赏鱼养殖技术领域，公开了一种基于人工智能的水族箱自动管理系统，包括水族箱数字生态模型模拟模块、智能引擎、水族箱自动管理模型设定模块和水族箱控制中心，其中：所述水族箱数字生态模型模拟模块将当前实体水族箱模拟为水族箱的数学生态模型，并且将模型发送至智能引擎中；所述智能引擎对模拟的水族箱的数字生态模型进行计算和验证，并且将结果发送至水族箱自动管理模型设定模块中；所述水族箱自动管理模型设定模块将智能引擎产生的结果转换成水族箱配件的自动运行模型，并且将运行模型输送给水族箱控制中心。本发明适用于水族箱中，通过数字生态模型的建立，将水族箱的运行情况转化成自动管理模型，降低了人工管理的难度。

Description

一种基于人工智能的水族箱自动管理系统

技术领域

本发明涉及观赏鱼养殖技术领域，具体是一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 。

背景技术

观赏鱼是目前主流宠物市场之一，但多年以来水族市场的发展还停留在最传统的产品模型，与当前发展的主流技术结合相对落后。现有水族箱智能管理系统都以“人为遥控控制”或“定时自动控制”方式进行管理，其中以水族“智能排插”为代表，实际上采用的是通过人为设定时间参数“定时通断电”的方式来控制水族箱配件，或者通过一些监测报警及恒温器件的方式，来实现一些简单的自动控制能力。现有的这种智能水族箱管理技术无法解决“非水族专业人士”对水族箱的科学合理的管理问题，仍然需要根据人为个人经验判断后进行管理。

现有水族箱智能管理系统主要涉及到嵌入式芯片研发与软件控制系统研发两大技术领域。主要包含了传感器监测、插排（或主控电路）、控制系统（APP）三部分组成。其中：传感器包含温度监测、PH监测数据、水位监测，监测数据通过主控电路传输给控制系统；插排（或主控电路）主要是通过控制芯片向各个插孔发起通断电控制指令，实现对插排上的水族箱器件进行开与关的控制，例如过滤系统定时开关、定时投放食物、定时光照等。控制系统主要是用户用来进行监测数据的查看与预警，以及对插排实时或定时的控制开关能力的平台。

现有水族箱智能管理系统，主要是通过软硬件技术将鱼缸的管理进行集成，实现远程线上管理，该方式一定程度上提升了用户在水族箱管理上的便捷与简便性。但无法解决本身水族箱的科学管理问题，日常管理实际上仍然以人为主，如果没有专业人士的人工干预，水族箱的管理可能会出现各种生态问题，投食量过大、灯照过长水草爆缸、各种观赏鱼适养环境不一致不能混养等各种问题。

发明内容

本发明提供一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 ，解决了上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 ，包括水族箱数字生态模型模拟模块、智能引擎、水族箱自动管理模型设定模块和水族箱控制中心，其中：

所述水族箱数字生态模型模拟模块将当前实体水族箱模拟为水族箱的数学生态模型，并且将模型发送至智能引擎中；

所述智能引擎对模拟的水族箱的数字生态模型进行计算和验证，并且将结果发送至水族箱自动管理模型设定模块中；

所述水族箱自动管理模型设定模块将智能引擎产生的结果转换成水族箱硬件配件的自动运行模型，并且将运行模型输送给水族箱控制中心；

所述水族箱控制中心按照自动运行模型控制整个水族箱的运转。

作为本发明的一种优选技术方案，所述水族箱数字生态模型模拟模块包括数字生态基础数据库、数据采集传感器、水族箱初始化信息模块和用户主动输入模块，其中：

所述数字生态基础数据库用于数字生态模型的基础数据来源；

所述数据采集传感器用于通过传感器及通信模块对当前水族箱的数据进行实时采集；

所述水族箱初始化信息模块用于将当前所述水族箱的大小、底沙类型与厚度、所选器材种类和规格的数据进行数字型转化；

所述用户主动输入模块用于用户输入数据。

作为本发明的一种优选技术方案，所述数字生态基础数据库包括观赏鱼百科数据库和水族箱周边配套基础数据库，其中：

所述观赏鱼百科数据库用于对目前市场主流的观赏鱼信息进行数据梳理；

所述水族箱周边配套基础数据库用于记录市场上主流的水族箱材质、水族箱分类、器材种类、器材的适用范围和器材参数以及对应的使用条件数据。

作为本发明的一种优选技术方案，所述智能引擎包括生态饱和度规则算法模块、生态平衡规则算法模块、环境适养规则算法模块、生态匹配度规则算法模块和概率性预测算法模块，其中：

所述生态饱和度规则算法模块用于对单位水体容积的生物数量进行计算；

所述生态平衡规则算法模块用于按照小型封闭环境下的基础生态平衡规则进行计算；

所述环境适养规则算法模块用于按照当前基础环境参数与生物的匹配性进行计算；

所述生态匹配度规则算法模块用于按照生物之间的共存匹配性进行计算：

所述概率性预测算法模块用于按照当前模型发生的灾难性事件进行概率性计算。

作为本发明的一种优选技术方案，所述水族箱控制中心通过硬件通讯模块和主控电器对水族箱的数据采集传感器和硬件配件进行控制。

作为本发明的一种优选技术方案，所述硬件通讯模块用于智能管理系统的硬件接入管理模块，与主控电器的芯片进行通讯，并将硬件配件的运行指令以配件文件的方式传递给主控电器。

作为本发明的一种优选技术方案，所述主控电器用于数据采集传感器及硬件配件接入的主控制芯片，将数据采集传感器获取的实时数据和各个硬件配件的接入情况以及运行日志传递反馈给硬件通讯模块。

作为本发明的一种优选技术方案，所述硬件配件包括灯光模块、投食器、温控模块、水泵、氧泵、杀菌灯和通用器材，其中：

所述灯光模块用于水族箱照明设备，控制灯光的情景模式和光照功率与时长；

所述投食器用于水族箱投食设备，根据生物类型与数量准确控制投食量；

所述温控模块用于水族箱加热或制冷装置，根据生物适养温度控制开启功率与时长；

所述水泵用于水族箱水流及过滤装置，根据生物情况控制开启功率与时长；

所述氧泵用于水族箱充氧装置，根据生物情况控制开启功率与时长；

所述杀菌灯用于水族箱杀菌装置，根据生物情况控制开启功率与时长；

所述通用器材用于其他各种水族箱通用配件，根据数字模型定义来控制开启的功率与时长。

作为本发明的一种优选技术方案，还包括水族箱运行状态数据收集模块和优化算法与规则模块，其中：

所述水族箱运行状态数据收集模块通过水族箱控制中心将数据采集传感器和用户输入模块对所有水族箱的运营状态进行收集，并且将收集的数据发送给优化算法与规则模块；

所述优化算法与规则模块对水族箱运行状态数据收集模块收集的数据进行分析与训练，并且将结果反馈给智能引擎。

本发明具有以下有益之处：

1、数字生态模型的建立，能将水族箱的运行情况从人为的主观大致判断改为客观的科学模型，能非常准确、全面、细致的体现当前水族箱的生态运行情况，为水族箱的运行提供更加准确的判断依据。

2、智能引擎利用专业的养殖知识建立起生态分析模型，为水族箱的运行管理提供科学的计算依据，同时基于人工智能的自学习技术，在本系统自身获取的越来越多的数据基础上，进行分析与训练，将不断提升分析准确度。

3、水族箱控制中心基于智能引擎分析结果转化为水族箱自动管理模型，将使用户不用再人工进行水族箱运行模型的设定，实现真正的系统智能托管，从而让水族箱市场用户从原来的“专业用户”变成普通大众用户。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 的系统流程图。

图2为一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 中智能引擎的流程图。

图3为一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 中水族箱控制中心的流程图。

图中：1、观赏鱼百科数据库；2、水族箱周边配套基础数据库；3、数字生态基础数据库；4、数据采集传感器；5、水族箱初始化信息模块；6、用户主动输入模块；7、水族箱数字生态模型模拟模块；8、智能引擎；9、水族箱自动管理模型设定模块；10、水族箱控制中心；11、水族箱运行状态数据收集模块；12、优化算法与规则模块；13、生态饱和度规则算法模块；14、生态平衡规则算法模块；15、环境适养规则算法模块；16、生态匹配度规则算法模块；17、概率性预测算法模块；18、硬件通讯模块；19、主控电器；20、灯光模块；21、投食器；22、温控模块；23、水泵；24、氧泵；25、杀菌灯；26、通用器材。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

请参阅图1-3，一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 ，包括水族箱数字生态模型模拟模块7、智能引擎8、水族箱自动管理模型设定模块9和水族箱控制中心10，其中：所述水族箱数字生态模型模拟模块7将当前实体水族箱模拟为水族箱的数学生态模型，并且将模型发送至智能引擎8中；所述智能引擎8对模拟的水族箱的数字生态模型进行计算和验证，并且将结果发送至水族箱自动管理模型设定模块9中；所述水族箱自动管理模型设定模块9将智能引擎8产生的结果转换成水族箱硬件配件的自动运行模型，对各个配件的协同运行模式、配件的最优运行方案进行自动设定，并且将运行模型输送给水族箱控制中心10；所述水族箱控制中心10按照自动运行模型控制整个水族箱的运转，作为智能管理系统的控制后台，通过硬件通讯模块及主控电器19对水族箱各个配件进行控制。

所述水族箱数字生态模型模拟模块7包括数字生态基础数据库3、数据采集传感器4、水族箱初始化信息模块5和用户主动输入模块6，其中：所述数字生态基础数据库3为由观赏鱼百科数据库1和水族箱周边配套基础数据库2组成的基础数据库，用于数字生态模型的基础数据来源；所述数据采集传感器4用于通过传感器及通信模块对当前水族箱的数据进行实时采集，包含温度、PH、水位等各类参数信息，每个水族箱采集的数据根据所选择的传感器探头不同而不同；所述水族箱初始化信息模块5用于将当前所述水族箱的大小、底沙类型与厚度、所选器材种类和规格的数据进行数字型转化；所述用户主动输入模块6用于用户输入数据，用户通过系统界面主动输入类的数据，包含当前水族箱所养鱼儿的种类数量数据、饲养行为数据、用户日常观察数据，并通过基础数据库完成数字型转化。

所述数字生态基础数据库3包括观赏鱼百科数据库1和水族箱周边配套基础数据库2，其中：所述观赏鱼百科数据库1用于对目前市场主流的观赏鱼信息进行数据梳理，包含适养水质（海水淡水等）、成年鱼大小、寿命、适养温度、适养PH、混养特性等数据；所述水族箱周边配套基础数据库2用于记录市场上主流的水族箱材质、水族箱分类、器材种类、器材的适用范围和器材参数以及对应的使用条件数据。

所述智能引擎8包括生态饱和度规则算法模块13、生态平衡规则算法模块14、环境适养规则算法模块15、生态匹配度规则算法模块16和概率性预测算法模块17，其中：所述生态饱和度规则算法模块13用于对单位水体容积的生物数量进行计算；所述生态平衡规则算法模块14用于按照小型封闭环境下的基础生态平衡规则进行计算；所述环境适养规则算法模块15用于按照当前基础环境参数与生物的匹配性进行计算；所述生态匹配度规则算法模块16用于按照生物之间的共存匹配性进行计算：所述概率性预测算法模块17用于按照当前模型发生的灾难性事件进行概率性计算。

所述水族箱控制中心10通过硬件通讯模块18和主控电器19对水族箱的数据采集传感器4和硬件配件进行控制，所述硬件通讯模块18用于智能管理系统的硬件接入管理模块，与主控电器19的芯片进行通讯，并将硬件配件的运行指令以配件文件的方式传递给主控电器19，所述主控电器19用于数据采集传感器4及硬件配件接入的主控制芯片，将数据采集传感器4获取的实时数据和各个硬件配件的接入情况以及运行日志传递反馈给硬件通讯模块18。

所述硬件配件包括灯光模块20、投食器21、温控模块22、水泵23、氧泵24、杀菌灯25和通用器材26，其中：所述灯光模块20用于水族箱照明设备，控制灯光的情景模式和光照功率与时长；所述投食器21用于水族箱投食设备，根据生物类型与数量准确控制投食量；所述温控模块22用于水族箱加热或制冷装置，根据生物适养温度控制开启功率与时长；所述水泵23用于水族箱水流及过滤装置，根据生物情况控制开启功率与时长；所述氧泵24用于水族箱充氧装置，根据生物情况控制开启功率与时长；所述杀菌灯25用于水族箱杀菌装置，根据生物情况控制开启功率与时长；所述通用器材26用于其他各种水族箱通用配件，根据数字模型定义来控制开启的功率与时长。

实施例二

请参阅图1，本实施例的其它内容与实施例一相同，不同之处在于：还包括水族箱运行状态数据收集模块11和优化算法与规则模块12，其中：所述水族箱运行状态数据收集模块11通过水族箱控制中心10将数据采集传感器4和用户输入模块6对所有水族箱的运营状态进行收集，并且将收集的数据发送给优化算法与规则模块12；所述优化算法与规则模块12对水族箱运行状态数据收集模块11收集的数据进行分析与训练，并且将结果反馈给智能引擎8，结合神经网络的深度学习技术，可不断提升判断的准确性，不停的优化水族箱自动管理模型。

数字生态模型的建立，能将水族箱的运行情况从人为的主观大致判断改为客观的科学模型，能非常准确、全面、细致的体现当前水族箱的生态运行情况，为水族箱的运行提供更加准确的判断依据。智能引擎8利用专业的养殖知识建立起生态分析模型，为水族箱的运行管理提供科学的计算依据，同时基于人工智能的自学习技术，在本系统自身获取的越来越多的数据基础上，进行分析与训练，将不断提升分析准确度。水族箱控制中心10基于智能引擎8分析结果转化为水族箱自动管理模型，将使用户不用再人工进行水族箱运行模型的设定，实现真正的系统智能托管，从而让水族箱市场用户从原来的“专业用户”变成普通大众用户。

本发明的目的是实现科学合理的水族箱管理，本发明基于观赏鱼百科知识、水族箱及周边领域百科知识、生态规则知识、经验预判等模型，以人工智能技术为基础，通过系统计算出水族箱的最优管理方案，并以此方案来对水族箱进行智能管理，摆脱水族箱管理对“专业人士”的依赖。

本发明中的模拟数字生态模型的建立可根据参数的多少和类型不同有所不同，参数的数量和类型选择会对模型的计算准确度有提升，因此并不意味着本发明的数字生态模型一定是要包含以上方案中的全部数据类型或者不包含方案之外的数据类型。

本发明中智能引擎8的计算规则的完整性和丰富性会对控制模型的准确度有提升，并且各个规则在不同的具体环境下的适用条件或者权重比例都有所不同，比如小型生态缸和大型龙鱼缸对生态平衡规则的适用条件和权重比例就不一致，因此并不意味着本发明的智能引擎8一定是要包含以上方案中的全部计算规则或者不包含方案之外的计算规则。

本发明中的智能引擎8关于神经网络的深度学习技术在本系统中可改用人工计算方式替代，人工替代的方式无法实现机器自学习，但可以人工参与方式进行持续人工优化。

本发明中的水族箱自动管理模型设定模块9可以是分别对单一器件的控制，也可指一套管理模式中各个器件的控制，两者并没有区别，都是根据智能引擎8的分析判断给出的合理运行控制方式。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (9)

1.一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 ，其特征在于，包括水族箱数字生态模型模拟模块（7）、智能引擎（8）、水族箱自动管理模型设定模块（9）和水族箱控制中心（10），其中：

所述水族箱数字生态模型模拟模块（7）将当前实体水族箱模拟为水族箱的数学生态模型，并且将模型发送至智能引擎（8）中；

所述智能引擎（8）对模拟的水族箱的数字生态模型进行计算和验证，并且将结果发送至水族箱自动管理模型设定模块（9）中；

所述水族箱自动管理模型设定模块（9）将智能引擎（8）产生的结果转换成水族箱硬件配件的自动运行模型，并且将运行模型输送给水族箱控制中心（10）；

所述水族箱控制中心（10）按照自动运行模型控制整个水族箱的运转。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 ，其特征在于，所述水族箱数字生态模型模拟模块（7）包括数字生态基础数据库（3）、数据采集传感器（4）、水族箱初始化信息模块（5）和用户主动输入模块（6），其中：

所述数字生态基础数据库（3）用于数字生态模型的基础数据来源；

所述数据采集传感器（4）用于通过传感器及通信模块对当前水族箱的数据进行实时采集；

所述水族箱初始化信息模块（5）用于将当前所述水族箱的大小、底沙类型与厚度、所选器材种类和规格的数据进行数字型转化；

所述用户主动输入模块（6）用于用户输入数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 ，其特征在于，所述数字生态基础数据库（3）包括观赏鱼百科数据库（1）和水族箱周边配套基础数据库（2），其中：

所述观赏鱼百科数据库（1）用于对目前市场主流的观赏鱼信息进行数据梳理；

所述水族箱周边配套基础数据库（2）用于记录市场上主流的水族箱材质、水族箱分类、器材种类、器材的适用范围和器材参数以及对应的使用条件数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 ，其特征在于，所述智能引擎（8）包括生态饱和度规则算法模块（13）、生态平衡规则算法模块（14）、环境适养规则算法模块（15）、生态匹配度规则算法模块（16）和概率性预测算法模块（17），其中：

所述生态饱和度规则算法模块（13）用于对单位水体容积的生物数量进行计算；

所述生态平衡规则算法模块（14）用于按照小型封闭环境下的基础生态平衡规则进行计算；

所述环境适养规则算法模块（15）用于按照当前基础环境参数与生物的匹配性进行计算；

所述生态匹配度规则算法模块（16）用于按照生物之间的共存匹配性进行计算：

所述概率性预测算法模块（17）用于按照当前模型发生的灾难性事件进行概率性计算。

5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 ，其特征在于，所述水族箱控制中心（10）通过硬件通讯模块（18）和主控电器（19）对水族箱的数据采集传感器（4）和硬件配件进行控制。

6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 ，其特征在于，所述硬件通讯模块（18）用于智能管理系统的硬件接入管理模块，与主控电器（19）的芯片进行通讯，并将硬件配件的运行指令以配件文件的方式传递给主控电器（19）。

7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 ，其特征在于，所述主控电器（19）用于数据采集传感器（4）及硬件配件接入的主控制芯片，将数据采集传感器（4）获取的实时数据和各个硬件配件的接入情况以及运行日志传递反馈给硬件通讯模块（18）。

8.根据权利要求6或7所述的一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 ，其特征在于，所述硬件配件包括灯光模块（20）、投食器（21）、温控模块（22）、水泵（23）、氧泵（24）、杀菌灯（25）和通用器材（26），其中：

所述灯光模块（20）用于水族箱照明设备，控制灯光的情景模式和光照功率与时长；

所述投食器（21）用于水族箱投食设备，根据生物类型与数量准确控制投食量；

所述温控模块（22）用于水族箱加热或制冷装置，根据生物适养温度控制开启功率与时长；

所述水泵（23）用于水族箱水流及过滤装置，根据生物情况控制开启功率与时长；

所述氧泵（24）用于水族箱充氧装置，根据生物情况控制开启功率与时长；

所述杀菌灯（25）用于水族箱杀菌装置，根据生物情况控制开启功率与时长；

所述通用器材（26）用于其他各种水族箱通用配件，根据数字模型定义来控制开启的功率与时长。

9.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的水族箱自动管理系统 ，其特征在于，还包括水族箱运行状态数据收集模块（11）和优化算法与规则模块（12），其中：

所述水族箱运行状态数据收集模块（11）通过水族箱控制中心（10）将数据采集传感器（4）和用户输入模块（6）对所有水族箱的运营状态进行收集，并且将收集的数据发送给优化算法与规则模块（12）；

所述优化算法与规则模块（12）对水族箱运行状态数据收集模块（11）收集的数据进行分析与训练，并且将结果反馈给智能引擎（8）。

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