CN112849350B - 一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置，包括船体，还包括设置在船体上的收集装置、传送装置、存储装置、检测装置和控制电路；传送装置呈一定角度固定设置在船体上，收集装置设置在设置有传送装置的船体一侧；存储装置设置在传送装置顶部下方；检测装置设置在设置有收集装置的船体一侧，实时检测收集装置中死鱼情况；控制电路设置在所述船体上，与收集装置控制端、传送装置控制端、检测装置控制端电性连接。本发明还提供一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集方法，在实现对死鱼检测的同时，可以将死鱼实时进行收集，无需人工进行捕捞，在提供了收集效率的同时，有效避免了由于死鱼的不及时处理引发进一步病变，从而影响正常鱼群的水环境。
Description
技术领域
本发明涉及渔业养殖技术领域，更具体的，涉及一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置及方法。
背景技术
在水产养殖行业，传统对于水产品的监管主要是人工现场观察或者通过在养殖场布设的摄像头进行远距离观察，人工无法保障足量的观察时间，并且带来了额外的劳动支出。同时，在水产养殖中常会出现死鱼现象，由于养殖范围较大、密度较高，对于死鱼的及时发现和处理有一定的难度。水中的微生物属于冷微生物，而鱼的腮和内脏藏菌很多，所以鱼死后即使是在水中也极易腐败，因此对死鱼的打捞、清除不及时，将会滋生细菌等大量有害物质，近一步还会影响到整个鱼池中鱼类养殖的生态环境。
公开号为CN205958008U的中国实用新型专利于2017年2月15日公开了一种用于水产养殖的死鱼监控装置，可以根据已有图像处理软件，能自动检测出浮出水面的死鱼，提高死鱼的检测效率，并在发现死鱼时，通过计算机连接的报警灯发出警报，但其仅能实现对死鱼的检测，无法实时地对死鱼进行收集，对于死鱼还需靠人工进行捕捞，效率低下。
发明内容
本发明为克服现有的死鱼监控装置存在仅能实现对死鱼的检测，无法实时地对死鱼进行收集的技术缺陷，提供一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置及方法。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置，包括船体，还包括设置在船体上的收集装置、传送装置、存储装置、检测装置和控制电路；其中：
所述传送装置呈一定角度固定设置在所述船体上，所述收集装置设置在设置有传送装置的船体一侧；
所述存储装置设置在所述传送装置顶部下方；
所述检测装置设置在设置有所述收集装置的船体一侧，实时检测收集装置中死鱼情况；
所述控制电路设置在所述船体上，与所述收集装置控制端、传送装置控制端、检测装置控制端电性连接。
上述方案中，首先通过控制电路远程/直接开启死鱼检测与收集装置；由检测装置实时采集若干养殖鱼图像，并基于训练完毕的yolo网络模型对采集到的养殖鱼图像进行实时检测；接着将实时检测结果发送至控制电路，实现死鱼的检测；同步地，当检测到有死鱼时，控制电路开启收集装置进行死鱼收集，并将收集到的死鱼经传送装置输送到存储装置中，完成死鱼的收集。
上述方案中，本方案提供一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置，在实现对死鱼检测的同时，可以将死鱼实时进行收集，无需人工进行捕捞，在提供了收集效率的同时，有效避免了由于死鱼的不及时处理引发进一步病变，从而影响正常鱼群的水环境。
其中，所述收集装置包括前臂支架、前臂框架、纱网、伸缩连杆和浮筒；其中：
所述收集装置通过所述前臂支架一端固定焊接在所述船体上；
所述前臂支架另一端与所述前臂框架固定连接；
所述纱网固定设置在所述前臂框架上；
所述前臂框架设置有若干个，所述的若干个前臂框架通过所述伸缩连杆进行连接；
所述浮筒固定设置在所述伸缩连杆端部；
所述伸缩连杆驱动端与所述控制电路电性连接。
上述方案中，在所述船体上设置有两个收集装置，两个收集装置设置在船体同一侧，形成一个收集的空间；在装置闲置的情况下，伸缩连杆呈现收缩状态，收集装置收缩，此时收集的空间缩小，有利于船体的航行。待船体运行至检测收集区域时，此时，控制电路驱动伸缩连杆进行动作，伸缩连杆向外伸展，形成的收集空间可以使死鱼聚集在传送装置的下端，便于收集；伸缩连杆端部设置有可转动的浮筒，这样可以引导船体沿着网箱边缘前行，保护船体不接触网箱，避免破坏网箱。
上述方案中，所述浮筒通过缓冲弹簧设置在伸缩连杆上，在浮筒接触网箱边缘时能起到缓冲的作用，避免浮筒由于受力过大而损坏。
上述方案中，所述收集装置的收缩伸展运动由伸缩连杆上设置的第一驱动电机和驱动杆进行完成。
其中，所述伸缩连杆包括第一驱动电机、驱动杆、第一支撑杆和第二支撑杆；其中：
所述第一驱动电机固定设置在所述前臂支架上，其动轴与所述驱动杆一端固定连接；
所述驱动杆另一端固定在所述第一支撑杆上；
所述第一支撑杆一端与所述前臂支架固定连接，另一端与所述第二支撑杆一端固定连接；
所述浮筒固定设置在所述第二支撑杆另一端；
所述第一支撑杆、第二支撑杆上均设置有所述前臂框架。
上述方案中，所述驱动杆包括主动直杆和从动直杆，主动直杆和从动直杆之间可转动连接；当第一驱动电机顺时针驱动时，主动直杆受力回拉，在驱动杆各方面力的作用下，主动直杆和从动直杆之间形成的角度逐步缩小，与从动直杆固定连接的第一支撑杆和第二支撑杆即呈现收缩的状态；当第一驱动电机逆时针驱动时，主动直杆受力伸展，在驱动杆各方面力的作用下，主动直杆和从动直杆之间形成的角度逐步增大，与从动直杆固定连接的第一支撑杆和第二支撑杆即被撑开，呈现向外伸展状态，形成死鱼的收集空间。
其中，所述传送装置包括固定件、支架、传动带、第二驱动电机和驱动链条；其中：
所述固定件与所述支架固定连接，所述传送装置通过所述固定件与所述船体固定连接；
所述传动带设置在所述支架上，与所述驱动链条固定连接；
所述第二驱动电机传动轴与所述驱动链条固定连接；
所述第二驱动电机控制端与所述控制电路电性连接。
上述方案中，当传送装置工作时，控制电路通过控制第二驱动电机进行转动，从而带动驱动链条转动，此时，设置在驱动链条上的传动带跟随驱动链条进行转动；由于传动带摩擦力比较大，且收集装置形成的收集空间可以使死鱼聚集在传送装置的下端，因此在工作时，当死鱼接触到传动带时，将会跟随着传动带被传送至存储装置。
其中，所述检测装置包括摄像头和图像处理模块；其中：
所述摄像头固定设置在设置有所述收集装置的船体一侧，实时检测收集装置中死鱼情况；
所述摄像头输出端与所述图像处理模块输入端电性连接；
所述摄像头控制端与所述控制电路输出端电性连接；
所述图像处理模块输出端与所述控制电路输入端电性连接。
其中，所述图像处理模块采用嵌有深度学习目标检测算法的树莓派硬件模块。
上述方案中，摄像头的目的是用于监控网箱的情况，把视频用于后端的目标检测，具有边缘计算的树莓派对视频进行每一帧的检测，对视频进行分析，深度学习目标检测算法嵌入在树莓派硬件系统中，是对目标检测的关键，可以识别出目标，并进行位置标注。
其中，所述装置还包括终端，所述控制电路包括微处理器、第一电机驱动模块、摄像驱动模块、报警模块、第二电机驱动模块和通信模块；其中：
所述微处理器通过所述通信模块与终端通信连接，实现信息交互；
所述微处理器输入端与所述图像处理模块输出端电性连接；
所述微处理器输出端与所述第一电机驱动模块、摄像驱动模块、报警模块和第二电机驱动模块电性连接；
所述控制电路通过所述第一电机驱动模块与所述收集装置控制端电性连接；
所述控制电路通过所述摄像驱动模块与所述摄像头控制端电性连接；
所述控制电路通过所述第二电机驱动模块与传送装置控制端电性连接。
其中，所述装置还包括电源模块；所述电源模块与所述收集装置、传送装置、检测装置、控制电路电性连接，为收集装置、传送装置、检测装置、控制电路供电。
其中，所述装置还包括设置在所述船体上的太阳能模块；所述太阳能模块包括太阳能板和能量转化输出单元；其中：
所述太阳能模块固定设置在所述船体上，其输出的太阳能经所述能量转化输出单元进行转化后，输出至所述电源模块。
一种应用如所述的一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置的用于渔业养殖的死鱼检测与收集方法，包括以下步骤：
S1：通过终端或控制电路开启死鱼检测与收集装置；
S2：摄像头实时采集若干养殖鱼图像，由图像处理模块基于训练完毕的yolo网络模型对采集到的养殖鱼图像进行实时检测，并将实时检测结果发送至控制电路，由控制电路发送至终端，实现死鱼的检测；
S3：同步地，当检测到有死鱼时，控制电路开启收集装置进行死鱼收集，并将收集到的死鱼经传送装置输送到存储装置中，完成死鱼的收集。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明提供一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置及方法，在实现对死鱼检测的同时，可以将死鱼实时进行收集，无需人工进行捕捞，在提供了收集效率的同时，有效避免了由于死鱼的不及时处理引发进一步病变，从而影响正常鱼群的水环境。
附图说明
图1为本发明所述装置结构示意图；
图2为本发明所述收集装置结构示意图；
图3为本发明所述伸缩连杆结构示意图；
图4为本发明所述控制电路模块连接示意图；
图5为本发明所述方法流程示意图；
图6为本发明基于深度学习yolo v5模型训练流程图；
其中：1、船体；2、收集装置；21、前臂支架；22、前臂框架；23、纱网；24、伸缩连杆；241、第一驱动电机；242、驱动杆；2421、主动直杆；2422、从动直杆；243、第一支撑杆；244、第二支撑杆；25、浮筒；251、缓冲弹簧；3、传送装置；31、固定件；32、支架；33、传动带；34、第二驱动电机；35、驱动链条；4、存储装置；5、检测装置；51、摄像头；52、图像处理模块；6、控制电路；61、微处理器；62、第一电机驱动模块；63、摄像驱动模块；64、报警模块；65、第二电机驱动模块；66、通信模块；7、终端；8、电源模块；9、太阳能模块。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示，一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置，包括船体1，还包括设置在船体1上的收集装置2、传送装置3、存储装置4、检测装置5和控制电路6；其中：
所述传送装置3呈一定角度固定设置在所述船体1上，所述收集装置2设置在设置有传送装置3的船体一侧；
所述存储装置4设置在所述传送装置3顶部下方；
所述检测装置5设置在设置有所述收集装置1的船体一侧，实时检测收集装置中死鱼情况；
所述控制电路6设置在所述船体1上，与所述收集装置2控制端、传送装置3控制端、检测装置4控制端电性连接。
在具体实施过程中，首先通过控制电路6远程/直接开启死鱼检测与收集装置；由检测装置5实时采集若干养殖鱼图像，并基于训练完毕的yolo网络模型对采集到的养殖鱼图像进行实时检测；接着将实时检测结果发送至控制电路6，实现死鱼的检测；同步地，当检测到有死鱼时，控制电路6开启收集装置2进行死鱼收集，并将收集到的死鱼经传送装置3输送到存储装置4中，完成死鱼的收集。
在具体实施过程中，本方案提供一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置，在实现对死鱼检测的同时，可以将死鱼实时进行收集，无需人工进行捕捞，在提供了收集效率的同时，有效避免了由于死鱼的不及时处理引发进一步病变，从而影响正常鱼群的水环境。
实施例2
更具体的，在实施例1的基础上，如图1、图2、图3所示，所述收集装置2包括前臂支架21、前臂框架22、纱网23、伸缩连杆24和浮筒25；其中：
所述收集装置2通过所述前臂支架21一端固定焊接在所述船体1上；
所述前臂支架21另一端与所述前臂框架22固定连接；
所述纱网23固定设置在所述前臂框架22上；
所述前臂框架22设置有若干个，所述的若干个前臂框架22通过所述伸缩连杆24进行连接；
所述浮筒25固定设置在所述伸缩连杆24端部；
所述伸缩连杆24驱动端与所述控制电路6电性连接。
在具体实施过程中，在所述船体1上设置有两个收集装置2，两个收集装置2设置在船体1同一侧，形成一个收集的空间；在装置闲置的情况下，伸缩连杆23呈现收缩状态，收集装置2收缩，此时收集的空间缩小，有利于船体1的航行。待船体1运行至检测收集区域时，此时，控制电路6驱动伸缩连杆23进行动作，伸缩连杆23向外伸展，形成的收集空间可以使死鱼聚集在传送装置2的下端，便于收集；伸缩连杆23端部设置有可转动的浮筒25，这样可以引导船体1沿着网箱边缘前行，保护船体1不接触网箱，避免破坏网箱。
在具体实施过程中，前臂支架21是一个模块化设计，将船体1与收集装置2进行连接；前臂支架21也是支撑前臂和动力系统的部件，支架材料采用304不锈钢矩形管焊接而成，并且用角码加以稳固。
在具体实施过程中，前臂框架22部分需要没入海水中，材料选择同样需要耐腐蚀，故选择前臂框架材料为316L不锈钢方管，通过连接件组合成矩形框架，用于安装纱网23。
在具体实施过程中，纱网23选择是316L不锈钢纱网，网眼为10x10通过焊接安装在前臂框架22上。
在具体实施过程中，所述浮筒25通过缓冲弹簧251设置在伸缩连杆23上，在浮筒25接触网箱边缘时能起到缓冲的作用，避免浮筒25由于受力过大而损坏。
在具体实施过程中，所述收集装置2的收缩伸展运动由伸缩连杆23上设置的第一驱动电机231和驱动杆232进行完成。
更具体的，所述伸缩连杆23包括第一驱动电机231、驱动杆232、第一支撑杆233和第二支撑杆234；其中：
所述第一驱动电机231固定设置在所述前臂支架21上，其动轴与所述驱动杆232一端固定连接；
所述驱动杆232另一端固定在所述第一支撑杆233上；
所述第一支撑杆233一端与所述前臂支架21固定连接，另一端与所述第二支撑杆234一端固定连接；
所述浮筒25固定设置在所述第二支撑杆234另一端；
所述第一支撑杆233、第二支撑杆234上均设置有所述前臂框架22。
在具体实施过程中，所述驱动杆232包括主动直杆2321和从动直杆2322，主动直杆2321和从动直杆2322之间可转动连接；当第一驱动电机231顺时针驱动时，主动直杆2321受力回拉，在驱动杆232各方面力的作用下，主动直杆2321和从动直杆2322之间形成的角度逐步缩小，与从动直杆2322固定连接的第一支撑杆233和第二支撑杆234即呈现收缩的状态；当第一驱动电机231逆时针驱动时，主动直杆2321受力伸展，在驱动杆232各方面力的作用下，主动直杆2321和从动直杆2322之间形成的角度逐步增大，与从动直杆2321固定连接的第一支撑杆233和第二支撑杆234即被撑开，呈现向外伸展状态，形成死鱼的收集空间。
更具体的，如图1所示，所述传送装置3包括固定件31、支架32、传动带33、第二驱动电机34和驱动链条35；其中：
所述固定件31与所述支架32固定连接，所述传送装置3通过所述固定件31与所述船体1固定连接；
所述传动带33设置在所述支架32上，与所述驱动链条35固定连接；
所述第二驱动电机34传动轴与所述驱动链条35固定连接；
所述第二驱动电机34控制端与所述控制电路6电性连接。
在具体实施过程中，当传送装置3工作时，控制电路6通过控制第二驱动电机34进行转动，从而带动驱动链条35转动，此时，设置在驱动链条35上的传动带33跟随驱动链条35进行转动；由于传动带33摩擦力比较大，且收集装置2形成的收集空间可以使死鱼聚集在传送装置3的下端，因此在工作时，当死鱼接触到传动带33时，将会跟随着传动带33被传送至存储装置4。
更具体的，所述检测装置5包括摄像头51和图像处理模块52；其中：
所述摄像头51固定设置在设置有所述收集装置2的船体1一侧，实时检测收集装置2中死鱼情况；
所述摄像头51输出端与所述图像处理模块52输入端电性连接；
所述摄像头51控制端与所述控制电路6输出端电性连接；
所述图像处理模块52输出端与所述控制电路6输入端电性连接。
更具体的，所述图像处理模块52采用嵌有深度学习目标检测算法的树莓派硬件模块。
在具体实施过程中，摄像头51的目的是用于监控网箱的情况，把视频用于后端的目标检测，具有边缘计算的树莓派对视频进行每一帧的检测，对视频进行分析，深度学习目标检测算法嵌入在树莓派硬件系统中，是对目标检测的关键，可以识别出目标，并进行位置标注。
更具体的，如图4所示，所述装置还包括终端7，所述控制电路6包括微处理器61、第一电机驱动模块62、摄像驱动模块63、报警模块64、第二电机驱动模块65和通信模块66；其中：
所述微处理器61通过所述通信模块66与终端7通信连接，实现信息交互；
所述微处理器61输入端与所述图像处理模块52输出端电性连接；
所述微处理器61输出端与所述第一电机驱动模块62、摄像驱动模块63、报警模块64和第二电机驱动模块65电性连接；
所述控制电路6通过所述第一电机驱动模块62与所述收集装置控制端电性连接；
所述控制电路6通过所述摄像驱动模块63与所述摄像头51控制端电性连接；
所述控制电路6通过所述第二电机驱动模块65与传送装置3控制端电性连接。
更具体的，所述装置还包括电源模块8；所述电源模块8与所述收集装置2、传送装置3、检测装置5、控制电路6电性连接，为收集装置2、传送装置3、检测装置5、控制电路6供电。
更具体的，所述装置还包括设置在所述船体1上的太阳能模块9；所述太阳能模块9包括太阳能板和能量转化输出单元；其中：
所述太阳能模块9固定设置在所述船体1上，其输出的太阳能经所述能量转化输出单元进行转化后，输出至所述电源模块8。
实施例3
更具体的，如图5所示，在一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置的基础上，提供一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集方法，包括以下步骤：
S1：通过终端7或控制电路6开启死鱼检测与收集装置；
S2：摄像头51实时采集若干养殖鱼图像，由图像处理模块52基于训练完毕的yolo网络模型对采集到的养殖鱼图像进行实时检测，并将实时检测结果发送至控制电路6，由控制电路6发送至终端7，实现死鱼的检测；
S3：同步地，当检测到有死鱼时，控制电路6开启收集装置2进行死鱼收集，并将收集到的死鱼经传送装置3输送到存储装置4中，完成死鱼的收集。
在具体实施过程中，本方案设计了一种以嵌入式设备为载体，基于目标检测yolov5改进版的模型对网箱中死鱼的检测方法，避免出现未能及时处理掉死鱼，造成更大面积的死亡情况的发生，及时地识别出网箱中是否有死鱼及其位置，减少渔民的损失。
在具体实施过程中，如图6所示，深度学习的网络比较深，有很多参数，为了能训练一个比较好，泛化能力强的模型，需要大量的数据集进行训练，尽量收集比较多和各种各样的数据集，然后对数据集进行清洗，用标注工具进行打标，为了得到形状各异的图片，可以用离线增强的手段对数据集在进行扩充。为了让yolo v5模型更加适合嵌入式设备树莓派，需要对树莓派进行改进，如图6所示，把原版yolo v5的BottleneckCSP改成轻量级的GhostBottleneck，把原来的卷积层替换成深度可分离卷积等操作，对模型参数进行精简。对模型改进后，可以配置模型参数，然后启动模型训练。在训练的过程中，可以通过tenboard，随时的观察模型的训练过程，了解训练的各个参数状况，如果训练期间，损失或者精度不符合正常的状况，可以随时停止模型的训练，然后对数据集和模型的参数进行检查，排除不良状况后，继续对模型进行训练，达到预期效果，或者达到了设置的训练次数，停止训练，并把模型导出，再次对模型进行评估，防止模型过拟合，如果评估的结果不好，可以对数据集进行再次扩充，或者对模型的参数再次进行调整，达到评估的预期后，在树莓派上进行验证。如若达不到要求，可以继续上一步的操作，直到满足要求。
在具体实施过程中，本发明提出了针对渔业养殖的死鱼检测与收集装置，装置的载体为一条收集船，并且搭载树莓派和摄像头51组成，把训练的模型导入到树莓派中，可以做边缘计算。
采用上述结构的优点在于：采用轻量级的GhostBottleneck和MobileNet V1的深度可分离卷积操作，参数量是4827710，只是原来的64.6％，对嵌入式设备树莓派比较友好，进行边缘计算，做到实时检测；收集装置2可以很好地对死鱼进行收集，减少死鱼的发现时间，减少渔民的损失。
在具体实施过程中，yolo v5模型也可以再次改进，如通过用MobileNet V2，MobileNet V3，ShuffleNet_v1及v2，EfficientNet系列进行改进，yolo v5也可以替换为yolo v4、CornerNet等深度学习模型，用来识别网箱养殖的死鱼问题。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置，包括船体（1），其特征在于：还包括设置在船体（1）上的收集装置（2）、传送装置（3）、存储装置（4）、检测装置（5）和控制电路（6）；其中：
所述收集装置（2）包括前臂支架（21）、前臂框架（22）、纱网（23）、伸缩连杆（24）和浮筒（25）；其中：
所述收集装置（2）通过所述前臂支架（21）一端固定焊接在所述船体（1）上；
所述前臂支架（21）另一端与所述前臂框架（22）固定连接；
所述纱网（23）固定设置在所述前臂框架（22）上；
所述前臂框架（22）设置有若干个，若干个所述前臂框架（22）通过所述伸缩连杆（24）进行连接；
所述浮筒（25）固定设置在所述伸缩连杆（24）端部；
所述伸缩连杆（24）驱动端与所述控制电路（6）电性连接；
所述传送装置（3）呈一定角度固定设置在所述船体（1）上，所述收集装置（2）设置在设置有传送装置（3）的船体（1）一侧；所述传送装置（3）包括固定件（31）、支架（32）、传动带（33）、第二驱动电机（34）和驱动链条（35）；其中：
所述固定件（31）与所述支架（32）固定连接，所述传送装置（3）通过所述固定件（31）与所述船体（1）固定连接；
所述传动带（33）设置在所述支架（32）上，与所述驱动链条（35）固定连接；
所述第二驱动电机（34）传动轴与所述驱动链条（35）固定连接；
所述第二驱动电机（34）控制端与所述控制电路（6）电性连接；
所述存储装置（4）设置在所述传送装置（3）顶部下方；
所述检测装置（5）设置在设置有所述收集装置（2）的船体（1）一侧，实时检测收集装置（2）中死鱼情况；所述检测装置（5）包括摄像头（51）和图像处理模块（52）；其中：
所述摄像头（51）固定设置在设置有所述收集装置（2）的船体（1）一侧，实时检测收集装置（2）中死鱼情况；
所述摄像头（51）输出端与所述图像处理模块（52）输入端电性连接；
所述摄像头（51）控制端与所述控制电路（6）输出端电性连接；
所述图像处理模块（52）输出端与所述控制电路（6）输入端电性连接；
所述控制电路（6）设置在所述船体（1）上，与所述收集装置（2）控制端、传送装置（3）控制端、检测装置（5）控制端电性连接。
2.根据权利要求1所述的一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置，其特征在于：所述伸缩连杆（24）包括第一驱动电机（241）、驱动杆（242）、第一支撑杆（243）和第二支撑杆（244）；其中：
所述第一驱动电机（241）固定设置在所述前臂支架（21）上，其动轴与所述驱动杆（242）一端固定连接；
所述驱动杆（242）另一端固定在所述第一支撑杆（243）上；
所述第一支撑杆（243）一端与所述前臂支架（21）固定连接，另一端与所述第二支撑杆（244）一端固定连接；
所述浮筒（25）固定设置在所述第二支撑杆（244）另一端；
所述第一支撑杆（243）、第二支撑杆（244）上均设置有所述前臂框架（22）。
3.根据权利要求1所述的一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置，其特征在于：所述图像处理模块（52）采用嵌有深度学习目标检测算法的树莓派硬件模块。
4.根据权利要求1所述的一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置，还包括终端（7），其特征在于：所述控制电路（6）包括微处理器（61）、第一电机驱动模块（62）、摄像驱动模块（63）、报警模块（64）、第二电机驱动模块（65）和通信模块（66）；其中：
所述微处理器（61）通过所述通信模块（66）与终端（7）通信连接，实现信息交互；
所述微处理器（61）输入端与所述图像处理模块（52）输出端电性连接；
所述微处理器（61）输出端与所述第一电机驱动模块（62）、摄像驱动模块（63）、报警模块（64）和第二电机驱动模块（65）电性连接；
所述控制电路（6）通过所述第一电机驱动模块（62）与所述收集装置（2）控制端电性连接；
所述控制电路（6）通过所述摄像驱动模块（63）与所述摄像头（51）控制端电性连接；
所述控制电路（6）通过所述第二电机驱动模块（65）与传送装置（3）控制端电性连接。
5.根据权利要求1-4任一项所述的一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置，其特征在于：还包括电源模块（8）；所述电源模块（8）与所述收集装置（2）、传送装置（3）、检测装置（5）、控制电路（6）电性连接，为收集装置（2）、传送装置（3）、检测装置（5）、控制电路（6）供电。
6.根据权利要求5所述的一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置，其特征在于：还包括设置在所述船体（1）上的太阳能模块（9）；所述太阳能模块（9）包括太阳能板和能量转化输出单元；其中：所述太阳能模块（9）固定设置在所述船体（1）上，其输出的太阳能经所述能量转化输出单元进行转化后，输出至所述电源模块（8）。
7.一种应用如权利要求6所述的一种用于渔业养殖的死鱼检测与收集装置的用于渔业养殖的死鱼检测与收集方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：通过终端（7）或控制电路（6）开启死鱼检测与收集装置；
S2：摄像头（51）实时采集若干养殖鱼图像，由图像处理模块（52）基于训练完毕的yolo网络模型对采集到的养殖鱼图像进行实时检测，并将实时检测结果发送至控制电路（6），由控制电路（6）发送至终端（7），实现死鱼的检测；
S3：同步地，当检测到有死鱼时，控制电路（6）开启收集装置（2）进行死鱼收集，并将收集到的死鱼经传送装置（3）输送到存储装置（4）中，完成死鱼的收集。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1904690A1 (en) * | 2005-07-15 | 2008-04-02 | OY Kappelinranta-Kapelstrand AB | Apparatus, system and method for collecting material from water system and uses of apparatus |
| CN103004680A (zh) * | 2012-12-30 | 2013-04-03 | 通威股份有限公司 | 一种养殖池底、表排污及病鱼、死鱼自动收集装置 |
| CN105104288A (zh) * | 2015-09-01 | 2015-12-02 | 中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所 | 一种用于循环水养殖系统的收集死鱼装置 |
| CN107323623A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-11-07 | 郑堂勇 | 一种用于死鱼的打捞处理装置 |
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1904690A1 (en) * | 2005-07-15 | 2008-04-02 | OY Kappelinranta-Kapelstrand AB | Apparatus, system and method for collecting material from water system and uses of apparatus |
| CN103004680A (zh) * | 2012-12-30 | 2013-04-03 | 通威股份有限公司 | 一种养殖池底、表排污及病鱼、死鱼自动收集装置 |
| CN105104288A (zh) * | 2015-09-01 | 2015-12-02 | 中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所 | 一种用于循环水养殖系统的收集死鱼装置 |
| CN107323623A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-11-07 | 郑堂勇 | 一种用于死鱼的打捞处理装置 |
| CN107926879A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-04-20 | 江林伟 | 一种用于水产养殖的伤残死鱼收集器 |
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