CN113516563A - 基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法、系统及存储介质，所述方法包括：获取鱼类养殖环境中的鱼类养殖视频；获取所述鱼类养殖环境的环境数据；根据所述鱼类养殖视频进行生物量估测和行为监测以得到生物量数据和行为数据，并对所述生物量数据、行为数据以及环境数据进行数据处理，根据数据处理的结果动态调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及光照强度。本发明通过采集和处理生物量数据、行为数据以及环境数据，实现了全面精准地针对不同鱼类的不同生长时期和不同生长状态，对鱼类养殖环境进行动态调节，以降低人工成本，提高生产效益。
Description
技术领域
本发明涉及机器视觉领域、传感器测控领域以及鱼类养殖技术领域，尤其涉及一种基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法、系统及存储介质。
背景技术
随着世界人口的快速增长和经济的不断发展，人类对动物蛋白的需求日益增加，而通过水产养殖可以提供大量的动物蛋白。鱼类在水产养殖中占据最大的比例，因而鱼类的饲养与管理就是水产养殖中的重要问题。环境对鱼类生长发育有很大的影响，水产养殖相较于野生养殖少了天敌、环境变化和食物寻觅的问题。溶解氧过低会直接导致鱼类因缺氧而死，温度过高或过低都会影响鱼类的摄食、运动欲望，光照强度也会影响鱼类的运动强度，因此会影响鱼类个体的生存生长发育。鱼类是变温动物，温度是影响鱼类最重要的环境因子，其直接影响到包括成活、生长、呼吸和代谢在内的生理和生化指标，鱼类对环境温度具有一定的耐受范围，生命活动严格受其栖息环境的限制，水温过高或过低均会影响鱼类的生长性能，适宜的水温有利于鱼类快速生长，降低病害侵袭，成活率较高，如果水温超过了鱼类的耐受范围，鱼类很可能会死亡。除此之外，水体溶解氧含量的下降可导致鱼类生长阻滞。水体缺氧不但使水中的有机物不能有效快速分解而引起有毒有害物质不断积累，同时富营养化更会加剧了水质恶化，严重影响鱼类的生长和繁殖。光照强度在一定程度上会影响鱼类的性腺成熟，也有实验证明缺光会使鱼发生维生素缺乏症，最终丧失生殖能力；光照会给水体提供主要能量；光照的存在是一般鱼类视觉必不可少的条件，光照的强度会影响鱼类的捕食或者避敌。
通过增加图像处理技术和传感器测控的计算机程序，可以更为精确、及时和省时省力的反馈鱼类生长发育情况。嵌入式系统以功耗、成本、体积、可靠性、处理能力等为优点，是集软硬件于一体的、可独立工作的计算机系统，可以对目标系统进行控制，更加方便、智能的控制目标系统。水产养殖环境中使用嵌入式系统可以更加轻便的进行数据处理与控制；针对特定的应用环境，为特定用户进行设计，有更加强的专用性；嵌入式系统更符合实时性的要求；嵌入式系统的功耗更低，更为实用。
当前针对水产养殖环境调节的系统中，以根据专家经验设定的固定养殖环境数据范围为标准，当传感器监测的环境数据不在标准范围内，则开启环境调节设备直至环境数据恢复正常。此类方法较为依靠专家经验，随着水产生物生长时间的增加，其所需环境标准会发生变化，单一依靠专家经验设定下的标准范围，可能在精准度上有所偏差。
发明内容
为了给予鱼类养殖环境更为精准与实时的调控，本发明实施例提供了一种基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法、系统及存储介质。
第一方面，本发明实施例提供一种基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法，包括：
获取鱼类养殖环境中的鱼类养殖视频；
获取所述鱼类养殖环境的环境数据；
根据所述鱼类养殖视频进行生物量估测和行为监测以得到生物量数据和行为数据，并对所述生物量数据、行为数据以及环境数据进行数据处理，根据数据处理的结果动态调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及光照强度。
进一步地，所述根据所述鱼类养殖视频进行生物量估测和行为监测以得到生物量数据和行为数据包括：
根据所述鱼类养殖视频进行目标跟踪，以记录鱼类的行为数据，所述行为数据包括运动轨迹、速度、加速度；
根据所述目标跟踪标记每条鱼，并采集每条鱼的正面图像以计算鱼类的生物量数据，所述生物量数据包括体长、体重、数量。
进一步地，所述对所述生物量数据、行为数据以及环境数据进行数据处理，根据数据处理的结果动态调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及光照强度包括：
根据所述生物量数据判断鱼类的生长阶段以及对应于所述生长阶段的标准溶氧量、温度和光照强度范围，其中所述生长阶段包括：鱼苗、幼鱼、生长期、成年期；
根据所述环境数据与对应于所述生长阶段的标准溶氧量、温度和光照强度范围，动态调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及光照强度；
将所述生物量数据和行为数据作为参数输入自注意力机制生成对抗网络，判断鱼类行为是否为异常状态，并根据判断结果调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及预定时间段的光照强度。
第二方面，本发明实施例提供一种基于传感数据的鱼类养殖环境调节系统，包括：
视频获取模块，用于获取鱼类养殖环境中的鱼类养殖视频；
环境数据获取模块，用于获取所述鱼类养殖环境的环境数据；
环境调控模块，用于根据所述鱼类养殖视频进行生物量估测和行为监测以得到生物量数据和行为数据，并对所述生物量数据、行为数据以及环境数据进行数据处理，根据数据处理的结果动态调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及光照强度。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现根据第一方面所述基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据第一方面所述基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法的步骤。
由上面技术方案可知，本发明实施例提供的基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法、系统及存储介质，通过采集和处理生物量数据、行为数据以及环境数据，实现了全面精准地针对不同鱼类的不同生长时期和不同生长状态，对鱼类养殖环境进行动态调节，以降低人工成本，提高生产效益。
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是根据本发明实施例的基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种基于视频和传感器数据融合的鱼类养殖环境动态、实时调节方法的流程图；
图3为本发明实施例中双目视觉测量鱼类体长的原理示意图；
图4为本发明实施例中的对抗生成网络模型；
图5为本发明实施例中的自注意力机制对抗生成网络的特征图生成过程；
图6为本发明实施例提供的基于传感数据的鱼类养殖环境调节装置的示意图；
图7示例了一种电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
图1是根据本发明实施例的基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法的流程图，参考图1，本发明实施例提供的基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法包括：
步骤110，获取鱼类养殖环境中的鱼类养殖视频；
步骤120，获取所述鱼类养殖环境的环境数据；
步骤130，根据所述鱼类养殖视频进行生物量估测和行为监测以得到生物量数据和行为数据，并对所述生物量数据、行为数据以及环境数据进行数据处理，根据数据处理的结果动态调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及光照强度。
下面参考图2进一步描述本发明实施例提供的方法，图2为本发明实施例提供的一种基于视频和传感器数据融合的鱼类养殖环境动态、实时调节方法的流程图，该方法包括：
S1，使用摄像设备获取当前鱼类养殖视频；
可以理解的是，为了更为精准的调控鱼类养殖环境，通过建立一个基于视频和传感器数据融合的鱼类养殖系统，可以更加简洁方便、及时精准地对鱼类环境进行调控。
具体地，使用鱼类运动视频记录鱼类运动状态；
在养殖池正上方设置一摄像机，同时在水下放置防水的双目摄像机，并实时传输到嵌入式系统中进行处理。
S2，根据所述当前鱼类养殖视频进行生物量估测和行为监测；
S21，根据获取的当前鱼类养殖视频进行目标跟踪，以记录鱼类运动轨迹、速度、加速度等行为数据；
通过养殖池正上方的视频，使用SORT(Simple Online and Realtime Tracking)多目标跟踪算法，在嵌入式系统中引入此养殖鱼类的训练好的模型，可以实时对目标进行追踪，并记录下目标状态，包括：鱼类目标的位置以及对应的速度信息；根据记录的每一帧目标位置，可描绘出鱼类目标的运动轨迹，同时根据速度信息和记录的时间，可求算出鱼类目标的加速度；
具体地，根据第一帧视频图像进行目标检测，以检测到的目标初始化并创建新的跟踪器，标注每条鱼的id，后面帧进来时先到卡尔曼滤波器(Kalman Filter)中得到由前面帧box产生的状态预测和协方差预测。求跟踪器所有目标状态与本帧检测的box的交并比(IOU，Intersection over Union)，通过匈牙利算法(Hungarian Algorithm)，得到IOU最大的唯一匹配(数据关联部分)，在去掉匹配值小于iou_threshold的匹配对。用本帧中匹配到的目标检测box去更新卡尔曼跟踪器，计算卡尔曼增益，状态更新和协方差更新。并将状态更新值输出，作为本帧的跟踪box。对于本帧中没有匹配到的目标重新初始化跟踪器。其中，卡尔曼跟踪器联合了历史跟踪记录，调节历史box与本帧box的残差，更好的匹配跟踪id。
S22，根据获取的当前鱼类养殖视频的当天开灯后首个五分钟视频，根据目标跟踪标记每条鱼，获得每条鱼的正面一帧图像，以计算鱼类的体长、体重、数量等生物量数据；
图3为本发明实施例中双目视觉测量鱼类体长的原理示意图，参考图3，对所述获得每条鱼的正面一帧图像，以计算鱼类的体长、体重、数量等生物量数据进行描述，首先标定双目相机，利用双目相机拍摄多幅棋盘图像，采用张正友平面标定算法对相机左右镜头进行标定，确定相机的内参数矩阵K，其中视频某一帧的中心为(cx,cy)，f是相机的焦距，左右相机C1和C2的间距为B(成为基线距离)，形式如下：
然后是图像校正，利用双目相机拍摄测试鱼类目标，并标定鱼头鱼尾的位置AB，得到左视图I1和右视图I2，根据标定结果对I1和I2采用Bouguet极线校正算法得到行对准的校正图像I1 r和I2 r。图像I1 r和I2 r的极线在一条水平线上，且图像I1 r和I2 r的对应相机外参数矩阵PC1和PC2分别为：
PC1＝[I 0]
PC2＝[R t]
其中：
再然后是立体匹配，在校正后的左视图I1 r上选取待测量的两个端点a1和b2，通过立体匹配算法在校正后的右视图I2 r上匹配点a2和b2。
接着是三维重建，根据找到的匹配点对(a1，a2)和(b1，b2)，恢复点A和B的三维坐标。用欧几里得距离公式可以求出AB的像素尺度距离lAB。具体恢复方法为：设其中一点P(X,Y,Z)，可在左右相机的视图中得到p1(x1,y1)和p2(x2,y2)且y1＝y2，d＝x1-x2若相机的中心为(cx,cy),则利用极线几何原理，恢复的P点坐标为：
最后是恢复真实尺寸。利用已知真实长度的参照物CD，按照以上方法进行长度测量，求出lCD，求得像素距离l’CD。根据像素距离与真实距离间的比例关系λ：
求得鱼类头尾的实际长度：
lAB＝λ×l'AB
根据求得的鱼类实际长度，将鱼类的长度放入经过训练的同类鱼类生长模型中，可以不经捞出测量而得出鱼类的体重，同时利用跟踪视频中的目标跟踪id来计算养殖环境中鱼类的数量。
S3，使用传感器装置获取当前鱼类养殖环境的环境数据；
在鱼类养殖环境中放置温度传感器、溶解氧传感器以及光照度测量仪，实时监测鱼类养殖环境中的环境数值，发送到嵌入式系统中。
S4，根据所述当前获取的鱼类生物量数据、行为数据以及环境数据，在嵌入式小型系统中进行数据处理，并根据数据处理的结果动态调控系统中的打氧机、调温装置、打灯装置。
S41，输入专家对于当前鱼类不同生长阶段(包括：鱼苗、幼鱼、生长期、成年期)的标准溶氧量、温度和光照强度范围；
由专家长时间养殖经验的判断，设定当前鱼类不同生长阶段(包括：鱼苗、幼鱼、生长期、成年期)的标准溶解氧、温度和光照强度范围；
S42，分别根据环境数据中的溶氧量、温度和光照强度的变化，反馈到嵌入式系统中；
实时监测鱼类养殖环境中的溶解氧、温度和光照强度的传感器数据变化，发送到嵌入式系统中；
S43，通过嵌入式系统中对环境数据变化的控制打氧机的开关、调温装置的制冷与加温、调整打灯装置的强弱在设定范围内；
嵌入式系统根据知识库内的当前鱼类不同生长时期的环境标准数值范围与当前养殖环境数值的对比，当当前养殖环境溶解氧数值低于标准范围的最低值时，发送信号，控制打氧机的开关直至溶解氧数值大于标准溶解氧范围最低值2mg/L，并根据养殖环境中的温度数值高于标准范围最大值或者低于标准范围的最低值，控制制冷装置或者加温装置的开启与关闭，同时控制打光灯每天12小时的设定光照强度的照明。
S44，在嵌入式系统中，将获取的鱼类生物量数据、行为数据作为参数输入自注意力机制生成对抗网络中，得到其行为变化，判断出行为的异常状态；
图4为本发明实施例中的对抗生成网络模型，图5为本发明实施例中的自注意力机制对抗生成网络的特征图生成过程，参考图4和图5对自注意力机制生成对抗网络进行描述。将获取的鱼类生物量数据、行为数据作为参数输入自注意力机制生成对抗网络中。对抗生成网络主要分为生成网络和对抗网络，对抗网络是用于生成数据，对抗网络是用于判断真假数据，即判断是真实的还是生成的。因此首先需要训练一个最佳的对抗网络，有了一个很好的判断真假数据的网络，才能确保生成出来的假数据可以以假乱真，所以要最大化对抗网络的区分度。其次需要训练一个完美的生成网络，由于有了一个最佳的对抗网络，所以生成网络只需要努力的生产出假数据，使假数据通过生成网络时能够以假乱真。
自注意机制在模拟远程依赖性的能力、计算效率和统计效率之间展现了比较好的平衡。自注意力机制将所有位置处的特征的加权值更好的进行分配。自注意力机制生成对抗网络可以很好的处理长范围、多层次的依赖(可以很好的发现图像中的依赖关系)，同时生成图像时每一个位置的细节和远端的细节协调好，而且判别器还可以更准确地对全局图像结构实施复杂的几何约束。自注意力机制对抗生成网络可以判别出每个时间段的权重分配，以此判断提取的特征在影响鱼类行为上的重要性，并判断出鱼类的异常行为。
S45，根据异常行为判别结果，嵌入式系统控制打氧机的开关、调温装置的制冷与加热；
当判断出鱼类有异常行为，根据异常行为的强烈和行为趋向，控制打氧机的开启与调温装置的制冷与加热，例如当鱼类浮头行为明显，则打开打氧机，直至鱼类恢复平常状态。
S46，根据一天的行为异常状态，调整次日的光照强度。
根据判断出的行为异常状态以及当日的光照强度，调整次日的光照强度。
本发明实施例提供的基于视频和传感器数据融合的鱼类养殖环境动态、实时调节方法、系统、设备及存储介质，使用摄像设备获取当前鱼类养殖视频；根据所述当前鱼类养殖视频进行生物量估测和行为监测；使用传感器装置获取当前鱼类养殖环境的环境数据；根据所述当前获取的鱼类生物量数据、行为数据以及环境数据，在嵌入式小型系统中进行数据处理；根据数据处理的结果动态调控系统中的打氧机、调温装置、打灯装置。明显地，本发明实施例可根据鱼类养殖环境的具体数值、鱼类生物量数据和鱼类的实际行为作为参量来精准、实时的确定当前鱼类状态，因此能够随着鱼类的生长和环境动态的调控鱼类养殖环境中的打氧机、加热/制冷机和打光灯，为鱼类养殖环境使用人眼观察的费时、费力、不及时等问题提供了帮助，同时相较于只判断鱼类养殖环境数据更为精准。
图6为本发明实施例提供的基于传感数据的鱼类养殖环境调节装置的示意图，如图6所示，本发明实施例提供的基于传感数据的鱼类养殖环境调节装置包括：
视频获取模块610，用于获取鱼类养殖环境中的鱼类养殖视频；
环境数据获取模块620，用于获取所述鱼类养殖环境的环境数据；
环境调控模块630，用于根据所述鱼类养殖视频进行生物量估测和行为监测以得到生物量数据和行为数据，并对所述生物量数据、行为数据以及环境数据进行数据处理，根据数据处理的结果动态调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及光照强度。
由于本发明实施例提供的基于传感数据的鱼类养殖环境调节装置，可以用于执行上述实施例所述的基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法，其工作原理和有益效果类似，故此处不再详述，具体内容可参见上述实施例的介绍。
图7示例了种电子设备的实体结构示意图，如图7所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)710、通信接口(Communications Interface)720、存储器(memory)730和通信总线740，其中，处理器710，通信接口720，存储器730通过通信总线740完成相互间的通信。处理器710可以调用存储器730中的逻辑指令，以执行基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法，该方法包括：获取鱼类养殖环境中的鱼类养殖视频；获取所述鱼类养殖环境的环境数据；根据所述鱼类养殖视频进行生物量估测和行为监测以得到生物量数据和行为数据，并对所述生物量数据、行为数据以及环境数据进行数据处理，根据数据处理的结果动态调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及光照强度。
此外，上述的存储器730中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法，该方法包括：获取鱼类养殖环境中的鱼类养殖视频；获取所述鱼类养殖环境的环境数据；根据所述鱼类养殖视频进行生物量估测和行为监测以得到生物量数据和行为数据，并对所述生物量数据、行为数据以及环境数据进行数据处理，根据数据处理的结果动态调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及光照强度。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法，该方法包括：获取鱼类养殖环境中的鱼类养殖视频；获取所述鱼类养殖环境的环境数据；根据所述鱼类养殖视频进行生物量估测和行为监测以得到生物量数据和行为数据，并对所述生物量数据、行为数据以及环境数据进行数据处理，根据数据处理的结果动态调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及光照强度。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (6)
1.一种基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法，其特征在于，包括：
获取鱼类养殖环境中的鱼类养殖视频；
获取所述鱼类养殖环境的环境数据；
根据所述鱼类养殖视频进行生物量估测和行为监测以得到生物量数据和行为数据，并对所述生物量数据、行为数据以及环境数据进行数据处理，根据数据处理的结果动态调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及光照强度。
2.根据权利要求1所述的基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法，其特征在于，所述根据所述鱼类养殖视频进行生物量估测和行为监测以得到生物量数据和行为数据包括：
根据所述鱼类养殖视频进行目标跟踪，以记录鱼类的行为数据，所述行为数据包括运动轨迹、速度、加速度；
根据所述目标跟踪标记每条鱼，并采集每条鱼的正面图像以计算鱼类的生物量数据，所述生物量数据包括体长、体重、数量。
3.根据权利要求2所述的基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法，其特征在于，所述对所述生物量数据、行为数据以及环境数据进行数据处理，根据数据处理的结果动态调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及光照强度包括：
根据所述生物量数据判断鱼类的生长阶段以及对应于所述生长阶段的标准溶氧量、温度和光照强度范围，其中所述生长阶段包括：鱼苗、幼鱼、生长期、成年期；
根据所述环境数据与对应于所述生长阶段的标准溶氧量、温度和光照强度范围，动态调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及光照强度；
将所述生物量数据和行为数据作为参数输入自注意力机制生成对抗网络，判断鱼类行为是否为异常状态，并根据判断结果调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及预定时间段的光照强度。
4.一种基于传感数据的鱼类养殖环境调节系统，其特征在于，包括：
视频获取模块，用于获取鱼类养殖环境中的鱼类养殖视频；
环境数据获取模块，用于获取所述鱼类养殖环境的环境数据；
环境调控模块，用于根据所述鱼类养殖视频进行生物量估测和行为监测以得到生物量数据和行为数据，并对所述生物量数据、行为数据以及环境数据进行数据处理，根据数据处理的结果动态调控所述鱼类养殖环境中的溶氧量、温度以及光照强度。
5.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现根据权利要求1至3中任一项所述基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法的步骤。
6.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至3中任一项所述基于传感数据的鱼类养殖环境调节方法的步骤。
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