CN115200647A - 一种水产养殖环境监测管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种水产养殖环境监测管理方法及系统，通过获取目标水产养殖区域在设定监测时间点的水面图像数据及水质监测数据，来根据水面图像数据判定目标水产养殖区域在当前监测时间点的水面漂浮水产品数量，根据水质监测数据处理得到相应的水质数据横向波动幅度和水质数据纵向波动幅度，以在判断水面漂浮水产品数量、水质数据横向波动幅度和水质数据纵向波动幅度到达相应条件时，发出相应程度的预警。本发明可以实现水产养殖环境的高效滚动式智能监测管理，并基于水面图像数据和水质监测数据实现精准的水产养殖环境监测判定和匹配等级预警，可以有效提高用户的水产养殖监管效率。
Description
技术领域
本发明属于水产养殖监管技术领域，具体涉及一种水产养殖环境监测管理方法及系统。
背景技术
水产养殖是通过人为方式繁殖、培育和收获水生动植物的生产活动。水生物的生长状况与其养殖环境息息相关，例如温度、水溶氧量、PH值、氨氮含量等都会对不同的鱼种生长有影响。因此，养殖环境的有效监测管理对于水产养殖至关重要。
传统的水产养殖环境监测管理主要是以水质传感检测为辅，养殖经验为主的方式来完成的，养殖人员需要根据相应的传感检测数据及实时观测到的情况判断养殖水域环境的异常变化，同时根据异常变化来采取相应的应对措施以避免经济损失。但是这种方法费时费力，比较依赖养殖人员的主观经验判断，缺乏科学的数据比对和分析，容易造成误判，准确性和可靠性不足，不利于提高水产养殖监管效率。
发明内容
本发明的目的是提供一种水产养殖环境监测管理方法及系统，用以解决现有技术中存在的上述问题。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
第一方面，提供一种水产养殖环境监测管理方法，包括：
获取目标水产养殖区域在设定监测时间点的水产养殖环境监测数据包，所述水产养殖环境监测数据包包含水面图像数据及水质监测数据；
对水产养殖环境监测数据包进行解析处理，获得水面图像数据及水质监测数据；
根据水面图像数据判定目标水产养殖区域在当前监测时间点的水面漂浮水产品数量；
将水质监测数据标记在当日水质监测曲线图中，确定当前监测时间点的水质监测数据与前一监测时间点的水质监测数据的差值绝对值，得到水质数据横向波动幅度；
将当前监测时间点的水质监测数据与历史记录数据中前若干天内在相同监测时间点的水质监测数据平均值进行纵向对比，确定水质数据纵向波动幅度；
在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值或水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成一级监测预警信息；在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值且水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成二级监测预警信息；在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值，水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值，并且水面漂浮水产品数量大于设定的数量阈值时，生成三级监测预警信息；
将一级监测预警信息、二级监测预警信息或三级监测预警信息发送至用户终端。
基于上述技术内容，通过获取目标水产养殖区域在设定监测时间点的水面图像数据及水质监测数据，来根据水面图像数据判定目标水产养殖区域在当前监测时间点的水面漂浮水产品数量，根据水质监测数据处理得到相应的水质数据横向波动幅度和水质数据纵向波动幅度，以在判断水面漂浮水产品数量、水质数据横向波动幅度和水质数据纵向波动幅度到达相应条件时，发出相应程度的预警。本发明可以实现水产养殖环境的高效滚动式智能监测管理，并基于水面图像数据和水质监测数据实现精准的水产养殖环境监测判定和匹配等级预警，可以有效提高用户的水产养殖监管效率。
在一个可能的设计中，所述方法还包括：
在生成三级监测预警信息时，同步生成紧急控制指令；
将紧急控制指令下发至目标水产养殖区域的水产养殖控制终端。
在一个可能的设计中，所述方法还包括：
在水质数据横向波动幅度未超过第一幅度阈值且水质数据纵向波动幅度也未超过第二幅度阈值时，将标记当前监测时间点水质监测数据的当日水质监测曲线图进行曲线连接更新及存储，并将当前监测时间点的水质监测数据汇总到历史记录数据中。
在一个可能的设计中，所述水质监测数据为温度监测数据、PH监测数据、溶氧量监测数据、电导率监测数据、浊度监测数据、氨氮监测数据和COD监测数据中的一种或多种。
在一个可能的设计中，所述根据水面图像数据判定目标水产养殖区域在当前监测时间点的水面漂浮水产品数量，包括：将水面图像数据导入预置的水面漂浮水产品识别模型中进行分类识别，得到水面漂浮水产品的识别结果，并根据识别结果确定水面漂浮水产品数量。
在一个可能的设计中，所述水面漂浮水产品识别模型采用卷积神经网络模型，并经过至少1000组水面漂浮水产品图像样本训练，训练识别精度达到95%。
在一个可能的设计中，所述将当前监测时间点的水质监测数据与历史记录数据中前若干天内在相同监测时间点的水质监测数据平均值进行纵向对比，确定水质数据纵向波动幅度，包括：
根据当前监测时间点提取历史记录数据中前若干天内相同监测时间点的水质监测数据，并取平均值；
用当前监测时间点的水质监测数据减去平均值，得到的结果取绝对值作为水质数据纵向波动幅度。
在一个可能的设计中，所述对水产养殖环境监测数据包进行解析处理，获得水面图像数据及水质监测数据，包括：
采用设定的密钥对水产养殖环境监测数据包进行解密处理，得到解密后的数据集，解密后的数据集中包含分隔符；
将分隔符之前的数据串提取出来作为水质监测数据，将分隔符之后的数据串提取出来作为水面图像数据。
第二方面，提供一种水产养殖环境监测管理系统，包括获取单元、解析单元、判定单元、第一确定单元、第二确定单元、生成单元和发送单元，其中：
获取单元，用于获取目标水产养殖区域在设定监测时间点的水产养殖环境监测数据包，所述水产养殖环境监测数据包包含水面图像数据及水质监测数据；
解析单元，用于对水产养殖环境监测数据包进行解析处理，获得水面图像数据及水质监测数据；
判定单元，用于根据水面图像数据判定目标水产养殖区域在当前监测时间点的水面漂浮水产品数量；
第一确定单元，用于将水质监测数据标记在当日水质监测曲线图中，确定当前监测时间点的水质监测数据与前一监测时间点的水质监测数据的差值绝对值，得到水质数据横向波动幅度；
第二确定单元，用于将当前监测时间点的水质监测数据与历史记录数据中前若干天内在相同监测时间点的水质监测数据平均值进行纵向对比，确定水质数据纵向波动幅度；
生成单元，用于在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值或水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成一级监测预警信息；在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值且水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成二级监测预警信息；在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值，水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值，并且水面漂浮水产品数量大于设定的数量阈值时，生成三级监测预警信息；
发送单元，用于将一级监测预警信息、二级监测预警信息或三级监测预警信息发送至用户终端。
在一个可能的设计中，所述系统还包括记录单元，所述记录单元用于在水质数据横向波动幅度未超过第一幅度阈值且水质数据纵向波动幅度也未超过第二幅度阈值时，将标记当前监测时间点水质监测数据的当日水质监测曲线图进行曲线连接更新及存储，并将当前监测时间点的水质监测数据汇总到历史记录数据中。
第三方面，提供一种计算机设备，包括：
存储器，用于存储指令；
处理器，用于读取所述存储器中存储的指令，并根据指令执行上述第一方面中任意一种所述的方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述第一方面中任意一种所述的方法。同时还提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述第一方面中任意一种所述的方法。
有益效果：本发明通过获取目标水产养殖区域在设定监测时间点的水面图像数据及水质监测数据，来根据水面图像数据判定目标水产养殖区域在当前监测时间点的水面漂浮水产品数量，根据水质监测数据处理得到相应的水质数据横向波动幅度和水质数据纵向波动幅度，以在判断水面漂浮水产品数量、水质数据横向波动幅度和水质数据纵向波动幅度到达相应条件时，发出相应程度的预警。本发明可以实现水产养殖环境的高效滚动式智能监测管理，并基于水面图像数据和水质监测数据实现精准的水产养殖环境监测判定和匹配等级预警，可以有效提高用户的水产养殖监管效率。
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为本发明实施例中的方法步骤示意图；
图2为本发明实施例中的系统构成示意图；
图3为本发明实施例中的计算机设备构成示意图。
具体实施方式
在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。本文公开的特定结构和功能细节仅用于描述本发明的示例实施例。然而，可用很多备选的形式来体现本发明，并且不应当理解为本发明限制在本文阐述的实施例中。
应当理解，术语第一、第二等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。尽管本文可以使用术语第一、第二等来描述各种特征，这些特征不应当受到这些术语的限制。例如，可以将第一单元称作第二单元，并且类似地可以将第二单元称作第一单元，同时不脱离本发明的示例实施例的范围。
在下面的描述中提供了特定的细节，以便于对示例实施例的完全理解。然而，本领域普通技术人员应当理解可以在没有这些特定细节的情况下实现示例实施例。例如可以在框图中示出系统，以避免用不必要的细节来使得示例不清楚。在其他实施例中，可以不以非必要的细节来示出众所周知的过程、结构和技术，以避免使得实施例不清楚。
实施例1：
本实施例提供一种水产养殖环境监测管理方法，可应用于相应的监管后台，如图1所示，方法包括以下步骤：
S101.获取目标水产养殖区域在设定监测时间点的水产养殖环境监测数据包，所述水产养殖环境监测数据包包含水面图像数据及水质监测数据。
具体实施时，监管后台可每天定时从目标水产养殖区域的相应监测端处获取水产养殖环境监测数据包，水产养殖环境监测数据包包含有水面图像数据及水质监测数据，水质监测数据可以为温度监测数据、PH监测数据、溶氧量监测数据、电导率监测数据、浊度监测数据、氨氮监测数据和COD（化学需氧量）监测数据中的一种或多种。水面图像数据可由图像采集装置采集得到，水质监测数据可通过相应的传感器或者水质检测仪器采集得到。
S102.对水产养殖环境监测数据包进行解析处理，获得水面图像数据及水质监测数据。
具体实施时，监管后台在设定监测时间点获得水产养殖环境监测数据包后，对水产养殖环境监测数据包进行解析处理，获得水面图像数据及水质监测数据，具体解析过程包括：采用设定的密钥对水产养殖环境监测数据包进行解密处理，得到解密后的数据集，解密后的数据集中包含分隔符；将分隔符之前的数据串提取出来作为水质监测数据，将分隔符之后的数据串提取出来作为水面图像数据。
S103.根据水面图像数据判定目标水产养殖区域在当前监测时间点的水面漂浮水产品数量。
具体实施时，在获得水面图像数据后即可根据水面图像数据判定目标水产养殖区域在当前监测时间点的水面漂浮水产品数量，具体包括：将水面图像数据导入预置的水面漂浮水产品识别模型中进行分类识别，得到水面漂浮水产品的识别结果，并根据识别结果确定水面漂浮水产品数量，所述水面漂浮水产品识别模型采用卷积神经网络模型，并经过至少1000组水面漂浮水产品图像样本训练，训练识别精度达到95%。在实际应用过程中，也可采用其他深度学习模型来进行样本训练，得到水面漂浮水产品识别模型，如人工神经网络模型、BP神经网络模型等，用以实现根据水面图像数据精确识别判定水面漂浮水产品数量的目的。
S104.将水质监测数据标记在当日水质监测曲线图中，确定当前监测时间点的水质监测数据与前一监测时间点的水质监测数据的差值绝对值，得到水质数据横向波动幅度。
具体实施时，在获得水质监测数据后，监管后台可将水质监测数据标记在当日水质监测曲线图中，不同种类的水质监测数据可对应标记在不同的水质监测曲线图中，如温度监测数据可标记在温度监测数据对应的水质监测曲线图中，PH监测数据可标记在PH监测数据对应的水质监测曲线图中，以此类推。然后根据标记好的水质监测数据确定当前监测时间点的水质监测数据与前一监测时间点的水质监测数据的差值绝对值，将差值的绝对值作为水质数据横向波动幅度，不同种类的水质监测数据均有对应的水质数据横向波动幅度。
S105.将当前监测时间点的水质监测数据与历史记录数据中前若干天内在相同监测时间点的水质监测数据平均值进行纵向对比，确定水质数据纵向波动幅度。
具体实施时，监管后台还可将当前监测时间点的水质监测数据与历史记录数据中前若干天内在相同监测时间点的水质监测数据平均值进行纵向对比，确定水质数据纵向波动幅度，具体包括：根据当前监测时间点提取历史记录数据中前若干天内相同监测时间点的水质监测数据，并取平均值；用当前监测时间点的水质监测数据减去平均值，得到的结果取绝对值作为水质数据纵向波动幅度。不同种类的水质监测数据均有对应的水质数据纵向波动幅度。
S106.在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值或水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成一级监测预警信息；在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值且水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成二级监测预警信息；在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值，水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值，并且水面漂浮水产品数量大于设定的数量阈值时，生成三级监测预警信息。
具体实施时，在相应水质监测数据只有一种的情况下，在其对应水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值或对应水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成一级监测预警信息；在其对应水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值且对应水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成二级监测预警信息；在其对应水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值，对应水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值，并且水面漂浮水产品数量大于设定的数量阈值时，生成三级监测预警信息。
在相应水质监测数据有多种的情况下，只要任意一种对应的水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值或对应的水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成一级监测预警信息；只要任意一种对应的水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值且其对应的水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成二级监测预警信息；只要任意一种对应的水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值且其对应的水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值，并且水面漂浮水产品数量大于设定的数量阈值时，生成三级监测预警信息。
通过这样的条件触发方式，可以囊括从水体到水表各种可能状况下科学合理的预警分级分配，实现精准的水产养殖环境监测判定和匹配等级预警。
S107.将一级监测预警信息、二级监测预警信息或三级监测预警信息发送至用户终端。
具体实施时，在生成相应的一级监测预警信息、二级监测预警信息或三级监测预警信息后，监管后台立即将一级监测预警信息、二级监测预警信息或三级监测预警信息发送至用户终端，便于用户及时查看并采取相应的应对措施。并且在生成三级监测预警信息时，还同步生成紧急控制指令，将紧急控制指令下发至目标水产养殖区域的水产养殖控制终端，如增氧设备、温控设备、药剂施放设备、换水设备等，以通过水产养殖控制终端快速响应工作，来迅速改善水体环境，保证养殖水生物在突发状况下的存活率。
在水质数据横向波动幅度未超过第一幅度阈值且水质数据纵向波动幅度也未超过第二幅度阈值时，可将标记当前监测时间点水质监测数据的当日水质监测曲线图进行曲线连接更新及存储，并将当前监测时间点的水质监测数据汇总到历史记录数据中，以便作为正常参考数据进行后续监测时间点相应监测数据的比对。
实施例2：
本实施例提供一种水产养殖环境监测管理系统，如图2所示，包括获取单元、解析单元、判定单元、第一确定单元、第二确定单元、生成单元和发送单元，其中：
获取单元，用于获取目标水产养殖区域在设定监测时间点的水产养殖环境监测数据包，所述水产养殖环境监测数据包包含水面图像数据及水质监测数据；
解析单元，用于对水产养殖环境监测数据包进行解析处理，获得水面图像数据及水质监测数据；
判定单元，用于根据水面图像数据判定目标水产养殖区域在当前监测时间点的水面漂浮水产品数量；
第一确定单元，用于将水质监测数据标记在当日水质监测曲线图中，确定当前监测时间点的水质监测数据与前一监测时间点的水质监测数据的差值绝对值，得到水质数据横向波动幅度；
第二确定单元，用于将当前监测时间点的水质监测数据与历史记录数据中前若干天内在相同监测时间点的水质监测数据平均值进行纵向对比，确定水质数据纵向波动幅度；
生成单元，用于在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值或水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成一级监测预警信息；在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值且水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成二级监测预警信息；在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值，水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值，并且水面漂浮水产品数量大于设定的数量阈值时，生成三级监测预警信息；
发送单元，用于将一级监测预警信息、二级监测预警信息或三级监测预警信息发送至用户终端。
进一步地，所述系统还包括记录单元，所述记录单元用于在水质数据横向波动幅度未超过第一幅度阈值且水质数据纵向波动幅度也未超过第二幅度阈值时，将标记当前监测时间点水质监测数据的当日水质监测曲线图进行曲线连接更新及存储，并将当前监测时间点的水质监测数据汇总到历史记录数据中。
实施例3：
本实施例提供一种计算机设备，如图3所示，在硬件层面，包括：
数据接口，用于建立处理器与外部设备的数据对接；
存储器，用于存储指令；
处理器，用于读取所述存储器中存储的指令，并根据指令执行实施例1中的水产养殖环境监测管理方法。
可选地，该计算机设备还包括内部总线。处理器与存储器和显示器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构）总线、PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry Standard Architecture，扩展工业标准结构）总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
所述存储器可以但不限于包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、只读存储器（Read Only Memory，ROM）、闪存（Flash Memory）、先进先出存储器（First InputFirst Output，FIFO）和/或先进后出存储器（First In Last Out，FILO）等。所述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、网络处理器（NetworkProcessor，NP）等；还可以是数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field－Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
实施例4：
本实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行实施例1中的水产养殖环境监测管理方法。其中，所述计算机可读存储介质是指存储数据的载体，可以但不限于包括软盘、光盘、硬盘、闪存、优盘和/或记忆棒（Memory Stick）等，所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程系统。
本实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行实施例1中的水产养殖环境监测管理方法。其中，所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程系统。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种水产养殖环境监测管理方法，其特征在于，包括：
获取目标水产养殖区域在设定监测时间点的水产养殖环境监测数据包，所述水产养殖环境监测数据包包含水面图像数据及水质监测数据；
对水产养殖环境监测数据包进行解析处理，获得水面图像数据及水质监测数据；
根据水面图像数据判定目标水产养殖区域在当前监测时间点的水面漂浮水产品数量；
将水质监测数据标记在当日水质监测曲线图中，确定当前监测时间点的水质监测数据与前一监测时间点的水质监测数据的差值绝对值，得到水质数据横向波动幅度；
将当前监测时间点的水质监测数据与历史记录数据中前若干天内在相同监测时间点的水质监测数据平均值进行纵向对比，确定水质数据纵向波动幅度；
在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值或水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成一级监测预警信息；在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值且水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成二级监测预警信息；在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值，水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值，并且水面漂浮水产品数量大于设定的数量阈值时，生成三级监测预警信息；
将一级监测预警信息、二级监测预警信息或三级监测预警信息发送至用户终端。
2.根据权利要求1所述的一种水产养殖环境监测管理方法，其特征在于，所述方法还包括：
在生成三级监测预警信息时，同步生成紧急控制指令；
将紧急控制指令下发至目标水产养殖区域的水产养殖控制终端。
3.根据权利要求1所述的一种水产养殖环境监测管理方法，其特征在于，所述方法还包括：
在水质数据横向波动幅度未超过第一幅度阈值且水质数据纵向波动幅度也未超过第二幅度阈值时，将标记当前监测时间点水质监测数据的当日水质监测曲线图进行曲线连接更新及存储，并将当前监测时间点的水质监测数据汇总到历史记录数据中。
4.根据权利要求1所述的一种水产养殖环境监测管理方法，其特征在于，所述水质监测数据为温度监测数据、PH监测数据、溶氧量监测数据、电导率监测数据、浊度监测数据、氨氮监测数据和COD监测数据中的一种或多种。
5.根据权利要求1所述的一种水产养殖环境监测管理方法，其特征在于，所述根据水面图像数据判定目标水产养殖区域在当前监测时间点的水面漂浮水产品数量，包括：将水面图像数据导入预置的水面漂浮水产品识别模型中进行分类识别，得到水面漂浮水产品的识别结果，并根据识别结果确定水面漂浮水产品数量。
6.根据权利要求5所述的一种水产养殖环境监测管理方法，其特征在于，所述水面漂浮水产品识别模型采用卷积神经网络模型，并经过至少1000组水面漂浮水产品图像样本训练，训练识别精度达到95%。
7.根据权利要求1所述的一种水产养殖环境监测管理方法，其特征在于，所述将当前监测时间点的水质监测数据与历史记录数据中前若干天内在相同监测时间点的水质监测数据平均值进行纵向对比，确定水质数据纵向波动幅度，包括：
根据当前监测时间点提取历史记录数据中前若干天内相同监测时间点的水质监测数据，并取平均值；
用当前监测时间点的水质监测数据减去平均值，得到的结果取绝对值作为水质数据纵向波动幅度。
8.根据权利要求1所述的一种水产养殖环境监测管理方法，其特征在于，所述对水产养殖环境监测数据包进行解析处理，获得水面图像数据及水质监测数据，包括：
采用设定的密钥对水产养殖环境监测数据包进行解密处理，得到解密后的数据集，解密后的数据集中包含分隔符；
将分隔符之前的数据串提取出来作为水质监测数据，将分隔符之后的数据串提取出来作为水面图像数据。
9.一种水产养殖环境监测管理系统，其特征在于，包括获取单元、解析单元、判定单元、第一确定单元、第二确定单元、生成单元和发送单元，其中：
获取单元，用于获取目标水产养殖区域在设定监测时间点的水产养殖环境监测数据包，所述水产养殖环境监测数据包包含水面图像数据及水质监测数据；
解析单元，用于对水产养殖环境监测数据包进行解析处理，获得水面图像数据及水质监测数据；
判定单元，用于根据水面图像数据判定目标水产养殖区域在当前监测时间点的水面漂浮水产品数量；
第一确定单元，用于将水质监测数据标记在当日水质监测曲线图中，确定当前监测时间点的水质监测数据与前一监测时间点的水质监测数据的差值绝对值，得到水质数据横向波动幅度；
第二确定单元，用于将当前监测时间点的水质监测数据与历史记录数据中前若干天内在相同监测时间点的水质监测数据平均值进行纵向对比，确定水质数据纵向波动幅度；
生成单元，用于在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值或水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成一级监测预警信息；在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值且水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值时，生成二级监测预警信息；在水质数据横向波动幅度大于第一幅度阈值，水质数据纵向波动幅度大于第二幅度阈值，并且水面漂浮水产品数量大于设定的数量阈值时，生成三级监测预警信息；
发送单元，用于将一级监测预警信息、二级监测预警信息或三级监测预警信息发送至用户终端。
10.根据权利要求9所述的一种水产养殖环境监测管理系统，其特征在于，所述系统还包括记录单元，所述记录单元用于在水质数据横向波动幅度未超过第一幅度阈值且水质数据纵向波动幅度也未超过第二幅度阈值时，将标记当前监测时间点水质监测数据的当日水质监测曲线图进行曲线连接更新及存储，并将当前监测时间点的水质监测数据汇总到历史记录数据中。
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|---|---|---|---|
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