智慧水產(chǎn) 課件全套 第1-10章 智慧水產(chǎn)概述 -智慧漁業(yè)保險

智慧水產(chǎn)概述第1章1.1智慧水產(chǎn)的概念和特征1.2智慧水產(chǎn)系統(tǒng)架構(gòu) 1.3智慧水產(chǎn)關(guān)鍵技術(shù) 1.4智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖管理模式 1.5智慧水產(chǎn)相關(guān)政策 1.1智慧水產(chǎn)的概念和特征智慧水產(chǎn)是指運用物聯(lián)網(wǎng)（InternetofThings，IoT）、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、移動互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)對水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)進行優(yōu)化升級，涉及養(yǎng)殖管理、產(chǎn)品加工、物流配送、產(chǎn)品銷售、質(zhì)量溯源等環(huán)節(jié)，以達到提高生產(chǎn)效率、降低養(yǎng)殖風險、防止資源浪費、重構(gòu)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等目的。智慧水產(chǎn)以集約化、規(guī)模化為基礎(chǔ)，將養(yǎng)殖技術(shù)、裝備技術(shù)與信息技術(shù)相結(jié)合，通過廣泛采集、深度挖掘、充分利用水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的信息資源，替代傳統(tǒng)粗放的生產(chǎn)管理模式，全面提升水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)管理能力。智慧水產(chǎn)原理圖如圖1-1所示。1.1智慧水產(chǎn)的概念和特征智慧水產(chǎn)的特征主要包括：（1）養(yǎng)殖終端設(shè)備實時在線化。智慧水產(chǎn)以物聯(lián)網(wǎng)、人工智能及大數(shù)據(jù)作為前端技術(shù)，搭建水產(chǎn)養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)使得水產(chǎn)養(yǎng)殖各類信息能夠被實時低成本、大范圍感知、可靠傳輸和精確處理，進而實現(xiàn)水產(chǎn)養(yǎng)殖的數(shù)字化和智能化。各類傳感器、養(yǎng)殖智能終端設(shè)備、通信設(shè)施、控制系統(tǒng)等共同組成完善的智慧網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，實現(xiàn)對養(yǎng)殖環(huán)境、水產(chǎn)生物、養(yǎng)殖設(shè)備、現(xiàn)場作業(yè)、水產(chǎn)品質(zhì)量等的實時監(jiān)測和在線管理，使得養(yǎng)殖設(shè)備、水產(chǎn)品、養(yǎng)殖戶和消費者之間實現(xiàn)互聯(lián)。（2）信息技術(shù)集成化。新一代信息技術(shù)（如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等）是發(fā)展智慧水產(chǎn)的關(guān)鍵，多種跨領(lǐng)域、跨學科的綜合技術(shù)應用實現(xiàn)了真正意義上的互聯(lián)互通和智慧化管控，水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)鏈上的各類信息資源得以有機協(xié)同和多方共享，整個智慧水產(chǎn)系統(tǒng)運行也因此變得更加智能和高效。（3）業(yè)務應用全程化。智慧水產(chǎn)不是水產(chǎn)養(yǎng)殖某一環(huán)節(jié)的智慧化，而是覆蓋水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)鏈上的生產(chǎn)、經(jīng)營、管理、服務等各個環(huán)節(jié)，通過綜合應用信息技術(shù)實現(xiàn)種苗管理、環(huán)境調(diào)控、智能投喂、疾病防治、產(chǎn)品加工、產(chǎn)品銷售、物流配送、質(zhì)量溯源等功能，形成高度融合的水產(chǎn)養(yǎng)殖模式，全面提高水產(chǎn)養(yǎng)殖質(zhì)量和效率。1.2智慧水產(chǎn)系統(tǒng)架構(gòu)智慧水產(chǎn)系統(tǒng)架構(gòu)如圖所示，包含感知層、傳輸層、處理層和應用層。1.感知層通過傳感器、RFID、二維碼等技術(shù)采集與水產(chǎn)相關(guān)的實時數(shù)據(jù)，為智慧水產(chǎn)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。2.傳輸層利用網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施實現(xiàn)感知層和處理層之間的信息傳遞，使用各種通信技術(shù)解決不同設(shè)備之間的數(shù)據(jù)傳輸問題。3.處理層對來自感知層的數(shù)據(jù)進行存儲、處理和分析，運用云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)滿足應用層各種需求。4.應用層直接面向用戶，通過人機交互界面展示數(shù)據(jù)、聲音、視頻等信息，實現(xiàn)環(huán)境監(jiān)測、預警、設(shè)備控制、生物管理、產(chǎn)品溯源等應用服務。1.3智慧水產(chǎn)關(guān)鍵技術(shù)信息化技術(shù)是發(fā)展智慧水產(chǎn)的核心，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等是發(fā)展智慧水產(chǎn)的必要條件，這些技術(shù)相輔相成，共同維系智慧水產(chǎn)體系的正常運行。1.水產(chǎn)養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)水產(chǎn)養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)是將物聯(lián)網(wǎng)應用于水產(chǎn)養(yǎng)殖管理，通過傳感器等設(shè)備采集信息，利用云計算和數(shù)據(jù)處理技術(shù)形成服務系統(tǒng)，實現(xiàn)智慧水產(chǎn)應用。2.水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)水產(chǎn)養(yǎng)殖大數(shù)據(jù)是將大數(shù)據(jù)技術(shù)應用于水產(chǎn)養(yǎng)殖管理，對采集的大量數(shù)據(jù)進行處理和分析，構(gòu)建智能模型和決策支持系統(tǒng)，用于水產(chǎn)養(yǎng)殖決策、預警和控制。3.水產(chǎn)養(yǎng)殖人工智能水產(chǎn)養(yǎng)殖人工智能應用了機器學習、計算機視覺等技術(shù)，使物聯(lián)網(wǎng)具備智能應用，在水產(chǎn)養(yǎng)殖中可用于設(shè)施智能化、疾病診斷、銷售分析等領(lǐng)域，推動水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)轉(zhuǎn)型升級。1.4智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖管理模式根據(jù)智慧水產(chǎn)所覆蓋業(yè)務類型的不同，可以將智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖管理模式劃分為三種類型，第一種是水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)環(huán)節(jié)的智慧化，第二種是水產(chǎn)養(yǎng)殖管理領(lǐng)域的智慧化，第三種是水產(chǎn)養(yǎng)殖服務領(lǐng)域的智慧化。具體來說，相對完善的智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖管理模式包含以下幾個相輔相成的部分。（1）完善的硬件、軟件設(shè)備。（2）數(shù)據(jù)自動采集與傳輸。（3）設(shè)備自動控制與作業(yè)。（4）以大數(shù)據(jù)指導養(yǎng)殖生產(chǎn)。（5）實現(xiàn)水產(chǎn)品質(zhì)量安全溯源。（6）打造水產(chǎn)品電子商務流通渠道。（7）構(gòu)建水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。（8）發(fā)展水產(chǎn)業(yè)金融。1.5智慧水產(chǎn)相關(guān)政策國家有關(guān)部門先后發(fā)布了

《農(nóng)業(yè)部辦公廳關(guān)于加快推進漁業(yè)信息化建設(shè)的意見》

《關(guān)于加快推進水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)綠色發(fā)展的若干意見》

《“十四五”全國漁業(yè)發(fā)展規(guī)劃》

《農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化示范區(qū)數(shù)字化建設(shè)指南》……為智慧水產(chǎn)發(fā)展提供政策保障。智慧水產(chǎn)的發(fā)展第2章2.1智慧水產(chǎn)在國外的發(fā)展2.2智慧水產(chǎn)在國內(nèi)的發(fā)展 2.1智慧水產(chǎn)在國外的發(fā)展2.1.1國外智慧水產(chǎn)應用國際上發(fā)達水產(chǎn)養(yǎng)殖國家從上世紀50年代開始將信息技術(shù)引入水產(chǎn)養(yǎng)殖，通過傳感器、電子技術(shù)、自動化和信息處理技術(shù)實現(xiàn)了顯著的業(yè)界發(fā)展。美國、日本、挪威等國在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域廣泛應用智能技術(shù)，提高了養(yǎng)殖規(guī)模和效率，達到了提質(zhì)降本增效的目標。這些國家通過建立綜合應用系統(tǒng)，覆蓋了養(yǎng)殖生產(chǎn)和管理的各個環(huán)節(jié)，并對養(yǎng)殖模式進行了優(yōu)化。在養(yǎng)殖生產(chǎn)方面，英國等國使用在線監(jiān)測設(shè)備對水質(zhì)進行監(jiān)測，取得了顯著效益。其他國家采用時域和頻域分析方法，建立了自動化水質(zhì)監(jiān)測和調(diào)控系統(tǒng)。澳大利亞等國發(fā)展了視頻監(jiān)控系統(tǒng)，提高了養(yǎng)殖管理效率。德國等國應用實時監(jiān)測、疾病診斷、災害預警和遠程控制等功能的監(jiān)測服務平臺。在養(yǎng)殖管理方面，美國將養(yǎng)殖理論、設(shè)施管理、衛(wèi)生標準和健康管理納入養(yǎng)殖管理系統(tǒng)，全面保障了魚類養(yǎng)殖的穩(wěn)健發(fā)展。挪威、丹麥研發(fā)了可遷移性強的智慧水產(chǎn)系統(tǒng)，實現(xiàn)了全智能化的養(yǎng)殖管理。美國采用電子監(jiān)測系統(tǒng)記錄和監(jiān)控水產(chǎn)捕撈活動，實現(xiàn)了對水產(chǎn)品種類的高效識別。在養(yǎng)殖模式方面，工廠化循環(huán)水養(yǎng)殖技術(shù)在美國成為熱門投資項目。丹麥的工廠化循環(huán)水養(yǎng)殖技術(shù)領(lǐng)先歐洲水平，日本技術(shù)成熟，巴西、挪威等國將海水網(wǎng)箱養(yǎng)殖與智能技術(shù)相結(jié)合。德國和美國引入了“魚菜共生”模式，巴西、挪威通過科學規(guī)劃和管理進行養(yǎng)殖。2.1智慧水產(chǎn)在國外的發(fā)展2.1.2國外智慧水產(chǎn)相關(guān)企業(yè)及應用案例國際設(shè)備供應商TeledyneMarine將成像、儀器、互聯(lián)、和車輛等技術(shù)結(jié)合在一起，開發(fā)了無人水下解決方案，為海洋漁業(yè)發(fā)展提供整體解決方案，已擁有領(lǐng)先技術(shù)和市場地位。TeledyneMarine全系列監(jiān)控產(chǎn)品包含多波束、淺剖、二維/三維成像聲吶、ROV、無人船、水下高清攝像機、Caris軟件等。TeledyneMarine針對淺水及海水環(huán)境開發(fā)的無人駕駛海上交通工具，包括ROV（遠程操作車輛）、AUV（自主無人駕駛車輛）和USV（無人水面車輛），已應用與海洋學、國防安全、石油勘探等領(lǐng)域。2.1智慧水產(chǎn)在國外的發(fā)展2.1.2國外智慧水產(chǎn)相關(guān)企業(yè)及應用案例GaviaAUV是一種自主水下航行器，由“即插即用”AUV模塊組成，可在現(xiàn)場組裝和配置。其基礎(chǔ)底座系統(tǒng)直徑為20cm，包含機頭、電池和控制模塊，可根據(jù)需要組裝聲吶、導航、附加電池等模塊。標配GPS、銥星衛(wèi)星通信和無線LAN，水下使用時通過聲學調(diào)制解調(diào)器通信。可添加各種環(huán)境傳感器，如側(cè)掃聲納、相機、測深儀等。使用SeeByteAutoTracker軟件進行自動管道跟蹤和檢查。模塊化設(shè)計使其靈活、易于運輸、維護和升級，成本效益明顯高于專用船舶或ROV。GaviaAUV軟件系統(tǒng)分為船舶安全航行管理和任務目標實現(xiàn)兩個模塊。船舶安全航行管理監(jiān)督船舶運行并處理異常情況，任務目標實現(xiàn)模塊自主完成任務，如船舶定位、避障、監(jiān)督硬件運行等?？刂浦行能浖贛icrosoftXP操作系統(tǒng)上運行，以圖表形式展示功能模塊，通過控制中心可精確控制任務參數(shù)，并下載傳感器數(shù)據(jù)存儲在硬盤驅(qū)動器或閃存中。圖2-1GaviaAUV2.1智慧水產(chǎn)在國外的發(fā)展2.1.2國外智慧水產(chǎn)相關(guān)企業(yè)及應用案例海洋養(yǎng)殖環(huán)境更為復雜，對養(yǎng)殖網(wǎng)箱設(shè)計、水產(chǎn)品健康都會產(chǎn)生直接影響，TeledyneMarine公司開發(fā)技術(shù)和方案監(jiān)測海洋環(huán)境，評估養(yǎng)殖安全。TeledyneMarine的聲學多普勒流速剖面儀（ADCP，圖2-2）是適合河口、沿海和近海應用的精密剖面儀和波浪測量產(chǎn)品，適用于養(yǎng)殖管理全過程，例如在確定養(yǎng)殖場位置時，通過ADCP了解洋流和波浪情況，同時為養(yǎng)殖設(shè)施布置、污染物沖洗、飼喂計劃制定等提供參考。圖2-2TeledyneMarine部分ADCP產(chǎn)品2.2智慧水產(chǎn)在國內(nèi)的發(fā)展2.2.1國內(nèi)發(fā)展智慧水產(chǎn)的必要性1.我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的基本情況我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)進入一個相對持續(xù)、穩(wěn)定、健康的發(fā)展階段，對于滿足國內(nèi)水產(chǎn)品需求、保障糧食安全、促進勞動就業(yè)、改善進出口貿(mào)易平衡等發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，成為了推動農(nóng)業(yè)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展的重要組成部分。然而，目前我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)與國外水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)相比仍有較為明顯的差距，也相對滯后于國內(nèi)其他產(chǎn)業(yè)。我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)面臨一系列問題：養(yǎng)殖業(yè)勞動密集、基礎(chǔ)設(shè)施簡陋、智能化不足，導致低效生產(chǎn)；水域環(huán)境受到污染，養(yǎng)殖面積減少，產(chǎn)量下降；水體污染引發(fā)病害、種質(zhì)退化、死亡等問題，造成重大損失；缺乏完善的質(zhì)量安全標準，藥物殘留檢驗滯后；產(chǎn)品質(zhì)量不一致，國際市場面臨壁壘；勞動力問題、老齡化和成本上升導致就業(yè)吸引力降低、總體成本提高和經(jīng)營虧損。要提高水產(chǎn)養(yǎng)殖效益，需要徹底改變陳舊的生產(chǎn)方式，實現(xiàn)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型。2.2智慧水產(chǎn)在國內(nèi)的發(fā)展2.信息技術(shù)驅(qū)動水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)轉(zhuǎn)型升級現(xiàn)階段，水產(chǎn)業(yè)正處于轉(zhuǎn)型發(fā)展的關(guān)鍵階段，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術(shù)的充分應用將減少粗放生產(chǎn)方式，加快生產(chǎn)信息流通，使各生產(chǎn)環(huán)節(jié)銜接更為順暢，管理覆蓋面更廣，養(yǎng)殖盲目性大大降低，從根本上突破傳統(tǒng)養(yǎng)殖模式的弊端，推動水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，提高養(yǎng)殖戶收入水平，進而作用于整個鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施。2.2.2國內(nèi)智慧水產(chǎn)發(fā)展基本情況隨著國內(nèi)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)迅速發(fā)展，水產(chǎn)產(chǎn)業(yè)也逐漸開始了智能化探索，尋求與科技企業(yè)開展合作，基于自身的養(yǎng)殖發(fā)展需求，應用信息技術(shù)對生產(chǎn)管理進行智能化改造，實現(xiàn)智能化管控的目的，從成本、效率、效益等方面對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營狀況產(chǎn)生積極影響。目前國內(nèi)的智慧水產(chǎn)研究和應用尚處于起步階段，但發(fā)展趨勢明顯，水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)鏈長、涉及面廣，為智慧水產(chǎn)提供了廣闊的應用空間，從育苗、養(yǎng)殖、加工、倉儲、物流到最后的銷售，對智能技術(shù)都有應用需求。具體來看，現(xiàn)階段國內(nèi)的智慧水產(chǎn)研究和應用主要包括智能化養(yǎng)殖、信息系統(tǒng)構(gòu)建、電商服務和產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展方面，其中智能化養(yǎng)殖的實際應用較多且應用效果較為明顯。2.2智慧水產(chǎn)在國內(nèi)的發(fā)展2.2.3國內(nèi)智慧水產(chǎn)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)目前，國內(nèi)智慧水產(chǎn)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)主要包含以下幾點：1.傳統(tǒng)養(yǎng)殖觀念深入人心，養(yǎng)殖戶習慣憑經(jīng)驗養(yǎng)殖，對信息化認知不足，不愿意采用新技術(shù)；中小型養(yǎng)殖企業(yè)引入新技術(shù)的資金負擔大，且投資回報不確定，設(shè)備維護和系統(tǒng)升級的持續(xù)投入使成本和收益難以平衡，因此更傾向于保留傳統(tǒng)方式。2.智慧水產(chǎn)基礎(chǔ)薄弱，數(shù)字化應用局限于資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測和經(jīng)濟統(tǒng)計，信息管理缺乏統(tǒng)一發(fā)布中心和完善的共享網(wǎng)絡(luò)。水產(chǎn)設(shè)備、技術(shù)和應用尚未成熟，尤其是海洋漁業(yè)信息化基礎(chǔ)薄弱，設(shè)備在惡劣環(huán)境中工作和海洋通信問題亟需解決。智慧水產(chǎn)系統(tǒng)功能單一，數(shù)據(jù)分析滯后，未真正服務于養(yǎng)殖生產(chǎn)。3.復合型人才短缺，智慧水產(chǎn)需要融合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等多種技術(shù)與水產(chǎn)養(yǎng)殖專業(yè)知識，但從業(yè)人員知識結(jié)構(gòu)不完善，信息技術(shù)研發(fā)人員缺乏漁業(yè)知識，水產(chǎn)養(yǎng)殖人員對信息技術(shù)理解不深，導致復合型人才培養(yǎng)難。4.統(tǒng)一規(guī)范和標準不足，缺乏統(tǒng)一技術(shù)、系統(tǒng)規(guī)范，智慧水產(chǎn)建設(shè)質(zhì)量和效果難以衡量，企業(yè)和管理部門建設(shè)的系統(tǒng)無法共享數(shù)據(jù)，導致資源浪費。2.2智慧水產(chǎn)在國內(nèi)的發(fā)展2.2.4國內(nèi)智慧水產(chǎn)的發(fā)展方向內(nèi)陸?zhàn)B殖和海洋水產(chǎn)都需要加強信息化建設(shè)，以適應水產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需求，為此，可以從以下幾方面入手提高智慧水產(chǎn)的發(fā)展水平：1.提高養(yǎng)殖戶對智慧水產(chǎn)的認可。通過宣傳和培訓，提升養(yǎng)殖人員對智慧水產(chǎn)的認知，鼓勵企業(yè)投資智慧水產(chǎn)建設(shè)，納入政策扶持范圍，聘請專業(yè)人員提供技術(shù)指導解決問題。2.加強關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)。建立智慧水產(chǎn)系統(tǒng)框架，創(chuàng)新關(guān)鍵技術(shù)，包括環(huán)境信息感知、數(shù)據(jù)傳輸、智能分析處理、設(shè)備管理控制等，特別需重點發(fā)展海洋漁業(yè)技術(shù)。3.培養(yǎng)和引進專業(yè)人才。與高校、科研機構(gòu)合作培養(yǎng)符合產(chǎn)業(yè)需求的智慧水產(chǎn)專業(yè)人才，引進高層次專業(yè)人才，加強養(yǎng)殖人員的專業(yè)培訓，使其能夠應用技術(shù)手段管理水產(chǎn)養(yǎng)殖。4.建立統(tǒng)一規(guī)范和標準。構(gòu)建全國水產(chǎn)業(yè)信息系統(tǒng)平臺，實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)互通，整合各級系統(tǒng)，規(guī)定統(tǒng)一接口和數(shù)據(jù)標準，減少無序開發(fā)和重復建設(shè)。組織編制智慧水產(chǎn)標準，統(tǒng)一設(shè)備和技術(shù)參數(shù)標準。2.2智慧水產(chǎn)在國內(nèi)的發(fā)展智慧水產(chǎn)信息感知第3章3.1傳感器技術(shù) 3.2拉曼光譜技術(shù) 3.3智慧水產(chǎn)設(shè)備的可靠性 3.1傳感器技術(shù)3.1.1傳感器技術(shù)概述1.傳感器傳感器是檢測信息的裝置，負責把信息轉(zhuǎn)換成電信號，以便進行處理和分析。傳感器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)中包含了敏感元件、轉(zhuǎn)換元件及信號調(diào)節(jié)與轉(zhuǎn)換電路，三者分別進行物體信息獲取、電信號轉(zhuǎn)換和電信號調(diào)制，最終輸出可供后續(xù)環(huán)節(jié)應用的電信號。傳感器的組成如圖3-1所示。圖3-1傳感器的組成3.1傳感器技術(shù)2.傳感器分類

傳感器種類豐富，分類方式多樣，其中較常用的分類方式如表所示。傳感器分類方式傳感器名稱按用途分力敏傳感器、氣敏傳感器、生物傳感器等按工作原理分電阻式傳感器、電壓式傳感器、光電式傳感器等按輸出信號分模擬傳感器、數(shù)字傳感器、開關(guān)傳感器按制造工藝分集成傳感器、薄膜傳感器、厚膜傳感器、陶瓷傳感器3.傳感器選擇傳感器性能主要包括靈敏度、一致性、準確性、可靠性、線性度和量程等指標。環(huán)境檢測對傳感器性能提出高要求，不同環(huán)境和區(qū)域?qū)ζ湫阅墚a(chǎn)生差異。溫度、濕度、雷雨、空氣鹽霧、雷擊靜電等因素也會影響傳感器監(jiān)測結(jié)果。數(shù)據(jù)處理和校正是必要的，以應對外界因素引起的誤差。市場上存在許多未經(jīng)專業(yè)處理的傳感器，它們的性能差異不大，因外界因素的干擾而導致數(shù)據(jù)不可靠，缺乏實際應用價值。3.1傳感器技術(shù)4.傳感器的數(shù)據(jù)處理傳感器將感知到的信息轉(zhuǎn)換為電信號，并由主控設(shè)備進行處理和分析。在使用過程中，受到設(shè)備質(zhì)量、操作方法和外界干擾等因素的影響，傳感器容易出現(xiàn)誤差。誤差主要包括系統(tǒng)誤差、粗大誤差和隨機誤差。系統(tǒng)誤差是由傳感器本身問題或使用不當引起的，粗大誤差是由較大干擾引起的采樣數(shù)據(jù)突變，隨機誤差是由獨立、微小的偶然因素引起的。數(shù)字濾波和模擬濾波是常用的消除或減小誤差的方法。實驗中，智能氣象站與環(huán)境監(jiān)測站進行數(shù)據(jù)對比，結(jié)果顯示傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)經(jīng)處理后準確性較高，與監(jiān)測站數(shù)據(jù)一致。圖示對比了大氣壓和溫度數(shù)據(jù)，說明傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后表現(xiàn)出明顯的準確性和一致性。3.1傳感器技術(shù)圖3-2智能氣象站和世紀公園監(jiān)測站大氣壓數(shù)據(jù)對比圖3-3智能氣象站和世紀公園監(jiān)測站溫度數(shù)據(jù)對比5.傳感器校準傳感器校準指的是在明確傳感器輸入與輸出關(guān)系的基礎(chǔ)上，使用標準儀器標定傳感器，其內(nèi)容包括傳感器的工作特性、環(huán)境特性、物理與幾何參數(shù)等。將標準儀器產(chǎn)生的已知量作為被標定傳感器的輸入，將所得輸出量與輸入量作比較，即可了解傳感器的性能。傳感器的校準流程如圖所示。3.1傳感器技術(shù)3.1傳感器技術(shù)3.1.2傳感器產(chǎn)業(yè)1.傳感器產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀我國對傳感器的需求巨大，市場規(guī)模達數(shù)百億元。然而，國內(nèi)自主生產(chǎn)的傳感器普遍存在靈敏度、準確性、穩(wěn)定性等問題，因傳感器及相關(guān)專業(yè)人才數(shù)量有限，研發(fā)進展緩慢，限制了其發(fā)展和應用。目前，市場上主要銷售美國、德國和日本制造的傳感器，這三個國家占據(jù)了絕大部分市場份額。國產(chǎn)傳感器存在可靠性、穩(wěn)定性方面的差距，缺少電子產(chǎn)品檢測標準和技術(shù)積累，亟需改進。在誤差校準方面，我國技術(shù)水平較低，未能采用先進技術(shù)處理誤差和壞值，導致性能差、感知不準確、穩(wěn)定性差。國內(nèi)傳感器所使用的材料和工藝相對滯后，發(fā)達國家采用MEMS技術(shù)、納米技術(shù)，國內(nèi)應用較少。此外，發(fā)達國家在通信技術(shù)領(lǐng)域的深入研究，如無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，具有顯著優(yōu)勢，可推動我國傳感器產(chǎn)業(yè)發(fā)展。3.1傳感器技術(shù)2.傳感器產(chǎn)業(yè)化問題及解決策略目前傳感器產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在的主要問題包括：（1）科技成果轉(zhuǎn)化率較低，產(chǎn)業(yè)化基礎(chǔ)薄弱。（2）對國外技術(shù)的依賴程度高。（3）市場競爭力不足。（4）成本優(yōu)勢不明顯。為改變傳感器產(chǎn)業(yè)相對落后的局面，需要加大對傳感器技術(shù)的研發(fā)力度，培養(yǎng)和聚集人才，進一步促進產(chǎn)學研結(jié)合。另外，政策引導、資金扶持等是促進傳感器研發(fā)成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力不可缺少的因素。傳感器行業(yè)發(fā)展整體戰(zhàn)略規(guī)劃和傳感器技術(shù)規(guī)范也應得到進一步明確。3.1.3傳感器在水產(chǎn)業(yè)中的應用傳感器技術(shù)在水產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域主要用于水質(zhì)監(jiān)測和養(yǎng)殖管理。在水質(zhì)監(jiān)測方面，應用傳感器技術(shù)可以實時監(jiān)測水溫、pH值、溶解氧、氨氮、硝酸鹽等水質(zhì)參數(shù)，幫助判斷水質(zhì)條件是否符合水產(chǎn)生物生長需求，以便出現(xiàn)問題時及時采取措施進行調(diào)整。在養(yǎng)殖管理方面，應用傳感器技術(shù)可以監(jiān)測水產(chǎn)生物數(shù)量、重量、生長速度等參數(shù)，為控制養(yǎng)殖密度和投餌量提供依據(jù)，還可以監(jiān)控水泵、增氧機等設(shè)備的運行情況，輔助進行設(shè)備控制和維護。3.1傳感器技術(shù)3.2拉曼光譜技術(shù)3.2.1拉曼光譜技術(shù)原理拉曼光譜（RamanSpectroscopy，RS）技術(shù)基于拉曼散射原理進行分子光譜指痕鑒定，通過檢測光譜特性來分析物質(zhì)特征。通過比對拉曼光譜間的差異可以辨別樣品中化學物質(zhì)是否存在以及確定所包含化學物質(zhì)的相對含量。不同拉曼光譜儀的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)大同小異，基本都由激光器、外光路系統(tǒng)、樣品控制系統(tǒng)、分光系統(tǒng)、光探測系統(tǒng)、計算機處理系統(tǒng)組成。

3.2拉曼光譜技術(shù)3.2.2拉曼光譜技術(shù)在水產(chǎn)領(lǐng)域的應用1.水產(chǎn)養(yǎng)殖有害物質(zhì)檢測需求目前，水產(chǎn)養(yǎng)殖有害物質(zhì)檢測主要采用液相色譜法、分光光度法、液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法、酶聯(lián)免疫法和毛細管電泳法等方法，通過抽樣檢測、對比判定限量值來確定產(chǎn)品是否符合標準，但這些方法在檢測成本、周期、精度等方面仍有所局限，因此，開發(fā)一套簡單、快速、準確的水產(chǎn)養(yǎng)殖有害物質(zhì)檢測方法尤為重要。

2.拉曼光譜水產(chǎn)養(yǎng)殖有害物質(zhì)定性檢測鑒于拉曼光譜技術(shù)的特點和水產(chǎn)養(yǎng)殖的生產(chǎn)需求，可將拉曼光譜儀作為智慧水產(chǎn)中的傳感器使用，完善水產(chǎn)養(yǎng)殖數(shù)據(jù)采集流程，結(jié)合數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可實現(xiàn)對水產(chǎn)生物生長質(zhì)量的實時跟蹤監(jiān)測。使用拉曼光譜技術(shù)進行水產(chǎn)養(yǎng)殖有害物質(zhì)檢測，以水產(chǎn)品或水產(chǎn)養(yǎng)殖投入品為檢測對象，檢測其中有害物質(zhì)的殘留情況，具備普通有害物質(zhì)檢測方法所無法比擬的優(yōu)越性。3.2拉曼光譜技術(shù)3.2.3拉曼光譜和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智慧水產(chǎn)綜合應用拉曼光譜特征復雜，包括多個峰和波長范圍內(nèi)的連續(xù)變化，使用傳統(tǒng)的分析方法很難捕捉到這些復雜的特征。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的模式識別、非線性處理能力以及泛化能力，可以識別、分類和定量化拉曼光譜數(shù)據(jù)，幫助確定樣品的成分、質(zhì)量和安全性。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為了處理水產(chǎn)樣品拉曼光譜數(shù)據(jù)的一種有效工具。1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在拉曼光譜數(shù)據(jù)處理中的應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于處理拉曼光譜數(shù)據(jù)，包括預處理、分類和定量分析。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)預處理，如使用主成分分析降維和小波變換去噪，提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量。在訓練和分類階段，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步調(diào)整參數(shù)以優(yōu)化分類性能，實現(xiàn)對不同樣本的識別和分類。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可用于將拉曼光譜數(shù)據(jù)與定量參數(shù)（如濃度）相關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)對樣本的定量分析。2.智慧水產(chǎn)中的拉曼光譜和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用將拉曼光譜和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用于智慧水產(chǎn)中，可實現(xiàn)對水產(chǎn)品的快速、準確、非侵入性檢測和鑒別。例如，通過分析不同水產(chǎn)品的拉曼光譜特征，結(jié)合神經(jīng)算法建立鑒別模型，可以快速鑒別水產(chǎn)品品種。此外，利用拉曼光譜技術(shù)檢測水產(chǎn)品的組成和含量，結(jié)合神經(jīng)算法進行品質(zhì)和營養(yǎng)價值評估。在養(yǎng)殖過程中，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析水產(chǎn)品體內(nèi)成分，實現(xiàn)對健康狀況的實時監(jiān)測和預警。還可應用于水質(zhì)監(jiān)測和養(yǎng)殖加工中的質(zhì)量控制和工藝優(yōu)化，促進水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)的發(fā)展。3.2拉曼光譜技術(shù)3.2.4拉曼光譜技術(shù)的水產(chǎn)業(yè)應用前景拉曼光譜檢測在水產(chǎn)業(yè)中應用廣泛，設(shè)備逐漸高精度、小型、便攜。目前技術(shù)仍需改進，主要問題有：1.定性與定量分析平衡：拉曼光譜技術(shù)主要用于物質(zhì)的定性分析，而對于定量分析仍需深入研究建立模型，結(jié)合大量數(shù)據(jù)和人工智能算法。2.在線檢測技術(shù)發(fā)展：拉曼光譜檢測目前依賴人工采樣、檢測和識別，需研發(fā)具備實時在線檢測和數(shù)據(jù)分析功能的在線拉曼光譜儀，提高檢測效率和準確度。3.光譜信號處理：使用拉曼光譜技術(shù)檢測水產(chǎn)品時，需要采用曲線擬合、濾波去噪等方法對雜散光進行抑制，同時深入研究光譜信號提取技術(shù)，以優(yōu)化系統(tǒng)模型，確保檢測準確性。4.光學系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化：光學系統(tǒng)參數(shù)在影響拉曼光譜散射強度方面至關(guān)重要，需要設(shè)置合理的參數(shù)，進行系統(tǒng)模型優(yōu)化，以提高檢測結(jié)果準確性。5.數(shù)據(jù)庫更新與標準光譜圖：拉曼光譜數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容需要不斷更新，確保檢測時能夠找到相應的光譜圖進行比對。同時，豐富檢測方式和指標，優(yōu)化檢測穩(wěn)定性，以適應不同的檢測環(huán)境。6.設(shè)備研發(fā)與應用推廣：國內(nèi)拉曼光譜技術(shù)在水產(chǎn)業(yè)應用仍處于起步階段，設(shè)備研發(fā)能力有限，需要結(jié)合國內(nèi)外設(shè)計經(jīng)驗，研發(fā)實用、低成本的拉曼光譜設(shè)備，推動技術(shù)應用在水產(chǎn)業(yè)的廣泛推廣。3.3智慧水產(chǎn)設(shè)備的可靠性

智慧水產(chǎn)是一個非常復雜的系統(tǒng)，不同領(lǐng)域、不同生產(chǎn)流程的環(huán)境差異大，較大的干濕度變化、溫度變化、腐蝕性氣體（鹽霧）等環(huán)境可靠性因素以及雷擊（Surge）、靜電放電（Electro-StaticDischarge，ESD）等電磁干擾因素都會對生產(chǎn)設(shè)備及其生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響，因此電磁兼容、環(huán)境可靠性和安規(guī)的設(shè)計對于保障智慧水產(chǎn)設(shè)備穩(wěn)定性、可靠性和數(shù)據(jù)準確性具有重要意義。3.3智慧水產(chǎn)設(shè)備的可靠性3.3.1智慧水產(chǎn)設(shè)備的電磁兼容性智慧水產(chǎn)設(shè)備的可靠性和安全性受電磁兼容性能的影響。良好的電磁兼容性能要求設(shè)備既能抵抗外部電磁騷擾（EMD），也不會對其他設(shè)備造成電磁干擾（EMI）。電磁兼容性通過EMC測試進行評估，包括電磁敏感性（EMS）和電磁干擾（EMI）測試。電磁敏感性測試衡量設(shè)備對電磁影響的承受程度，低敏感性表示強大的電磁抗擾能力。測試項目包括靜電放電、射頻電磁場輻射、電快速瞬變脈沖群、雷擊浪涌等。電磁干擾分為傳導和輻射兩種傳播形式，對應不同測試方法。通過EMC測試，可以找出設(shè)備的電磁兼容薄弱點，指導改進設(shè)計以減少電磁干擾。電磁兼容設(shè)計的關(guān)鍵在于降低電磁干擾。這可以通過抑制騷擾源、破壞耦合機制、降低接收設(shè)備敏感度等方式實現(xiàn)。隨著智慧水產(chǎn)設(shè)備的廣泛應用，提升克服電磁干擾的技術(shù)手段是解決電磁兼容問題、確保系統(tǒng)正常運行的必要條件。3.3智慧水產(chǎn)設(shè)備的可靠性3.3.2設(shè)備的環(huán)境可靠性環(huán)境可靠性是智慧水產(chǎn)設(shè)備在特定環(huán)境下正常工作的概率。通過氣候和力學環(huán)境可靠性測試，以及綜合環(huán)境可靠性測試，可以了解設(shè)備的表現(xiàn)并進行可靠性改進。同時，采用環(huán)境適應性設(shè)計，包括消解環(huán)境影響和提高抗環(huán)境干擾能力，有助于應對不同環(huán)境條件。智慧水產(chǎn)設(shè)備的環(huán)境可靠性提高有助于降低事故風險，減少經(jīng)濟損失，對行業(yè)規(guī)范的建立也至關(guān)重要。3.3智慧水產(chǎn)設(shè)備的可靠性3.3.3設(shè)備安規(guī)安規(guī)（ProductCompliance）是為了確保產(chǎn)品在設(shè)計、制造、使用等方面符合特定國家或地區(qū)的安全標準和法規(guī)的一系列規(guī)定。智慧水產(chǎn)設(shè)備的安規(guī)認證涉及電流、溫度、電磁兼容性等測試，確保設(shè)備在各個方面滿足法規(guī)要求，提高其安全性和競爭力。安規(guī)設(shè)計側(cè)重于防止人身傷害和設(shè)備損壞，與物聯(lián)網(wǎng)安全設(shè)計有所不同。通過安規(guī)認證，智慧水產(chǎn)設(shè)備可獲得證書和標志，證明其符合安全標準，提高可靠性和使用壽命。3.3智慧水產(chǎn)設(shè)備的可靠性3.3.4智慧水產(chǎn)系統(tǒng)故障診斷水產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展將推動智慧水產(chǎn)系統(tǒng)規(guī)模和復雜度的提升。為確保系統(tǒng)的可靠性和安全性，科學監(jiān)控和管理智慧水產(chǎn)系統(tǒng)是必要的。在故障發(fā)生時，及時采取診斷處理措施以減少損失，因此故障診斷方法在這一過程中至關(guān)重要。有三種主要類型的故障診斷方法：基于解析模型的方法：首先構(gòu)建數(shù)學模型，準確度依賴于模型的精確性。算法相對簡單，通過解析模型獲取目標狀態(tài)信息?；谛盘柼幚淼姆椒ǎ和ㄟ^分析目標發(fā)出的信號檢測其狀態(tài)，使用特征參數(shù)數(shù)據(jù)（如頻率、方差、幅值等）進行判斷。適應性強，但準確率相對較低，小波變換分析方法可提高敏感度?；谥R的方法：無需構(gòu)建模型，主要使用知識處理技術(shù)，具有智能化特征，適用性較強。包括專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)融合等方法。智慧水產(chǎn)信息傳輸?shù)?章4.1無線傳感網(wǎng)絡(luò)4.2LoRa

4.3NB-IoT4.4Wi-Fi4.54G和4GCat.14.65G4.1無線傳感網(wǎng)絡(luò)無線傳感網(wǎng)絡(luò)是由傳感器節(jié)點自組織形成的分布式網(wǎng)絡(luò)，負責匯集傳感器獲取的數(shù)據(jù)，是畜禽物聯(lián)網(wǎng)中必備的傳輸網(wǎng)絡(luò)之一。1.無線傳感網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)無線傳感網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)如圖所示，其中包含傳感器節(jié)點（SensorNode）、匯聚節(jié)點（SinkNode）和任務管理節(jié)點（TaskManageNode）。4.1無線傳感網(wǎng)絡(luò)2.無線傳感網(wǎng)絡(luò)的特點（1）規(guī)模大。監(jiān)測水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)信息通常會使用較多傳感器，在減少監(jiān)測盲區(qū)的同時提高數(shù)據(jù)采集的準確性。（2）自組織。無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點可以隨意放置在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)，各節(jié)點自行組網(wǎng)進行數(shù)據(jù)傳輸；當有傳感器節(jié)點出現(xiàn)故障時，未發(fā)生故障的一些節(jié)點會自行接替完成監(jiān)測任務。（3）易擴展。當某些傳感器節(jié)點發(fā)生故障時，可以接入新的節(jié)點對其進行替換，在原有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上也可以增加新節(jié)點，新舊節(jié)點重新組網(wǎng)，不會影響監(jiān)測系統(tǒng)的正常運行。（4）可靠性強。通過無線傳感網(wǎng)絡(luò)可以獲取人工無法前往采集的數(shù)據(jù)，傳感器節(jié)點對環(huán)境的適應性強，不會被輕易破壞，能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定監(jiān)測。（5）不同類型的傳感器功能各異，每一種傳感器能夠采集的數(shù)據(jù)類型有限，所以在組建無線傳感器網(wǎng)絡(luò)時，要以實際應用場景為依據(jù)加入具備相應功能的傳感器，以達到使用目的。4.2LoRaLoRa（LongRange）是一種長距離無線通信技術(shù)，在433MHz、868MHz、915MHz等頻段運行，具有傳輸距離長、功耗低、節(jié)點多、成本低等特點，具體來說，LoRa通過線性調(diào)頻擴頻技術(shù)（ChirpSpreadSpectrum，CSS）實現(xiàn)了遠距離、低功耗通信，其連接沒有基站要求，還能通過一個網(wǎng)關(guān)控制大量節(jié)點，組網(wǎng)方式靈活，建設(shè)成本低，LoRa也因此被廣泛應用在智慧農(nóng)業(yè)、智慧社區(qū)、智慧物流、智慧家居等眾多行業(yè)，用來滿足碎片化、低成本、大連接的物聯(lián)網(wǎng)應用需求。LoRa網(wǎng)絡(luò)由終端節(jié)點、網(wǎng)關(guān)、網(wǎng)絡(luò)服務器、應用服務器四部分組成，其中終端節(jié)點一般是各種感知設(shè)備，LoRa網(wǎng)關(guān)充當LoRa網(wǎng)絡(luò)中的一個傳輸中繼，終端節(jié)點首先通過LoRa無線通信與一個或多個LoRa網(wǎng)關(guān)相連，再通過4G/5G網(wǎng)絡(luò)等連接網(wǎng)絡(luò)服務器，應用數(shù)據(jù)可以雙向傳輸。4.3NB-IoTNB-IoT（窄帶物聯(lián)網(wǎng)）是基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)的物聯(lián)網(wǎng)新興技術(shù)，是4G/LTE網(wǎng)絡(luò)的主要應用之一。作為低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)的一種，NB-IoT具備部署方式靈活、覆蓋能力強、功耗低、海量連接、低成本五大優(yōu)勢。在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域，NB-IoT常被用來構(gòu)建智能化水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)測系統(tǒng)，通過傳輸、匯聚傳感器采集的信息對養(yǎng)殖環(huán)境、水產(chǎn)生物狀況進行實時監(jiān)測，實現(xiàn)養(yǎng)殖管理自動化和水產(chǎn)生物異常及時發(fā)現(xiàn)。在水產(chǎn)品運輸管理方面，NB-IoT也多被用來幫助生產(chǎn)者實時了解與產(chǎn)品運輸環(huán)境等相關(guān)的信息，作為水產(chǎn)品溯源的其中一個重要環(huán)節(jié)。4.4Wi-FiWi-Fi是IEEE820.11標準下的無線局域網(wǎng)技術(shù)，基于直接序列調(diào)制（Direct-SequenceModulation，DSM）技術(shù)在2.4GHz/5.8GHz頻段運行，它通過無線電波連接互聯(lián)網(wǎng)，借助無線AP將寬帶網(wǎng)絡(luò)信號轉(zhuǎn)發(fā)給無線網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，提供無線局域網(wǎng)服務。Wi-Fi對于構(gòu)建大數(shù)據(jù)云服務平臺、WLANMesh組網(wǎng)、點對多點通信網(wǎng)絡(luò)、異構(gòu)網(wǎng)通信網(wǎng)絡(luò)等至關(guān)重要，是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中必不可少的無線連接技術(shù)。Wi-Fi的優(yōu)勢主要在于：（1）構(gòu)建方便。不需要鋪設(shè)電纜，配備一個或多個無線AP設(shè)備即可實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)覆蓋，大幅度降低了網(wǎng)絡(luò)應用成本。（2）靈活性高。在無線網(wǎng)絡(luò)信號覆蓋區(qū)域，用戶可以選擇任意位置接入網(wǎng)絡(luò)，擴大網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍時只需要增加無線AP設(shè)備。（3）傳輸速率高。Wi-Fi能提供的最高帶寬是11Mbps，即使在信號強度不夠的情況下也能通過自動調(diào)整帶寬保證網(wǎng)絡(luò)傳輸正常進行。（4）傳輸距離遠。在開放場所Wi-Fi的傳輸距離能達到305m，在封閉場所為76～122m，其信號不受墻壁阻隔。（5）輻射小。按規(guī)定Wi-Fi的發(fā)射功率不超過100mW，實際上通常只有60～70mW，輻射較小。但由于Wi-Fi通過無線電波接入互聯(lián)網(wǎng)，其傳輸速率會因受到外部干擾而有所降低，遇到障礙物時也可能會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定現(xiàn)象，Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)安全多通過用戶認證加密來實現(xiàn)，在這些方面與有線網(wǎng)絡(luò)相比有所不足。4.54G和4GCat.11.4G4G是第四代移動通信技術(shù)，以WLAN為發(fā)展重點并融合了OFDM、MIMO、SDR等技術(shù)，在通信質(zhì)量、傳輸速率和兼容性等方面與3G相比有了明顯提升，其傳輸速度可以達到100Mbps/s，上傳和下載的帶寬可達到50M/s和100M/s，兼容2G/3G及衛(wèi)星通信系統(tǒng)、WLAN接入系統(tǒng)等移動通信系統(tǒng)，通信環(huán)境更為安全、靈活，保密性更好，抗干擾能力更強，網(wǎng)絡(luò)信號更穩(wěn)定，可以完成大部分的數(shù)據(jù)傳輸任務，是云應用發(fā)展不可缺少的技術(shù)基礎(chǔ)。在水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)，4G是關(guān)鍵的信息傳輸工具。通過4G網(wǎng)絡(luò)，水產(chǎn)養(yǎng)殖智能終端如傳感器、攝像頭、大型設(shè)備等與云平臺無線連接，實現(xiàn)信息采集、處理、分析和展示；4G高帶寬使得數(shù)據(jù)傳輸更快速、穩(wěn)定，提高信息共享效率；結(jié)合人工智能，實現(xiàn)對水產(chǎn)生產(chǎn)狀態(tài)的自主判斷和管理操作的自動調(diào)控，推動水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)智能化、自動化發(fā)展。4G為水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)提供了重要的技術(shù)支撐，是促使行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵條件之一。2.4GCat.1Cat.1的全稱是LTEUE-Category1，其中UE指用戶終端（UserEquipment），Category指的是分類、類別，Cat.1是用戶終端所支持的傳輸速率的等級之一。終端速率等級劃分如表所示：UE-Category最大上行速率（Mbps）最大下行速率（Mbps）3GPPReleaseCategory011Release12Category15.210.3Release8Category225.551Release8Category351102Release8Category451150.8Release8Category575.4299.6Release8Category651301.5Release10Category7102301.5Release10Category81497.82998.6Release10Category951452.2Release11Category10102452.2Release11Category1151603Release12Category12102603Release12Category1351391.6Release12Category14102391.6Release12Category151497.83916.6Release124.54G和4GCat.1蜂窩移動物聯(lián)網(wǎng)應用場景對網(wǎng)絡(luò)容量需求多樣，主要分為低、中、高三種類型，占比約為6:3:1。其中，低速率場景占比60%，包括路燈、智能停車、環(huán)境管理等，通常使用NB-IoT、LoRa進行數(shù)據(jù)傳輸；中速率場景占比30%，涉及智慧農(nóng)業(yè)、工業(yè)傳感器、智能家居等，使用Cat.1、Cat.4進行連接；高速率場景占比10%，如視頻監(jiān)控、遠程醫(yī)療、自動駕駛，采用5G連接。智慧水產(chǎn)屬于智慧農(nóng)業(yè)，主要采用中速率連接，對成本和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性要求更高。Cat.1提供最大下行、上行速率分別為10Mbps、5Mbps，滿足智慧水產(chǎn)的數(shù)據(jù)傳輸需求且不浪費帶寬。Cat.1可通過簡單參數(shù)設(shè)置接入LTE網(wǎng)絡(luò)，具備較高的系統(tǒng)集成度和成本優(yōu)勢，適用于智慧水產(chǎn)領(lǐng)域，比Cat.4成本更低，降低了30%～40%。隨著蜂窩移動物聯(lián)網(wǎng)的升級，連接將由NB-IoT、4G（含LTE-Cat.1）、5G共同承擔。Cat.1已有完善的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施基礎(chǔ)，目前尚無替代技術(shù)，因此在智慧水產(chǎn)領(lǐng)域，Cat.1有廣闊的應用前景。4.65G5G是第五代移動通信技術(shù)，在頻譜利用、網(wǎng)絡(luò)覆蓋、數(shù)據(jù)傳輸、用戶體驗等方面優(yōu)于4G，其頻譜效率高于LTE3倍以上，每平方公里的設(shè)備連接數(shù)量可達到100萬，峰值速率可以達到10～20Gbit/s，網(wǎng)絡(luò)通信時延低至1ms，用戶體驗速率達到100Mbit/s。5G與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合應用將會對社會生產(chǎn)生活產(chǎn)生巨大影響。在智慧水產(chǎn)方面，5G可以發(fā)展以下應用：（1）提升水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)信息傳輸效率。（2）促進畜禽生產(chǎn)設(shè)備智能化。（3）推動水產(chǎn)品銷售模式轉(zhuǎn)型升級。（4）助力水產(chǎn)品溯源。（5）延長水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈。智慧水產(chǎn)信息處理和應用第5章5.1基于大數(shù)據(jù)的水產(chǎn)業(yè)5.2云計算5.3邊緣計算5.4人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖5.5數(shù)字孿生在水產(chǎn)業(yè)中的應用5.1基于大數(shù)據(jù)的水產(chǎn)業(yè)5.1.1大數(shù)據(jù)與水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)1.大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)是指龐大且難以用傳統(tǒng)方法管理的數(shù)據(jù)集合，需要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)進行處理，以快速篩選有價值信息，發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在價值。大數(shù)據(jù)不僅僅是指數(shù)據(jù)量大，還包括數(shù)據(jù)種類多、變化快、價值密度低等特征，這使得傳統(tǒng)技術(shù)和軟件難以處理。其主要特點有：Volume（大量）：數(shù)據(jù)源廣泛，體量巨大，通常以PB、EB、ZB等計量單位。Variety（多樣）：數(shù)據(jù)來自不同應用和設(shè)備，形成多種結(jié)構(gòu)，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Velocity（高速）：數(shù)據(jù)快速增長，處理速度要求高，通常需要在數(shù)秒內(nèi)完成數(shù)據(jù)分析。Value（價值）：在大數(shù)據(jù)中，真正有價值的數(shù)據(jù)只占極小一部分，應用的關(guān)鍵在于最大程度挖掘這部分數(shù)據(jù)的價值。隨著計算機、信息和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，各行各業(yè)產(chǎn)生的信息數(shù)量急劇增加，大數(shù)據(jù)研究的核心目標是從這些信息中提取有價值的數(shù)據(jù)，并應用于實際生產(chǎn)與管理。5.1基于大數(shù)據(jù)的水產(chǎn)業(yè)2.水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)來源水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)涵蓋了從生產(chǎn)到銷售的全方位信息，包括物聯(lián)網(wǎng)時序數(shù)據(jù)、關(guān)系型業(yè)務數(shù)據(jù)和電子地圖數(shù)據(jù)。通過采集和處理這些數(shù)據(jù)，可以為水產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供問題發(fā)現(xiàn)、趨勢預測和決策指導。水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)主要來源于：水產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)：包括養(yǎng)殖品種、水質(zhì)環(huán)境、養(yǎng)殖密度等，通過傳感器、攝像頭等監(jiān)測設(shè)備獲得，反映實際生產(chǎn)情況和影響生產(chǎn)效率的因素。水產(chǎn)業(yè)市場數(shù)據(jù)：包括水產(chǎn)品的供應量、需求量、價格變動等，主要來源于企業(yè)銷售系統(tǒng)和第三方物流公司，反映市場銷售情況，幫助企業(yè)預測和調(diào)整銷售策略。水產(chǎn)業(yè)政策數(shù)據(jù)：包括政策法規(guī)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)等，主要來源于政府部門和行業(yè)協(xié)會，反映企業(yè)在法律法規(guī)、環(huán)保標準等方面的遵從程度。水產(chǎn)業(yè)科研數(shù)據(jù)：通過科學方法獲得的水產(chǎn)生物和水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)數(shù)據(jù)，包括新品種引進、行業(yè)標準規(guī)范等，為水產(chǎn)生產(chǎn)提供科學建議。水產(chǎn)業(yè)輿情數(shù)據(jù)：包括消費者評價、社交媒體數(shù)據(jù)等，反映消費者需求、看法和喜好，幫助企業(yè)了解消費者，提高產(chǎn)品質(zhì)量和服務水平。水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)來源多樣，覆蓋了生產(chǎn)、市場、政策和評價等多個方面。通過采集和分析這些數(shù)據(jù)，可以幫助水產(chǎn)生產(chǎn)企業(yè)開展業(yè)務決策、產(chǎn)品研發(fā)、市場調(diào)研、質(zhì)量監(jiān)管等方面的工作，提高產(chǎn)業(yè)效益。5.1基于大數(shù)據(jù)的水產(chǎn)業(yè)3.水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)應用水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)通過監(jiān)測養(yǎng)殖環(huán)境、識別品種、評估品質(zhì)、預警風險和管理供應鏈等方面的信息，實現(xiàn)了精細化管理和智能化決策。這些應用領(lǐng)域包括養(yǎng)殖環(huán)境的實時監(jiān)控、品種識別與品質(zhì)評估、風險評估與預警、供應鏈管理與追溯。通過結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、RFID和區(qū)塊鏈等技術(shù)手段，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)能夠提高水產(chǎn)品質(zhì)量與安全性，支持水產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。未來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)的應用前景將更為廣闊。5.1基于大數(shù)據(jù)的水產(chǎn)業(yè)5.1.2水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)是用于收集、存儲、處理和分析水產(chǎn)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，有助于提高水產(chǎn)品質(zhì)量、了解市場動態(tài)和優(yōu)化生產(chǎn)流程。該系統(tǒng)主要包括以下組成部分：數(shù)據(jù)采集模塊：負責通過各種設(shè)備采集水產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)、市場、政策、科研、輿情等數(shù)據(jù)，構(gòu)建全面的數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)存儲模塊：負責將采集到的數(shù)據(jù)存儲在云服務器或本地服務器中，建立高性能、大容量的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，支持快速檢索和查詢，確保數(shù)據(jù)安全。數(shù)據(jù)處理模塊：負責對采集到的數(shù)據(jù)進行預處理、清洗、轉(zhuǎn)換、挖掘和統(tǒng)計，提取特征，利用機器學習、人工智能等算法進行建模和預測，實現(xiàn)精細化管理。數(shù)據(jù)應用模塊：負責將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表、地圖等形式展示，提供養(yǎng)殖監(jiān)管、產(chǎn)量估計、風險預警、疾病防控、市場預測等服務。水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的優(yōu)點在于能夠?qū)崟r、準確監(jiān)測和分析生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的各種數(shù)據(jù)，優(yōu)化生產(chǎn)流程、提高效率和增加盈利。通過實時監(jiān)控和分析，生產(chǎn)者能夠及時發(fā)現(xiàn)并解決問題，避免或減少損失。在設(shè)計使用過程中，需根據(jù)水產(chǎn)業(yè)的需求和數(shù)據(jù)特點進行設(shè)計，考慮系統(tǒng)的可擴展性、可靠性和安全性等因素，保障數(shù)據(jù)安全和系統(tǒng)穩(wěn)定運行。5.1基于大數(shù)據(jù)的水產(chǎn)業(yè)5.1.3水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展挑戰(zhàn)與展望1.水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展挑戰(zhàn)（1）高質(zhì)量數(shù)據(jù)有限（2）數(shù)據(jù)共享程度低（3）數(shù)據(jù)應用人才不足2.水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展展望隨著采集范圍的擴大和相關(guān)技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展，水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)數(shù)量將會規(guī)?；鲩L。標準制定有助于提高應用質(zhì)量，目前水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)應用不斷涌現(xiàn)也必將促進相關(guān)標準的制定，包括設(shè)施設(shè)備標準、數(shù)據(jù)采集標準、數(shù)據(jù)處理標準等，數(shù)據(jù)質(zhì)量和規(guī)范化程度將得到明顯提升，數(shù)據(jù)的安全保護、安全風險評估、合規(guī)性監(jiān)管也會逐漸加強。5.2

云計算5.2.1云計算的三種部署模型（1）公有云是由第三方服務商提供的云服務。用戶直接使用云上的應用程序和服務，無需投資建設(shè)和維護設(shè)施。公有云的優(yōu)點是方便快捷，但安全性較低，因為數(shù)據(jù)存儲在外部。（2）私有云是由用戶自行配置的云服務。訪問用戶有限，服務內(nèi)容可根據(jù)實際需求調(diào)整。私有云的安全性較高，系統(tǒng)可用性由用戶控制，服務質(zhì)量較高，但建設(shè)成本較高。（3）混合云是公有云和私有云的結(jié)合。它能夠?qū)崿F(xiàn)資源彈性伸縮和快速部署，保障安全性能。用戶通常使用公有云的計算資源，將關(guān)鍵業(yè)務放在私有云上運行?；旌显瞥Ｓ糜跒膫洹④浖_發(fā)、文件存儲等方面。5.2

云計算5.2.2云計算的三種服務模式（1）IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務）提供存儲、網(wǎng)絡(luò)、服務器等設(shè)施，用戶自行開發(fā)軟件。國內(nèi)IaaS市場成熟，但仍發(fā)展空間。AWS和微軟領(lǐng)先，新興廠商有技術(shù)實力可謀求發(fā)展機會。（2）PaaS（平臺即服務）提供開發(fā)和管理平臺支持，分為aPaaS和iPaaS。aPaaS降低應用開發(fā)門檻，iPaaS減少軟件壁壘。（3）SaaS（軟件即服務）提供應用軟件，用戶在線租用Web服務，費用低廉、使用方便、升級成本低。SaaS在國際市場占主導地位，國內(nèi)軟件云化趨勢明顯，形成盈利模式，提高軟件附加值。5.2

云計算5.2.3云計算在水產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的應用云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以用于水產(chǎn)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)分析和處理。通過傳感器監(jiān)測水質(zhì)和生物生長信息，上傳到云端進行數(shù)據(jù)分析，幫助養(yǎng)殖戶了解水產(chǎn)品生長情況，優(yōu)化生產(chǎn)管理。結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以預測水產(chǎn)生產(chǎn)中的潛在風險，如魚類疾病，并提前采取措施。同時，還可以分析水產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)量和市場信息，為企業(yè)制定營銷策略提供依據(jù)。5.3

邊緣計算5.3.1邊緣計算物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)被傳輸?shù)皆朴嬎阒行倪M行存儲和計算，但隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量大幅增長，數(shù)據(jù)傳輸和處理需求增加，云計算存在網(wǎng)絡(luò)擁塞、系統(tǒng)延遲等問題。為解決這些問題，邊緣計算（EC）應運而生。EC是一種分布式計算方法，將服務功能從網(wǎng)絡(luò)中心轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣，減少業(yè)務多級傳遞。邊緣服務器靠近終端設(shè)備，在數(shù)據(jù)源附近進行計算分析和處理，減少數(shù)據(jù)傳輸量，降低時延且增強網(wǎng)絡(luò)效能。EC的主要優(yōu)點是低時延、節(jié)省帶寬、高安全性和隱私性，多應用于智能制造、智慧城市、車聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。5.3

邊緣計算5.3.2引入邊緣計算的智慧水產(chǎn)智慧水產(chǎn)包含感知層、傳輸層、處理層、應用層四層架構(gòu)，在智慧水產(chǎn)中引入邊緣計算，能夠使其中的每個邊緣設(shè)備都具備數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理、計算能力，從而實現(xiàn)快速接入異構(gòu)設(shè)備、及時響應服務要求等功能。智慧水產(chǎn)與邊緣計算結(jié)合，主要是將邊緣計算加入感知層與傳輸層之間，智能設(shè)備采集的信息先交由邊緣計算進行初步處理，接著傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)云平臺開展后續(xù)處理，最終實現(xiàn)智慧水產(chǎn)應用。引入邊緣計算的智慧水產(chǎn)架構(gòu)如圖5-1所示。圖5-1基于邊緣計算的智慧水產(chǎn)架構(gòu)5.3

邊緣計算5.3.2引入邊緣計算的智慧水產(chǎn)隨著物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備增多及其類型多樣化，通常會存在一些設(shè)備的通信接口無法聯(lián)網(wǎng)、設(shè)備組成內(nèi)部無線局域網(wǎng)而不能兼容外部設(shè)備等問題，要解決這些問題，滿足網(wǎng)絡(luò)容量和非同類設(shè)備的連接需求，則需要使用智能網(wǎng)關(guān)（Gateway），如圖5-2所示。在基于邊緣計算的智慧水產(chǎn)系統(tǒng)中，智能網(wǎng)關(guān)用于實現(xiàn)邊緣計算，從而保障整個系統(tǒng)的正常運行。圖5-2智能網(wǎng)關(guān)5.3

邊緣計算智能網(wǎng)關(guān)由硬件和軟件組成。其中硬件部分通常包含CPU模塊、以太網(wǎng)模塊、4G/5G模塊、WiFi模塊、CAN模塊、串口模塊和電源模塊等。智能網(wǎng)關(guān)硬件結(jié)構(gòu)圖如圖5-3所示。圖5-3智能網(wǎng)關(guān)硬件結(jié)構(gòu)圖5.3

邊緣計算智能網(wǎng)關(guān)軟件部分由Linux系統(tǒng)、庫函數(shù)（Libraryfunction）、協(xié)議解析程序、數(shù)據(jù)融合程序、通信網(wǎng)絡(luò)程序、設(shè)備管控程序等組成。智能網(wǎng)關(guān)軟件架構(gòu)如圖5-4所示。圖5-4

智能網(wǎng)關(guān)軟件架構(gòu)5.3

邊緣計算智能網(wǎng)關(guān)的核心功能和優(yōu)勢包括：提供網(wǎng)絡(luò)：支持多種無線通信功能和網(wǎng)絡(luò)接入，滿足大量設(shè)備同時接入網(wǎng)絡(luò)的需求。數(shù)據(jù)采集：強大的接入能力，實現(xiàn)各種通信技術(shù)標準之間的互聯(lián)互通，通過協(xié)議自適應解析實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集功能。數(shù)據(jù)處理：對來自不同設(shè)備的數(shù)據(jù)進行預處理和融合分析，減少數(shù)據(jù)損耗和延時。數(shù)據(jù)上傳：篩選出有用的信息傳輸?shù)皆破脚_，減輕數(shù)據(jù)傳輸和計算的壓力。設(shè)備管控：采集物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、運行狀態(tài)等信息上傳至云計算中心，實現(xiàn)實時監(jiān)控、診斷和維護。安全保障：采用加密算法對數(shù)據(jù)進行加密，維護數(shù)據(jù)安全。圖5-5智能網(wǎng)關(guān)功能結(jié)構(gòu)圖5.3

邊緣計算5.3.3邊緣計算的智慧水產(chǎn)應用展望1.邊云協(xié)同邊云協(xié)同是邊緣計算和云計算的協(xié)同合作，其中邊緣計算支持實時數(shù)據(jù)處理，云計算處理全局業(yè)務。在智慧水產(chǎn)中，邊緣計算可過濾和清洗數(shù)據(jù)，減輕云計算中心的負擔，提高效率。這種協(xié)同將推動智慧水產(chǎn)的發(fā)展，助力養(yǎng)殖業(yè)轉(zhuǎn)型。2.融合5G邊緣計算與5G的融合有助于更廣泛的物聯(lián)網(wǎng)應用。邊緣計算可以解決5G應用的網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)量和時延等問題。同時，5G商用也將促進邊緣計算的發(fā)展。隨著5G技術(shù)的進步和物聯(lián)網(wǎng)應用的增加，邊緣計算處理數(shù)據(jù)的需求也將增加。在智慧水產(chǎn)領(lǐng)域，5G和邊緣計算的應用前景廣闊。3.邊緣智能智慧水產(chǎn)涉及復雜的終端設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，邊緣計算需融合人工智能、深度學習等技術(shù)，提升實時響應、數(shù)據(jù)處理和安全保護能力，以優(yōu)化在智慧水產(chǎn)領(lǐng)域的應用。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖人工智能模擬、延伸和擴展人類思維，用于解決實際問題。它包括機器視覺、專家系統(tǒng)等技術(shù)，應用廣泛。在水產(chǎn)養(yǎng)殖中，人工智能可分析大數(shù)據(jù)，學習并優(yōu)化判斷機制，輔助生長管理、設(shè)備控制等，提高效率和資源利用。盡管應用相對較少且面臨挑戰(zhàn)，如水體能見度低和生物活動頻繁，但人工智能仍是高效技術(shù)方法。圖5-6人工智能水產(chǎn)養(yǎng)殖應用邏輯框圖5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖5.4.1機器視覺機器視覺是人工智能的重要部分，通過計算機科學、圖像處理、模式識別等技術(shù)模擬人類視覺系統(tǒng)，自動識別、分析和理解圖像信息。其實現(xiàn)流程包括獲取目標圖像、處理圖像、提取特征、識別目標、跟蹤目標、檢測目標以及進行三維重建等步驟。構(gòu)建完善的機器視覺系統(tǒng)需考慮圖像獲取、預處理、特征提取、目標識別、目標跟蹤、目標檢測和三維重建等方面。機器視覺技術(shù)發(fā)展依賴于深度學習、計算機視覺、圖像處理等技術(shù)。在工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)學、安防等領(lǐng)域有廣泛應用，優(yōu)勢在于非接觸式圖像采集，硬件結(jié)構(gòu)簡單，成本低。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域，機器視覺的應用主要包括以下幾個方面：（1）通過機器視覺技術(shù)，可以自動統(tǒng)計水產(chǎn)生物數(shù)量，提高效率和準確性。（2）機器視覺技術(shù)可用于水質(zhì)監(jiān)測，分析溫度、pH值、渾濁程度等水質(zhì)信息，實現(xiàn)實時監(jiān)測和異常處理。（3）機器視覺技術(shù)可用于水產(chǎn)生物病害診斷，提取病變特征，通過機器學習算法分類識別患病和健康水產(chǎn)生物，提高診斷效率和準確度。（4）機器視覺技術(shù)可用于飼料投喂管理，監(jiān)測水產(chǎn)生物動態(tài)信息，預測飼料需求量，自動控制飼料投放，減少浪費和污染。（5）機器視覺技術(shù)可用于水產(chǎn)生物質(zhì)量評估，分析體重、長度、體積等指標以及魚體形態(tài)特征，得出質(zhì)量評估結(jié)果，綜合評估水產(chǎn)生物質(zhì)量。機器視覺技術(shù)有助于降低工作強度、提高工作效率，快速發(fā)現(xiàn)問題并采取處理措施，提高水產(chǎn)養(yǎng)殖的品質(zhì)和產(chǎn)出效益。雖然有待進一步優(yōu)化，但機器視覺在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域具有廣闊的應用前景，將對整個水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)的發(fā)展起到重要推動作用。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖5.4.2專家系統(tǒng)1.專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)專家系統(tǒng)一般包括人機交互界面、知識庫、推理機、數(shù)據(jù)庫、解釋器、知識獲取六個部分。專家系統(tǒng)的基本工作流程是：系統(tǒng)通過知識獲取將專家和知識工程師等提供的知識存儲在知識庫中，用戶通過人機交互界面提出問題，推理機基于知識庫存儲的知識對問題進行推理，數(shù)據(jù)庫存儲推理結(jié)論，解釋器對問題推理流程和結(jié)論作出詳細說明，并最終呈現(xiàn)給用戶。圖5-7專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖2.專家系統(tǒng)在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域的應用建設(shè)水產(chǎn)業(yè)專家系統(tǒng)可以讓專家及其專長不受時空限制，為水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)管理提供服務。通過水產(chǎn)業(yè)專家系統(tǒng)，養(yǎng)殖人員可以獲取生產(chǎn)建設(shè)、管理決策、效益預測等方面的專家建議，咨詢飼料生產(chǎn)、飼喂管理、病害防治等方面的知識。另外，養(yǎng)殖人員與專家可以在線交流，進行實時遠程問答；水產(chǎn)病害診斷時，可以將染病水產(chǎn)生物樣本圖等資料共享給專家，專家根據(jù)實際病癥開展遠程診斷；將養(yǎng)殖現(xiàn)場的攝像系統(tǒng)與專家系統(tǒng)相連接，專家即可通過遠程訪問的形式查看現(xiàn)場情況，方便及時給予技術(shù)指導。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖5.4.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtficialNeuralNetwork，ANN)是一種機器學習技術(shù)，具有自學習、大規(guī)模信息存儲和并行處理的能力，可彌補常規(guī)計算方法的不足。廣泛應用于信息處理、自動化、醫(yī)學等領(lǐng)域，表現(xiàn)出良好的智能特性。代表性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)輸入層、隱藏層和輸出層構(gòu)成了一個完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖5-8所示，圓圈和連線分別代表神經(jīng)元和神經(jīng)元連接。信息在三個層次之間逐層傳遞，實現(xiàn)對信息的輸入、處理和輸出。輸入層、輸出層的節(jié)點數(shù)量通常是不會變化的，隱藏層則可以根據(jù)實際的信息處理需求，對節(jié)點數(shù)量進行調(diào)整。圖5-8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成（1）感知機。1957年，美國學者FrankRosenblatt基于生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和工作原理，提出了感知機的概念，后來感知機成為了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元。感知機模型圖如圖5-9所示。神經(jīng)元接收各種外界的刺激映射為感知機中的各個輸入，每種刺激的重要性也不盡相同，在感知機中使用加權(quán)的形式來表示各個刺激的重要程度，當各種刺激加權(quán)和達到一定的閾值時感知機被激活輸出一定的輸出值。圖5-9感知機模型圖5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖（2）激活函數(shù)如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均由一個個的感知機互相連接，則整個網(wǎng)絡(luò)只是一個線性的數(shù)學模型，表達能力非常弱，只有當加入其他的非線性部分，整個網(wǎng)絡(luò)才能獲得更好的表達能力，從而完成分類或是回歸的功能，這種添加的非線性部分叫做激活函數(shù)，常見的激活函數(shù)有Sigmoid函數(shù)、Tanh函數(shù)、ReLU函數(shù)等。（3）損失函數(shù)為了判斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合數(shù)據(jù)的優(yōu)良程度，需要確定一個指標，通過這個指標就可以得到網(wǎng)絡(luò)的預測值和標簽中的真實值的誤差，將網(wǎng)絡(luò)的預測值和標簽中的真實值的誤差作為輸入輸入給損失函數(shù)，經(jīng)過函數(shù)的計算便可以得到網(wǎng)絡(luò)的損失loss值，用loss值衡量該網(wǎng)絡(luò)擬合數(shù)據(jù)的效果。目前常用的損失函數(shù)有均方誤差函數(shù)、交叉熵誤差函數(shù)等。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖3.訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理（1）梯度下降。梯度是所有變量偏導數(shù)的向量，其方向上損失值變化最快。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的目標是獲得最優(yōu)權(quán)重參數(shù)，以實現(xiàn)最佳分類或回歸性能。通過不斷迭代訓練，將損失函數(shù)降至最低值，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與真實標簽達到最佳擬合效果。通過沿梯度下降方向不斷更新權(quán)重，重復此過程直到損失函數(shù)收斂于最小值，采用梯度下降算法可快速減小損失函數(shù)值，提高檢測速度。（2）誤差反向傳播。早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度計算采用數(shù)值微分，但計算量大，計算機性能差時難以進行。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論因此陷入低潮。1986年，Hinton提出誤差反向傳播算法，使用鏈式求導法則從輸出端向輸入端計算梯度并逐層傳播。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練包括正向傳播和反向傳播。正向傳播將輸入經(jīng)過隱藏層處理后傳到輸出層，計算實際值與標簽值的誤差。誤差高于閾值時，需調(diào)整權(quán)重參數(shù)降低損失函數(shù)。反向傳播則根據(jù)損失函數(shù)值反向更新權(quán)重值，將誤差從輸出層向輸入層逐層反向傳播，計算每層梯度并沿梯度下降最快的方向更新參數(shù)，循環(huán)直至輸入層。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域的應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水產(chǎn)養(yǎng)殖過程中也多有應用，如運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以氨氮、溶解氧、pH值等參數(shù)作為輸入，得出相應的輸出結(jié)果作為評價標準判斷水質(zhì)環(huán)境是否符合需求，為水產(chǎn)生物生長環(huán)境調(diào)控提供理論參考；在水產(chǎn)病害診斷方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應用能夠提高病害診斷系統(tǒng)的自學習能力，使整個診斷系統(tǒng)擁有更高的自動化性能，進而提高病害診斷的準確率；水產(chǎn)品生產(chǎn)和銷售環(huán)節(jié)也可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測水產(chǎn)品的市場需求量，根據(jù)市場需求調(diào)整生產(chǎn)量，避免因供需不平衡造成資源浪費，影響?zhàn)B殖企業(yè)的收入。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖5.4.4圖像處理圖像處理技術(shù)是應用計算機處理圖像信息的技術(shù)。為了識別場景中的人或物體，需要進行以下圖像處理環(huán)節(jié)：1.圖像預處理：去噪、提高對比度、圖像銳化、幾何變換等，常用的小波去噪、均值濾波器去噪、自適應維納濾波器去噪等方法。2.圖像分割：根據(jù)性質(zhì)差異區(qū)分圖像，得到有意義的部分，核心在于圖像的二值化。3.特征提?。簭膱D像分割中提取大小、形狀、顏色等特征，得到描述目標物的特征集合。4.特征分類與目標識別：通過選擇和降維目標特征集，得到數(shù)量合理且最具區(qū)分度的特征或特征集合，再通過學習特征數(shù)據(jù)得到分類模型，實現(xiàn)目標識別。在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域，圖像處理技術(shù)常用于水產(chǎn)生物識別定位，監(jiān)測水產(chǎn)生物的生命特征，靈敏度高，且非接觸式的識別監(jiān)測還能防止給水產(chǎn)生物造成干擾。將圖像處理技術(shù)和傳感器監(jiān)測技術(shù)相結(jié)合，獲取更為準確的監(jiān)測數(shù)據(jù)，以此完善水產(chǎn)生物動態(tài)分析模型，可以提高水產(chǎn)生物生命信息分析的準確率。圖像處理技術(shù)還能把遙感獲取的圖像信息數(shù)字化，并存儲到計算機中，為養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測、災害預警等提供便利。5.5

數(shù)字孿生在水產(chǎn)業(yè)中的應用5.5.1數(shù)字孿生的內(nèi)涵及其發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)字孿生概念最早由美國的邁克爾·格里弗斯博士于2002年提出，旨在用計算機建立與實物完全相同的模型。2003年，Grieves教授在美國密歇根大學首次提出了數(shù)字孿生的設(shè)想，當時稱為“鏡像空間模型”，后來NASA的JohnVickers將其命名為DigitalTwin。數(shù)字孿生通過采集和整合物理世界中的數(shù)據(jù)，利用模型和算法進行分析和預測，建立虛擬的數(shù)字化模型來描述和復制實際物理系統(tǒng)或過程。數(shù)字孿生體可以描述物理對象在現(xiàn)實環(huán)境中的行為，與物理對象的全生命周期相映射，兩者的各項數(shù)據(jù)同步更新。數(shù)字孿生具有全要素、可推演、可追溯、數(shù)據(jù)雙向流動等特征，已廣泛應用于智能制造、智慧城市等領(lǐng)域，成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)。數(shù)字孿生的發(fā)展階段大致可分為技術(shù)準備期、概念產(chǎn)生期、領(lǐng)先應用期以及深度開發(fā)和大規(guī)模擴展應用期。在政策層面，許多國家已制定相關(guān)政策保障和推動數(shù)字孿生發(fā)展。我國也將數(shù)字孿生寫入《“十四五”規(guī)劃》，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟也設(shè)立了數(shù)字孿生特設(shè)組，開展數(shù)字孿生技術(shù)產(chǎn)業(yè)研究，推進相關(guān)標準制定，加速行業(yè)應用推廣。5.5

數(shù)字孿生在水產(chǎn)業(yè)中的應用5.5.2數(shù)字孿生數(shù)據(jù)獲取關(guān)鍵技術(shù)數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生的基礎(chǔ)，數(shù)字孿生使用傳感器、GIS、RS、北斗衛(wèi)星導航、無線視頻監(jiān)控等多種技術(shù)采集實時數(shù)據(jù)，獲取物理量、幾何形態(tài)、運動狀態(tài)、位置變化等信息，用于構(gòu)建、優(yōu)化數(shù)字孿生模型。5.5

數(shù)字孿生在水產(chǎn)業(yè)中的應用5.5.3數(shù)字孿生的體系架構(gòu)數(shù)據(jù)感知、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、人工智能、人機交互等是實現(xiàn)數(shù)據(jù)孿生應用所需的關(guān)鍵技術(shù)，這些技術(shù)基于平臺化架構(gòu)進行融合，實現(xiàn)物理對象和數(shù)字孿生體之間的信息交互閉環(huán)。圖5-13數(shù)字孿生體系架構(gòu)在數(shù)據(jù)感知環(huán)節(jié)，需要選擇適合的感知技術(shù)和設(shè)備獲取物理對象的實時數(shù)據(jù)，并通過前端處理提高數(shù)據(jù)傳輸效率。傳輸處理環(huán)節(jié)涉及將感知數(shù)據(jù)通過通信技術(shù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)平臺進行存儲、融合和處理，數(shù)據(jù)處理效率是關(guān)鍵，需要采用分布式存儲和流計算等技術(shù)。在模型構(gòu)建環(huán)節(jié)，數(shù)字孿生以物理世界實體特征為基礎(chǔ)進行建模，通過反復迭代形成完善的數(shù)字孿生體，實現(xiàn)對現(xiàn)實場景的復現(xiàn)和推演。最后，可視化應用環(huán)節(jié)通過提供交互界面展示數(shù)字孿生的實時結(jié)果，以輔助行業(yè)應用。數(shù)字孿生在多個領(lǐng)域具有廣泛的應用前景，在研發(fā)和應用過程中需要加強基礎(chǔ)設(shè)施、軟硬件設(shè)備、數(shù)據(jù)和模型等方面的建設(shè)，同時培養(yǎng)專業(yè)人才，以推動數(shù)字孿生技術(shù)的快速發(fā)展。5.5

數(shù)字孿生在水產(chǎn)業(yè)中的應用5.5.4數(shù)字孿生漁場數(shù)字孿生漁場應用數(shù)字模型模擬真實環(huán)境，通過技術(shù)架構(gòu)的三部分實現(xiàn)生產(chǎn)效率和可持續(xù)性的提高。該技術(shù)包括數(shù)字孿生、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)，構(gòu)建數(shù)字孿生漁場的過程包括物理對象、數(shù)據(jù)互動和數(shù)字孿生模型三個部分。物理對象是實際的漁場生態(tài)系統(tǒng)，包括水域、生物、設(shè)備等；數(shù)據(jù)互動是將物理對象與數(shù)字孿生模型進行連接和交互的過程；數(shù)字孿生模型是基于漁場真實數(shù)據(jù)生成的算法模型，可以反映真實的漁場情境，提供實時數(shù)據(jù)分析、預測和決策支持等功能。通過數(shù)字孿生技術(shù)的應用，可以提高漁業(yè)的生產(chǎn)效率和可持續(xù)性。5.5

數(shù)字孿生在水產(chǎn)業(yè)中的應用1.數(shù)字孿生漁場的構(gòu)建過程構(gòu)建數(shù)字孿生漁場的具體流程分為：（1）獲取漁業(yè)數(shù)據(jù)通過衛(wèi)星遙感、傳感器、人工智能等技術(shù)獲取漁業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，并進行處理和清洗以確保準確性和可靠性。（2）搭建數(shù)據(jù)平臺建立數(shù)據(jù)平臺用于存儲、處理和分析漁業(yè)數(shù)據(jù)，考慮保密性和安全性。（3）構(gòu)建數(shù)字孿生模型使用物理模型、計算機模擬、機器學習和數(shù)據(jù)分析等技術(shù)構(gòu)建基于漁場真實生態(tài)的數(shù)字化模型。（4）模型仿真分析和優(yōu)化進行數(shù)字孿生仿真實驗，記錄并分析實驗數(shù)據(jù)，通過仿真訓練和優(yōu)化實現(xiàn)預測和控制功能。（5）實現(xiàn)數(shù)字孿生漁業(yè)服務通過實時監(jiān)測和分析數(shù)據(jù)，調(diào)控漁業(yè)生產(chǎn)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)量。同時，監(jiān)測資源利用和生態(tài)環(huán)境變化，發(fā)展生態(tài)養(yǎng)殖，并與其他領(lǐng)域融合構(gòu)建數(shù)字孿生漁業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。5.5

數(shù)字孿生在水產(chǎn)業(yè)中的應用2.數(shù)字孿生漁場的發(fā)展前景數(shù)字孿生漁場運用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)實時監(jiān)測和調(diào)控漁業(yè)生產(chǎn)，解決傳統(tǒng)問題，加速漁業(yè)創(chuàng)新。隨著技術(shù)發(fā)展，數(shù)字孿生漁場的應用將更豐富，為漁業(yè)科研和產(chǎn)品開發(fā)提供支持。數(shù)字孿生漁場有巨大潛力和市場，但面臨技術(shù)、人才和法規(guī)挑戰(zhàn)。需整合多種技術(shù)，加強人才隊伍建設(shè)，確保數(shù)據(jù)安全和合法性，不斷優(yōu)化以滿足實際需求。水產(chǎn)養(yǎng)殖智能化管控應用第6章6.1水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測與調(diào)控

6.2

水產(chǎn)生物生長過程監(jiān)測 6.3水產(chǎn)生物智能投喂控制 6.4水產(chǎn)生物疾病預測與診斷6.5水產(chǎn)品產(chǎn)量預測分析6.6物聯(lián)網(wǎng)河蟹養(yǎng)殖管理6.1水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測與調(diào)控近年來，一些養(yǎng)殖企業(yè)逐漸引入水質(zhì)監(jiān)測預警系統(tǒng)，使用傳感器技術(shù)對養(yǎng)殖水體的溫度、溶解氧、pH值、氨氮、電導率等指標進行實時監(jiān)測，通過無線傳輸技術(shù)將信息傳輸?shù)皆朴嬎闫脚_進行存儲、分析和處理，并輸出數(shù)據(jù)處理結(jié)果至系統(tǒng)平臺和移動終端。也有一類水質(zhì)監(jiān)測預警調(diào)控系統(tǒng)通過在系統(tǒng)發(fā)出水質(zhì)預警信號的同時調(diào)控進出水電磁閥，并通過控制器控制增氧機等養(yǎng)殖設(shè)備，實現(xiàn)對水質(zhì)的智能化調(diào)控，養(yǎng)殖戶則從系統(tǒng)平臺或手機APP了解水質(zhì)調(diào)控情況。水質(zhì)監(jiān)測預警調(diào)控流程如圖6-1所示。圖6-1水質(zhì)監(jiān)測預警調(diào)控流程圖6.1水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測與調(diào)控也有研究將人工智能應用于養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)測、預測過程?；谌斯ぶ悄艿乃|(zhì)調(diào)控則是將采集的水質(zhì)數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)反饋給智能系統(tǒng)，智能系統(tǒng)根據(jù)當前的水質(zhì)環(huán)境制定水質(zhì)調(diào)控方案，模糊控制和專家系統(tǒng)控制是主要的方法?；谌斯ぶ悄艿乃|(zhì)預測流程如圖6-2所示。圖6-2基于人工智能的水質(zhì)預測流程6.1水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測與調(diào)控而基于人工智能的水質(zhì)調(diào)控則是將采集的水質(zhì)數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)反饋給智能系統(tǒng)，智能系統(tǒng)根據(jù)當前的水質(zhì)環(huán)境制定水質(zhì)調(diào)控方案，模糊控制（FuzzyControl，F(xiàn)C）和專家系統(tǒng)控制是主要的方法。模糊控制指的是一種基于模糊邏輯的控制方法，通過將輸入和輸出變量用模糊集合（FuzzySet，F(xiàn)S）表示，并使用模糊規(guī)則對其進行處理，從而實現(xiàn)對系統(tǒng)的控制，它能夠在處理不確定性和復雜性問題時比傳統(tǒng)的精確控制方法更好地適應實際情況。專家系統(tǒng)控制指的是利用專家知識庫和推理機制，模擬人類專家的思考與決策過程，以解決特定領(lǐng)域問題，實現(xiàn)對該領(lǐng)域的自動控制和管理的一種人工智能方法。通過對數(shù)據(jù)、知識、規(guī)則進行分析和處理，專家系統(tǒng)控制可以自動化地完成復雜的判斷、決策與操作任務。6.2水產(chǎn)生物生長過程監(jiān)測水產(chǎn)生物的生長監(jiān)測對于保證養(yǎng)殖質(zhì)量至關(guān)重要。傳統(tǒng)方法通過定期采樣、測量和記錄水體中的生物量等指標進行，但存在成本高、數(shù)據(jù)失真等問題。人工智能監(jiān)測結(jié)合傳感器和攝像頭等設(shè)備與智能算法，實時監(jiān)測、分析和預測水產(chǎn)生物的生長過程，實現(xiàn)24小時不間斷監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)問題，降低人工成本和水產(chǎn)生物死亡率，優(yōu)化全方位的生產(chǎn)過程。6.2水產(chǎn)生物生長過程監(jiān)測1.水產(chǎn)生物行為活動監(jiān)測

使用攝像頭或其他成像設(shè)備獲取水產(chǎn)生物活動的圖像、視頻信息，通過機器學習技術(shù)分析水產(chǎn)生物視頻的連續(xù)時間序列和空間序列，可以獲取水產(chǎn)生物行為活動的相關(guān)信息，實現(xiàn)自動識別和跟蹤水產(chǎn)生物的行為活動。2.水產(chǎn)生物生長變化監(jiān)測利用機器視覺技術(shù)可以對水產(chǎn)生物長度、面積、重量等參數(shù)進行估算，估算出的參數(shù)輸出到顯示設(shè)備或通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)狡渌O(shè)備，以便進一步處理和應用。3.水產(chǎn)生物生長模型利用人工智能技術(shù)對影響水產(chǎn)生物生長的各種因素，如環(huán)境、飼料等進行分析和預測，可以建立相應的數(shù)學關(guān)系模型。借助生長模型可以了解水產(chǎn)生物生長與外部因素之間的邏輯關(guān)系。6.3水產(chǎn)生物智能投喂控制水產(chǎn)生物的饑餓狀態(tài)主要反映在它的行為上，包括活動范圍和幅度，利用人工智能技術(shù)可以總結(jié)出客觀的指標對水產(chǎn)生物的饑餓程度進行判斷。

圖6-5基于水產(chǎn)生物行為的智能投喂流程也有一些研究基于餌料殘余量判斷飼喂需求，其中的關(guān)鍵在于確定餌料剩余信息，這個過程通常需要使用殘餌數(shù)量計數(shù)器、殘餌收集裝置、水下攝像頭、餌料飼喂機等設(shè)備，將殘餌剩余信息反饋給投喂系統(tǒng)，系統(tǒng)根據(jù)殘餌情況判斷是否進行投喂，控制餌料飼喂機的工作狀態(tài)，使餌料數(shù)量保持在一個相對穩(wěn)定的水平。6.4水產(chǎn)生物疾病預測與診斷1.疾病預測水產(chǎn)生物疾病與養(yǎng)殖環(huán)境、飼料投喂、藥物使用等有直接關(guān)系，水產(chǎn)生物的健康狀態(tài)也能由進食需求、活動頻率、體表特征、生長狀況等反映出來，借助生物傳感、圖像識別、圖像處理等技術(shù)，實時監(jiān)測養(yǎng)殖環(huán)境、養(yǎng)殖操作以及水產(chǎn)生物的行為狀態(tài)和生理指標，有利于及時發(fā)現(xiàn)養(yǎng)殖過程的異常情況，預測水產(chǎn)生物疾病。圖6-6水產(chǎn)生物疾病預測流程6.4水產(chǎn)生物疾病預測與診斷2.疾病診斷水產(chǎn)生物疾病診斷主要通過數(shù)據(jù)比對、人工智能識別、專家遠程診斷來實現(xiàn)。水產(chǎn)生物疾病診斷流程圖6.5水產(chǎn)品產(chǎn)量預測分析水產(chǎn)品產(chǎn)量預測分析系統(tǒng)是一種基于數(shù)據(jù)分析、機器學習、數(shù)學模型技術(shù)，以生產(chǎn)模式、水體環(huán)境、氣象環(huán)境、病害程度等多元數(shù)據(jù)為依據(jù)，結(jié)合水產(chǎn)品產(chǎn)量歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建出水產(chǎn)品產(chǎn)量預測模型，對水產(chǎn)品產(chǎn)量進行趨勢預測、時間性預測、分水域預測等多方面分析的系統(tǒng)。系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、模型構(gòu)建模塊、數(shù)據(jù)應用模塊等組成。圖6-8水產(chǎn)品產(chǎn)量預測分析系統(tǒng)架構(gòu)6.6物聯(lián)網(wǎng)河蟹養(yǎng)殖管理6.6.1物聯(lián)網(wǎng)河蟹養(yǎng)殖管理現(xiàn)實需求傳統(tǒng)的河蟹養(yǎng)殖方式相對粗放，難以充分滿足市場要求，其固有弊端主要表現(xiàn)為以下幾方面：（1）自動化水平低。（2）實效性差。（3）養(yǎng)殖風險高。（4）未建立產(chǎn)品溯源體系。將物聯(lián)網(wǎng)應用于河蟹養(yǎng)殖管理，能夠克服傳統(tǒng)河蟹養(yǎng)殖模式的弊端，物聯(lián)網(wǎng)在河蟹養(yǎng)殖中的應用包括：（1）環(huán)境信息采集和控制。（2）河蟹生長監(jiān)測。（3）河蟹養(yǎng)殖設(shè)備自動控制。（4）河蟹質(zhì)量安全溯源。此外，物聯(lián)網(wǎng)也可廣泛應用于河蟹儲存、冷鏈運輸?shù)拳h(huán)節(jié)中。6.6物聯(lián)網(wǎng)河蟹養(yǎng)殖管理6.6.2物聯(lián)網(wǎng)河蟹養(yǎng)殖管理系統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)河蟹養(yǎng)殖管理是物聯(lián)網(wǎng)水產(chǎn)養(yǎng)殖的具體應用，物聯(lián)網(wǎng)河蟹養(yǎng)殖管理系統(tǒng)架構(gòu)如圖所示。1）河蟹養(yǎng)殖感知系統(tǒng)在物聯(lián)網(wǎng)河蟹養(yǎng)殖系統(tǒng)中，感知層通過溫度、溶解氧等傳感器采集養(yǎng)殖信息，攝像設(shè)備獲取相關(guān)圖片和視頻。氣象站收集環(huán)境因素，預測溶解氧含量，幫助預防缺氧死亡。2）河蟹養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸處理物聯(lián)網(wǎng)傳輸層和處理層通過云計算進行數(shù)據(jù)匯聚、傳輸和處理。后臺系統(tǒng)存儲養(yǎng)殖數(shù)據(jù)，形成知識庫和數(shù)據(jù)模型，為遠程監(jiān)控提供支持，也可用于養(yǎng)殖數(shù)據(jù)庫建設(shè)和質(zhì)量安全追溯。6.6物聯(lián)網(wǎng)河蟹養(yǎng)殖管理物聯(lián)網(wǎng)河蟹養(yǎng)殖管理的具體應用（1）環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。（2）點對多點無線視頻監(jiān)控系統(tǒng)。（3）異常報警系統(tǒng)。（4）生長分析系統(tǒng)。（5）設(shè)備自動控制系統(tǒng)。（6）無人艇投餌系統(tǒng)、無人機投食系統(tǒng)。（7）河蟹溯源系統(tǒng)。6.6物聯(lián)網(wǎng)河蟹養(yǎng)殖管理6.6.3智慧河蟹養(yǎng)殖管理系統(tǒng)平臺智慧河蟹養(yǎng)殖管理系統(tǒng)平臺是對河蟹養(yǎng)殖進行數(shù)字化、智能化管理的綜合平臺，用于實現(xiàn)應用信息可視化和人機交互，管理人員通過該平臺對河蟹養(yǎng)殖過程進行智能化統(tǒng)一管理。平臺首頁如圖所示。6.6物聯(lián)網(wǎng)河蟹養(yǎng)殖管理6.6.4物聯(lián)網(wǎng)河蟹養(yǎng)殖管理APP物聯(lián)網(wǎng)河蟹養(yǎng)殖管理APP的功能與物聯(lián)網(wǎng)河蟹養(yǎng)殖管理系統(tǒng)平臺同步。APP首頁如圖所示，共包含水質(zhì)監(jiān)測、氣象監(jiān)測、水上視頻、水下視頻、增氧設(shè)備、能源監(jiān)控六個功能模塊，點擊功能模塊即可進入對應的管理界面。智慧水產(chǎn)與環(huán)境保護第7章7.1水產(chǎn)養(yǎng)殖尾水處理 7.2赤潮監(jiān)測預警 7.3碳排放管理 7.1水產(chǎn)養(yǎng)殖尾水處理7.1.1水產(chǎn)養(yǎng)殖尾水污染問題隨著水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展，養(yǎng)殖載體數(shù)量增加，養(yǎng)殖污水也越來越多。其排放特征為排水期集中、排放量大、非點源排放。殘留餌料、藥物及水生生物排泄物導致水中硝酸鹽、亞硝酸鹽、氨氮等有害物質(zhì)增多，水質(zhì)惡化。有機污染物分解產(chǎn)生的硫化氫、甲烷等有害氣體進一步污染水體、土壤和空氣。外部污水與養(yǎng)殖業(yè)自身污染共同導致水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境惡化，毒素在水生生物體內(nèi)積聚，引發(fā)疾病甚至死亡。這些毒素通過食物鏈傳播到人體，損害人體健康。養(yǎng)殖尾水污染物及其危害如圖所示。7.1水產(chǎn)養(yǎng)殖尾水處理7.1.2水產(chǎn)養(yǎng)殖尾水處理有關(guān)政策中國已有多部法律法規(guī)對水產(chǎn)養(yǎng)殖污染防治作出規(guī)定。為進一步規(guī)范地方排放標準制訂工作，生態(tài)環(huán)境部在2021年啟動了《地方水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)污染控制標準編制技術(shù)指南》的編制工作，提出建立分區(qū)、分類、分級的水產(chǎn)養(yǎng)殖污染控制體系。生態(tài)環(huán)境部和農(nóng)業(yè)農(nóng)村部聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于加強海水養(yǎng)殖生態(tài)環(huán)境監(jiān)管的意見》，要求加快制定出臺海水養(yǎng)殖尾水排放相關(guān)地方標準，并