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【目的】现有投饵机械主要集中于水上自动化投饵,但根据经验判断投饵量以及饵料的不定向移动容易造成资源浪费和环境污染,需对饵料投喂技术进行智能化改进。【方法】课题组基于物联网背景下的水产养殖,设计了一款立体监控智能化水下投饵机器人,该产品搭载定位器、传感器、水质监测装置和饵料投放装置。采用FAST分析法分析了淡水养殖户的用户需求,构建了投饵机器人的功能系统;以鲤鱼为试验对象,利用BP神经网络建立了智能化投喂模型,该网络经过43轮重复训练后选取了7组测试样本送入模型测试,分析了投喂模型定量投喂的真实程度;通过人机协同试验,系统性地研究了人机协同方式。【结果】该设计可以完成航行器自主避障巡航、水质监测和饵料定量投喂等任务,可以实时反馈水质监测信息和航行器行进路线。【结论】1）基于FAST的智能化水下投饵机器人可以达到科学养殖、健康养殖的目的,有助于减少养殖人员的工作任务、有效节约资源并改善环境,对智能化水下养殖机械和环境友好型水产养殖行业具有一定的研究价值;2）该产品目前仅适用于雾化饵料投喂,在普及方面还存在一定的局限。 相似文献
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明轮驱动虾塘自主导航投饵船设计与可靠性试验 总被引：3，自引：0，他引：3
基于明轮驱动的虾塘投饵船能够适应养殖池塘复杂的环境、满足全塘抛撒的要求,可靠性是其进行推广的关键。采用滚塑工艺设计了全封闭投饵船体,利用免油脂润滑不锈钢链轮和明轮作为驱动机构,以避免对水体的污染,螺旋输送饵料装置可满足船载投饵过程中重心位置稳定的要求,通过GPS+电子罗盘的方式实现了自主导航定位和姿态控制需求。根据虾塘投饵和控制性能要求,进行投饵船直线运动和转弯运动模型的构建,采用PID航向、航速运动控制算法进行巡航路径控制,池塘测试平均速度为0.72m/s,直行和转弯最大偏航量分别为0.8m和0.5m。40d的养殖塘现场试验结果表明,自主导航投饵船在复杂路径下运行平稳,可满足虾塘饵料投喂要求,同时对强风、大雨等恶劣环境进行了可靠性测试,发现并解决了相关问题。 相似文献
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实现饵料的自动投喂是自动化水产养殖的重点,对鱼群的摄食强度进行识别能够为精准投饵提供参考。目前大多数关于鱼群摄食强度的研究都是基于循环养殖池或者自制鱼缸中,并不适用于开放式养殖池塘。基于实际环境,采用水上观测方式建立了鱼群摄食强度视频数据集,并提出了一种基于改进长期卷积循环网络(LRCN)的鱼群摄食强度分类模型,将注意力机制SE模块嵌入卷积神经网络中,通过SE-CNN网络提取视频帧的特征,输入至双层GRU网络中,最后通过全连接分类层得出视频类别。提出的SE-LRCN模型实现了对鱼群摄食视频的强度三分类。试验结果表明,本文提出的模型分类准确率达到97%,F1值达到94.8%,与改进前的LRCN模型相比,准确率提高12个百分点,F1值提高12.4个百分点。研究模型可以更精细地识别鱼群的摄食强度,为自动化精准投饵提供参考。 相似文献
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投喂作为水产养殖过程中的一个关键环节,饵料的投喂量直接影响水产品的质量和养殖成本。然而,目前的投喂方法包括人工投喂和机器定时定量投喂,大多依靠人工经验,很难实现精准投喂。本文基于改进的ResNet34识别鱼群不同的饱腹程度。根据鱼群在不同饱腹阶段表现的摄食行为创建了含有5种不同饱腹程度的数据集,并采用数据增强操作对图像进行预处理。其次在原始模型ResNet34的基础上,本文提出使用坐标注意力机制,使模型在对图像进行特征提取的过程中能够做到专注于更大区域范围。并且使用深度可分离卷积的方式来代替传统卷积,减少模型参数量。为了评估改进的有效性,分析了改进后的模型在鱼群饱腹程度数据集上的性能,并将其与原模型ResNet34、AlexNet、VGG16、MobileNet-v2、GoogLeNet等经典卷积神经网络架构进行比较。综合实验结果表明,该模型相较于原模型参数量减少46.7%,准确率达到93.4%,相较于原模型提升3.4个百分点,同时改进后的模型在准确率、精确度、召回率等方面也都优于其他卷积神经网络。综上所述,本模型实现了性能与参数量之间的良好平衡,为后续模型在实际养殖环境中的部署并指导养殖户改善和制定投喂策略提供了可能。 相似文献
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秋季是池塘青虾养殖管理的关键期,这阶段青虾摄食旺盛,病害易发,池塘水质很容易变化。因此,加强秋季青虾养殖管理可稳固养殖成果,确保池塘青虾养殖的产量和效益。现将池塘青虾养殖秋季管理要点概括如下：1强化饲料投喂秋季需适时增加精饲料的投喂,增加动物性饵料如螺蛳的投喂比例,这样不仅能增加产量,而且可有效提高商品青虾的出塘规格与养殖效益。首先,投喂的饲料要求新鲜、适口、无腐败变质、无污染,以优质全价配合饲料制成颗粒状为佳,配合饲料的粗蛋白含量要达到33％以上。如可投喂青虾、罗氏沼虾颗粒饲料以满足青虾的生长需求。 相似文献
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当今,池塘养殖已经成为淡水养殖的最主要的方式,但是淡水生态系统污染以及水体富营养化问题也尤为凸显,由此引发的大面积水华问题给池塘养殖业带来巨大损失,也对生态环境产生严重威胁。本论文根据某池塘水的指标资料[1],并依据水体主要理化因子与水华的关系,首先利用SPSS数据拟合,建立水体主要理化因子关系模型,并得出水华问题的原因所在。然后利用神经网络模型建立水体理化因子与浮游生物致害密度之间的关系来分析水华产生的原因并进行未来12周的水华问题预测。最后给出水产养殖的具体生态养殖模式——运用生物抑制的思想,由此达到提高养殖产量,减小环境污染的目的。 相似文献
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利用机器视觉技术检测池塘水下自由活蟹的形态位置和数量分布信息,是实现自动投饵船精准变量投喂的关键。本文设计了一种基于联动扩展卷积神经网络的实时轻量型水下活蟹检测器。首先,针对水下图像模糊和色彩不均的特点,以及稀疏分解后不同频率图像的信息组成特点,分别进行K-SVD降噪和Retinex色彩校正;然后,采用联动扩展网络宽度、深度和分辨率方式来协调精度和效率的轻量级Efficient Net作为主干网络;引入复合缩放因子,对堆叠两层加权双向特征金字塔结构的高效融合特征网络和堆叠三层卷积模块的类别/边界框预测网络进行全局联动扩展,以构建适用于有限资源的小型活蟹检测器;最后,在类别/边界框预测网络中利用正交Softmax层替代完全连接的分类层,确保检测器可从小样本数据中学习更多的区分特征,有效缓解小样本检测的过拟合问题。采用自建的20 625幅数据样本对检测模型进行训练和测试,实验表明,降噪、校正后的图像颜色均衡,且清晰度高,检测的平均交并比Iou提高近8个百分点。检测模型Efficient Net-Det0存储内存仅需15 MB,便可实现查准率96.21%和查全率94.86%,单幅图像检测延迟分别为10.6 ms(GPU)和35.0 ms(CPU)。浮点运算次数FLOPs减少至YOLOv3算法的1/15,CPU运行速度是其3倍,而准确性与YOLOv3算法相当,甚至略优。Efficient Net-Det0搭载在资源受限的自动投饵船上能够快速精准检测水下河蟹,并能实现对池塘自由活蟹分布的统计,为建立科学的投喂机制提供可靠的决策信息。 相似文献
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本文介绍了一种池塘喂养机,以前传统的人工划船喂养的方法,会造成抛料不均匀、饵料的利用率较低且易破坏水质导致池塘水体富营养化等问题,费时费力,喂养人员还要忍受日晒雨淋之苦。当前市场上所销售的水产喂养机虽然型号齐全,功能优越,但仍不能全部满足水产养殖行业的需要。因为这些设备的抛洒角度只有90～100度,投料距离只有10米,一部喂养机满足不了一个池塘的需要,全塘均匀投喂更不能实现。而该设备上的抛料器能以每分钟1440转360度全方位抛洒饵料,抛洒直径达到了20米。该设备因具有投饵距离远、投饵面积大、投饵均匀等优点,完全能弥补抛洒箱式喂养机的缺点。 相似文献
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饵料、药剂、微生物等精准投喂是水产健康养殖重要环节,智能投饵船因具备自动避障定位、多点精准投放、支持水质和视频监测集成等功能而逐渐受到关注。从投饵机构、路径控制、投饵策略3方面总结国内外智能投饵船研究现状,重点介绍现有下料机构及抛料机构、路径控制方式、航向控制算法、投饵路径策略和智能投饵技术,并针对当前研究不足,总结未来研发趋势：进一步改善抛饵破碎率及抛洒均匀性、融合5G通信和RTK视觉识别的高精度导航定位系统、开发计算简易的航向高精度控制算法、开发基于机器视觉与声学信息分析的智能投饵管控算法、实现智能投饵船的多功能化发展、构建数字孪生的智能投饵船远程监控系统。 相似文献
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针对池塘养殖中投喂作业需要全塘均匀覆盖的应用场景,存在人工投饲强度大、饲料利用率低的问题,设计一种能够适应不同多边形池塘的养殖船自动导航控制系统。控制系统采用低成本北斗定位模块和高精度电子罗盘进行组合导航,获取池塘养殖船的位置和航向信息作为导航控制器的输入,通过构建基于PD算法的导航控制器,实现航行过程中的路径跟踪。设计一种多边形回纹线导航路径规划算法,能够快速实现多边形池塘的导航路径规划。开展池塘导航试验,试验结果表明：采用所设计的自动导航系统,养殖船能够按照规划的路径航行,在水面行驶速度为0.4~0.5 m/s时,稳定跟踪后最大误差小于2.62 m,平均跟踪误差小于1.30 m,导航精度满足池塘养殖自动投饲要求。 相似文献
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基于STELLA的循环水养殖系统池塘总氨氮动态模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对影响循环水养殖系统养殖池塘中总氨氮动态的各种因素及其因果关系的分析,得出了养殖池塘中总氨氮的理论模型.在理论模型基础上,使用STELLA系统动力学模拟软件建立了循环水养殖实验系统中池塘水体总氨氮的系统动力学模型.通过将系统设计和运行的相关参数代人到该模型中,对养殖过程中池塘中总氨氮的动态变化进行了模拟运算,模拟结果与实测值基本吻合,说明该模型对实验系统的模拟具有一定的可信度,可为循环水养殖系统的设计和运行优化提供依据. 相似文献
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针对虾蟹养殖过程中投饵采用沿塘抛洒、人工划船抛洒等无法做到均匀投喂,存在饵料利用率低、投饵作业效率低、影响水质、劳动强度大,饵料抛撒分布一致性和均匀性差等问题。开展颗粒饲料撒播无人机和智能投饵(药)船等智能投饵装备的投饵能力、投饵破损率、最大投饵幅宽、航线规划能力、自主控制模式行驶轨迹精度、续航能力的测定,测试机具作业性能;通过对生产率、投饵效率比、经济效益的测定,测试机具效能。试验结果表明：颗粒饲料撒播无人机和智能投饵(药)船投饵能力分别为2.04~35.10 kg/min和0.75~3.02 kg/min,破损率平均值分别为0.28%和2.07%,最大投饵幅宽平均值分别为14.85 m和10.402 m,航线规划能力分别为自动规划和人工规划,行驶轨迹精度最大水平偏航距分别为-0.17 m 和-0.73 m,班次生产率分别为7.918 hm2/h和3.841 hm2/h,投饲效率比分别为53.24%和-25.66%,平均费用分别为1 867.05元/hm2和5 244.6元/hm2。两款机型均进行颗粒饲料智能化投饵作业。颗粒饲料撒播无人机可在多个池塘间连续投饵作业,无需人工搬运机具进行换塘作业,投饵作业效率、可靠性和转移灵活度高于智能投饵(药)船和人工投饵作业;不受池塘形状尺寸、水草覆盖率、增氧管路、电线排布等影响;智能投饵(药)船可在下雨、刮风等恶劣天气进行投饵作业;作业续航时间较长,充一次电可满足当日投饵作业;可一次同时完成投饵和施药作业。 相似文献
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鱼菜共生池塘养鱼技术是一种生态养鱼技术,它是依据鱼类和植物的生长环境、营养生理和理化知识等特点,结合水产养殖与蔬菜养殖这两种不同的农业养殖技艺,进行科学的生态规划,实现和谐共生。通过对重庆市九龙坡鱼菜共生项目的研究,说明这种养殖技术存在巨大的经济效益,值得推广。 相似文献
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大闸蟹是我国特有的名优水产养殖品种,其质量既是确定投喂量的重要依据,亦是评判其生长状况、品质等级的重要指标。为了准确估算蟹体质量,提出一种基于多维度特征和轻量梯度提升机(Light gradient boosting machine,LightGBM)的大闸蟹质量估算方法。首先通过相机获取蟹体图像,其次采用图像处理技术对图像进行分割以获取背甲图像,然后提取背甲二值图像的几何特征构成形状特征(Shape features,SF);提取不同颜色空间背甲图像的各通道分量值构成颜色特征(Color features,CF),并采用标定法计算特征值;最后采用基于LightGBM的方法预测大闸蟹质量。本文根据色泽表征其发育状况,提取背甲颜色特征与形状特征构成多维度特征,解决单一形状特征导致预测精度不高的问题;提取背甲轮廓比值作为形状特征,有效降低随机调整相机高度对特征值稳定性的影响;在真实数据集上进行预测,结果表明平均绝对误差(MAE)为2.751g,均方根误差(RMSE)为3.680g,决定系数R2为0.949。并与SF-LightGBM、SF3-LightGBM 、area-OLS、MF-BPNN和MF-SVM质量估算方法进行对比,本文方法的各评价指标的性能均有较大幅度提升,能够较准确地估算出大闸蟹蟹体质量。 相似文献
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西藏林芝市场供应的水产品绝大部分由内地通过陆路或空运方式供应,水产设施养殖方面在西藏林芝市尚存空白。在西藏林芝市开展高原渔业集装箱设施养殖试验,通过大力发展集装箱养殖,探索在高原地区发展渔业养殖的新思路、新方法,保障当地水产品供给,可逐步改变水产品基本靠外运和天然捕捞为主的现状。试验结果表明,以集装箱养殖模式养殖罗非鱼、生鱼、宝石鲈、草鱼,平均成活率≥94%,增重率在1.6~5.3 g/d之间,每年的可预期利润达8万元以上。集装箱养殖系统养殖过程无环境污染,产品健康优质、丰富多样,该试验对高原水产养殖模式进行了有益的尝试,实现了较高的经济效益和社会效益。 相似文献
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针对现有封闭式种猪性能测定站自动化程度不高、无法提供种猪体尺信息等问题,设计了一种集种猪自动识别、体质量自动称量、采食量自动统计、体尺自动测量于一体的封闭式种猪性能测定站。该系统机械部分采用前后端分离设计,通过设计采食门装置和门禁装置为种猪提供封闭测量环境,在此基础上,基于FIR滤波设计了种猪体质量动态称量算法,基于椭圆拟合设计了种猪理想姿态筛选算法,并进一步提出了基于包络分析的种猪体尺测量算法。分别进行了利用实际猪群模拟种猪生长性能验证试验和体尺测量试验,试验验证结果如下：生长性能试验猪群自由采食日均次数8.94次、日均采食时间92.93 min、群体料肉比2.66,Logistic拟合的生长曲线拐点日龄为126.18 d、拐点体质量72.70 kg,符合猪群的生长规律;体尺测量试验中猪群能够筛选出理想姿态帧,体长、体宽、臀宽、体高、臀高等体尺的平均相对检测误差分别为3.69%、2.53%、2.60%、2.59%、2.17%,满足体尺测量要求。试验结果表明,本文设计的封闭式种猪性能测定站可用于种猪的生产性能测定,能够同时提供种猪体质量、采食量和体尺等信息,提高育种效率。 相似文献