乡村振兴战略实施中智能水产养殖系统的应用

水产养殖作为农业经济的重要组成部分,是农村现代经济发展新的增长点,在开展乡村振兴实践中,已逐渐成为农民增收的重点产业。该文通过深入研究智能水产养殖系统的技术原理、应用场景、在乡村振兴中的影响以及面临的挑战与未来展望,探讨了智能水产养殖系统在推动乡村振兴方面的潜在作用,旨在为相关领域的研究和实践提供有益的借鉴。

基于物联网技术的智能水产养殖管理系统设计

智能化养殖技术改变了过去依赖经验养殖的方式,逐步实现精准化养殖,节省劳动力的同时提高养殖效率。文章基于物联网技术,设计并实现了一种智能水产养殖管理系统。该系统可实时采集诸如水温、水PH值、水含氧量、水浑浊度、水氨氮含量、水位、盐度、亚硝酸盐等关键参数,为及时调整养殖措施提供了第一手资料。

一种智能水产养殖沙盘中的无线传感网模块设计

zigbee是目前无线传感器网络的主流技术。本文利用zigbee技术设计了智能水产养殖沙盘中的无线传感网模块,实现了水环境重要参数的采集监控和水泵、增氧泵的自动和手动控制。

一种智能水产养殖沙盘中的网关模块设计

传感器网络中网关实现了互联网和传感网的连通。基于S3C2440实验仪,开发一个适合智能水产养殖沙盘的网关软件平台,实现远程和本地实时数据采集,以及执行节点控制。

中国智能水产养殖发展现状与对策研究

中国的水产养殖业已进入从传统渔业向现代渔业过渡的重要阶段,为了突破资源和环境的限制,养殖者必须使用现代技术来促进传统水产养殖方法的转变。本文主要介绍了发展水产养殖的好处,分析了水产养殖的现状和对策,并根据水产养殖的未来发展趋势提出了建设性的发展建议。

智能水产养殖投喂系统营销模式创新

针对解决我国水产养殖现状存在缺乏精准养殖、科学管理、产品安全方面、保护鱼塘水体避免富营养化以及高效水产养殖基地管理等问题。因此,本产品提出构建硬件+云平台+终端、移动端为主的智能水产养殖系统。本论文针对智能水产养殖投喂系统运用4P理论进行研究,通过分析智能水产养殖投喂系统的产品问题、价格问题、渠道问题、促销问题找出痛点并且提出相应的营销模式创新。

辽宁省义县智能化水产养殖系统设计及推广

通过建立和推广智能化水产养殖系统,解决义县水产养殖过度依赖养殖经验、缺少智能化设备以及“靠天吃饭”等问题。以大数据和物联网传感器技术为依托,利用传感器对外部环境进行充分感知,同时通过大数据技术对数据进行系统性分析,并实施反馈数据,实现水产养殖远程监测和智能化管理,为普及智慧水产养殖以及加快当地水产养殖产业发展助力。

基于WiFi物联网水产环境智能监控仪表的设计

顺应"互联网+"智能水处理发展的需求,研制了一款基于WiFi物联网的水产环境智能监控仪表。该仪表可实现对pH值、水温、浊度和溶氧量等水质参数实现精准在线监测。基于STM32作为核心控制器,实现了对pH值、水温、浊度和溶氧量等多参数的采集、处理和显示。结果表明,该智能监控仪表具有数据监测准确、运行稳定等特点,有很好的应用前景。

Windows DNA体系在智能化水产养殖信息系统中的应用

介绍了智能化水产养殖信息系统的最基础且最关键的技术Ｗｉｎｄｏｗｓ ＤＮＡ体系；解释了前端客户层、中间业务逻辑层、数据库服务器层及其主要技术；给出了开发过程中的一个应用实例．

基于区块链技术和HACCP管理的智能化水产品质量安全溯源系统的设计与实现

近年来,水产品质量安全问题频发,传统水产品质量安全溯源系统面临巨大的挑战。为保障水产品质量安全,改善信息溯源,构建良好信任桥梁,采用区块链技术与HACCP管理相结合的方法,设计并分析全新的智能化水产品溯源系统。利用区块链技术去中心、去信任、不可篡改、公开透明等特性,有效改善传统水产品溯源系统信息不对称、监管约束难、溯源效率低、举证追责烦琐等问题。与HACCP管理结合进一步优化水产品质量安全管理,增强质量安全保障,优化信息存储。仿真实验结果显示,系统运行稳定,信息真实,管理规范,功能多元。通过实际案例验证,该系统必将在水产电商经济的实际应用中发挥优势。

基于视觉语义和点线融合的无人艇动态水面环境感知SLAM算法

无人艇在复杂水面环境下的自主导航能力是其完成养殖作业的基础,其在智能水产养殖中的发展前景巨大。视觉同时定位与地图构建(Simultaneouslocationandmapping,SLAM)技术可以提供实时的环境信息,是实现无人艇自主导航的关键。然而,水面环境是一种缺乏足够有效特征点的低纹理场景,且受水面波纹和反光影响存在大量动态无效特征点,导致视觉SLAM位姿的计算精度较差、性能严重下降。为此,提出了一种面向动态水面环境的基于视觉语义和点线融合的SLAM系统。首先,对ORB-SLAM3算法框架进行改进,增加语义分割线程,利用语义信息生成掩码消除水面无效特征点,以消除动态水面环境的干扰。其次,加入线特征来加强系统稳定性,提出了一种基于几何约束的线段匹配方法,提高水面线特征提取和跟踪的准确性,并利用点线特征融合提高数据关联的准确性,解决传统SLAM算法在水面低纹理场景中提取不足的问题。在USVInland数据集上的实验结果显示,与ORB-SLAM3和PL-SLAM算法相比,改进后算法的定位精度在直线航行中平均提高了44.74%和55.48%,在机动航行中最多提高了76.60%和70.15%,有效消除了水面干扰对位姿估计的影响,提升了视觉SLAM系统在水面低纹理场景中位姿估计的准确性和鲁棒性。

基于YOLOv5的复杂场景鱼苗数量检测技术研究与应用

针对复杂场景下传统鱼苗统计费时费力的问题,本文提出了一种基于YOLOv5的数量检测方法,实现了智能、准确、高效的鱼苗数量统计。该方法基于自主采集的鱼苗数据构建训练数据集,通过应用YOLOv5算法实现鱼苗数量智能统计模型。结果显示,无论光照条件变化还是鱼群密度变化,该方法均具有较高的准确性和鲁棒性。同时,本文结合J2EE相关技术,探讨其在实际水产养殖中的应用价值,为智能水产养殖提供了新的技术支撑和解决方案。

中国深水网箱养殖科技专利情报分析与对策研究

深水网箱养殖业在中国发展较快,已成为绿色渔业发展的重要路径之一。以单位水体体积产量为指标,可将2007—2017年中国深水网箱养殖业大致分为3个阶段:2007—2011年,2009年单产峰值达13.11 kg/m^3;2011—2015年,2013年单产峰值达到17.79 kg/m^3;2015—2017年,单产基本保持在11 kg/m^3以上。专利情报分析发现,科研院所是深水网箱专利申请主体,投饲系统、收捕系统、水质监控、网衣清洗等智能化控制系统成为技术创新的重要方向。目前深水网箱养殖的主要差距是:信息感知与识别度不高、数据处理与分析能力有待提高、科学决策的路途较长。根据对半潜式大型智能渔业养殖平台的分析,提出深化提升智能深水网箱养殖核心技术、建立智能深水网箱养殖渔业数据分析中心、构建智能深水网箱养殖渔业标准体系和深水网箱养殖渔业信息安全体系等建议,为推动深水网箱养殖业率先实现现代化提供参考。

基于Zigbee网络的中华绒螯蟹养殖中溶氧量智能控制系统研究与应用

随着信息技术和规模化水产养殖的发展,传统的养殖模式将会逐渐被智能水产养殖所取代。构建了基于Zigbee的中华绒螯蟹养殖中溶氧量的智能控制系统,并着重研究了蟹塘的增氧控制算法,针对溶氧量变化的非线性、大滞后、不确定、大惯性等特点,提出了模糊RBF神经网络改进的PID控制策略,并通过Matlab进行模糊RBF神经网络控制器与常规PID控制器和模糊PID控制器进行仿真对比,同时在某中华绒螯蟹养殖基地进行模糊PID控制器和模糊RBF神经网络控制器进行应用实验对比,证明了模糊RBF控制器能够更好地满足中华绒螯蟹养殖溶氧量的控制要求。

基于计算机视觉的鱼类分级方法的研究

由于鱼苗本身质量和摄食能力的差异,同一池塘的鱼在成长一段时期后,鱼的大小会发生明显变化,导致个体小的鱼摄食困难,需要对鱼进行分级使较小的鱼也得到生长。本文以鲫鱼为实验对象研究了一种新的分级方法,利用计算机视觉技术及鱼群分级算法,通过对鱼图像处理结合体长-体重的关系来确定鱼的等级。计算机视觉技术和图像处理技术的应用克服了传统分级过程中因鱼水分离而对鱼造成的损害,提高了分鱼效率和水产养殖智能化水平,给其他鱼类的分级及后期加工生产提供了参考价值。