一种循环水养殖鱼类智能分级系统技术方案

本发明专利技术公开了一种循环水养殖鱼类智能分级系统，系统可以包括养殖池、水下摄像机、生物量评估通道、吸鱼泵、服务器、补光灯等。该系统主要利用机器视觉和人工智能算法对循环水养殖鱼群社群等级结构信息进行量化与分析，继而结合鱼群不同社群等级个体间的游泳策略博弈特征，耦合循环水养殖环境信息，求解当前养殖对象最佳的社群等级结构配置，并基于该配置实现养殖鱼类智能分级。本发明专利技术的系统结构简单，方法简便有效，能在保证养殖鱼类摄食福利的同时，促进鱼群社群等级结构稳定，避免鱼群内部个体社群等级的分化，从而提高生产效率，最大化养殖效益。化养殖效益。化养殖效益。

【技术实现步骤摘要】
一种循环水养殖鱼类智能分级系统


[0001]本专利技术属于工业化循环水智能养殖领域，涉及一种耦合养殖鱼类摄食福利和游泳能耗分析的智能化养殖模式，尤其涉及一种循环水养殖鱼类智能分级系统。

技术介绍

[0002]我国是鱼类养殖大国，当前国内鱼类养殖模式以土塘和网箱为主，随着水资源日益匮乏和环境污染带来的压力，具有环境和生产可控的循环水养殖已成趋势。如何缓解养殖对象间个体大小分化是水产养殖中的难题。一般来说，养殖对象的体型大小决定了其社群等级，体型愈大，社群等级愈高。个体大小分化在很大程度上导致了养殖对象社群等级的分化，其不仅影响养殖对象(尤其是社群等级较低个体)的摄食和生长福利，还不利于养殖者的日常管理。就鱼类(尤其是社群等级明显的鱼类)而言，目前水产养殖中提倡将养殖对象进行大小均一化分级来应对上述难题，即将大小相近个体重新聚至同一养殖水体，以此来弱化由社群等级分化带来的鱼群个体间的物理应激。然而，该方式费时费力，成本过高，且未充分考虑分级后鱼群社群等级结构的稳定性，极易造成养殖对象个体大小的再次分化，从而导致二次甚至多次后续分级。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种循环水养殖鱼类智能分级系统，其特征在于，该系统利用机器视觉和人工智能算法对循环水养殖鱼群社群等级结构信息进行量化与分析，继而结合鱼群不同社群等级个体间的游泳策略博弈特征和养殖环境信息，获得当前养殖对象最佳的社群等级结构配置，并基于该配置实现养殖鱼类智能分级。2.根据权利要求1所述的循环水养殖鱼类智能分级系统，其特征在于，所述系统包括养殖池、水下摄像机、生物量评估通道、吸鱼泵、服务器、补光灯；所述的水下摄像机、生物量评估通道安装于养殖池内部，并与服务器连接；同时服务器的输出端分别连接补光灯和吸鱼泵。3.根据权利要求1所述的循环水养殖鱼类智能分级系统，其特征在于，所述的利用机器视觉和人工智能算法对循环水养殖鱼群社群等级结构信息进行量化与分析，具体如下：(1)利用机器视觉技术及人工智能算法计算出当前养殖池内鱼群个体体长(L)、体宽(W)信息；继而对鱼群个体体长信息进行归一化：
①
当W
i
≤0.4L
i
时，
②
当W
i
＞0.4L
i
时，其中1≤i≤N，N为当前养殖池内养殖对象数量，L
i
为第i个对象的体长，L
max
和L
min
分别表示当前养殖池内养殖对象的最长体长和最短体长；(2)基于归一化的鱼群个体体长信息，量化鱼群社群等级结构特征，计算不同社群等级个体在群体中所占比例：
①
高社群等级个体比例其中N
h
为0.7≤L≤1的鱼群个体数量；
②
中社群等级个体比例其中N
m
为0.3＜L＜0.7的鱼群个体数量；
③
低社群等级个体比例其中N
l
为0≤L≤0.3的鱼群个体数量。4.根据权利要求3所述的循环水养殖鱼类智能分级系统，其特征在于，所述的继而结合鱼群不同社群等级个体间的游泳策略博弈特征和养殖环境信息，求解当前养殖对象最佳的社群等级结构配置，具体为：根据已量化的鱼群社群等级结构特征信息和鱼群游泳策略博弈特征分析，耦合水体流速信息，确定当前鱼群最佳社群等级结构配置P
h
’
、P
m
’
、P
l
’
：1)当养殖水体平均流速V≥1BL
h
/s，其中BL
h
为未经归一化处理的高社群等级个体平均体长，则：P
h
’
＝P
h
，P
m
’
＝P
m
，P
l
’
＝P
l
；2)当养殖水体平均流速1BL
h
/s＞V≥1BL
m
/s，其中BL
m
为未经归一化处理的中社群等级个体平均体长，则：
①
当N
h
＝1时，P
h
’
＝P
h
，P
m
’
＝P
m
，P
l
’
＝P
l
；
②
当N
h
＞1时，P
m
’
＝1
‑
P
h
’‑
P
l
’
，P
l
’
＝P
l
，其中M
feed
为当前日投饲量，M
all
为当前鱼群生物量总和；3)当养殖水体平均流速1BL
m
...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵建，文彦慈，魏丹，朋泽群，叶章颖，刘鹰，朱松明，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：