【技术实现步骤摘要】
一种基于图像采集的水产养殖尾水处理系统和方法
[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别涉及一种基于图像采集的水产养殖尾水处理系统。
技术介绍
[0002]随着我国水产养殖业的快速发展，水产养殖方式从传统粗放型向现代规模化、集约化转变，高密度、集约化养殖技术模式在提升了产量的同时也增加了环境污染的风险，加上存在养殖尾水任意排放的问题，致使养殖尾水污染日益严重，逐渐引起了业界的广泛关注。据研究，养殖系统投入的营养物质仅有30％左右为养殖生物利用，其余散布于养殖系统中。当前，我省水产养殖尾水大多还是直排，受纳水体反作用于养殖系统，导致养殖水质进一步恶化、养殖病害频发、产品质量下降，严重影响水产养殖业健康可持续发展。养殖尾水处理技术已成为水产养殖可持续领域的研究热点，近几年全国陆续开展了池塘养殖尾水综合治理技术试点，其中，连片池塘“三池两坝”、复合人工湿地、池塘底排污、工程化循环水等尾水处理模式为现行主流模式，然而这些模式处理后的尾水效果缺乏智能化监测，为了更智能地监测处理后的尾水，基于图像采集的方法为我们提供了一种更快捷的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像采集的水产养殖尾水处理系统，其特征在于，包括：粗沉淀过程图像采集模块：用于采集并识别水产养殖区域排放的尾水加入微生物类絮凝剂后的第一图像是否粗沉淀合格，确定第一识别结果；过滤过程图像采集模块：用于当所述第一识别结果为合格时，过滤坝过滤水产养殖尾水上的悬浮物，采集并识别水产养殖尾水的过滤过程的第二图像，并判断第二图像的过滤程度是否合格，确定第二识别结果；排出过程图像采集模块：用于当所述第二识别结果为合格时，通过预设的尾水检测装置，检查水产养殖尾水是否达标，并在达标后排出。2.根据权利要求1所述的一种基于图像采集的水产养殖尾水处理系统，其特征在于，所述粗沉淀过程图像采集模块，包括：第一视频流单元，用于当水产养殖区域排放的尾水加入微生物类絮凝剂后，定期监测并采集水产控制区域的第一视频流；识别单元，用于识别所述第一视频流中的水体状态的动态变化特征；第一图像单元，用于通过所述动态变化特征，对当前位置的视频流进行取帧，确定加入微生物类絮凝剂后的水产养殖尾水对应的第一图像；第一识别结果单元，用于对所述第一图像进行比对和识别，确定是否过滤合格，确定第一识别结果。3.根据权利要求2所述的采集模块，其特征在于，所述过滤过程图像采集模块，包括：第二单元，用于当所述第一识别结果为合格时，启动过滤坝，并利用所述过滤坝过滤水产养殖尾水上的悬浮物，并根据设的周期，采集在水产养殖尾水的过滤过程中的第二视频流；分布特征单元，用于识别所述水产养殖尾水的过滤过程中的视频流中的悬浮物的分布特征；第二图像单元，用于通过所述分布特征，对水产养殖尾水的过滤过程中的第二视频流进行动态取帧，确定过滤后的水产养殖尾水对应的第二图像；第二识别结果单元，用于对所述第二图像进行比对和识别，确定过滤后的水产养殖尾水是否过滤合格，确定第二识别结果。4.根据权利要求1所述的一种基于图像采集的水产养殖尾水处理系统，其特征在于，所述尾水检测装置至少包括水流量检测仪、悬浮物检测仪、pH计、COD监测仪、浊度分析仪、和氨氮浓度测定仪。5.一种基于图像采集的水产养殖尾水处理方法，其特征在于，包括：采集并识别水产养殖区域排放的尾水加入微生物类絮凝剂后的第一图像是否粗沉淀合格，确定第一识别结果；当所述第一识别结果为合格时，过滤坝过滤水产养殖尾水上的悬浮物，采集并识别水产养殖尾水的过滤过程的第二图像，并判断第二图像的过滤程度是否合格，确定第二识别结果；当所述第二识别结果为合格时，通过预设的尾水检测装置，检查水产养殖尾水是否达标，并在达标后排出。6.根据权利要求5所述的一种基于图像采集的水产养殖尾水处理方法，其特征在于，所
述采集并识别水产养殖区域排放的尾水加入微生物类絮凝剂后的第一图像是否粗沉淀合格，确定第一识别结果，包括：当水产养殖区域排放的尾水加入微生物类絮凝剂后，定期监测并采集水产控制区域的第一视频流；识别所述第一视频流中的水体状态的动态变化特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：李志斐，谢俊，卢卓殷，程香菊，王广军，龚望宝，张凯，夏耘，
申请(专利权)人：中国水产科学研究院珠江水产研究所，
类型：发明
国别省市：
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