本发明专利技术公开了一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法、系统及介质。本发明专利技术通过获取海底图像数据与声呐采集数据，分析出海底内的鱼群种类、数量、活动轨迹等鱼群信息，根据鱼群信息，结合天气等环境因素，能够精准预测出合适的捕捞深度层和捕捞路径，根据捕捞深度层和捕捞路径进行海域捕捞，能够有效提高捕捞产量，实现增加海洋生产经济效益的目的。另外，本发明专利技术通过分析捕捞路径内的海底地形复杂度，合理排除危险的捕捞路径，能够减少渔网在海底内遇到的异常情况，提高渔船作业的安全系数。提高渔船作业的安全系数。提高渔船作业的安全系数。
【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法、系统及介质
[0001]本专利技术涉及海洋捕捞领域，更具体的，涉及一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法、系统及介质。
技术介绍
[0002]过洋性渔业是在他国200海里专属经济区内捕捞渔业资源的远洋渔业，有着高投入、高风险的产业特点，同时对国际渔业合作和外交战略有深远影响。但是，入渔不稳定、企业遭受经济损失等现象时有发生，其中，造成这些现象的原因有海洋捕捞产量少，捕捞遇到安全问题影响捕捞进度，且捕捞过程中常常会因为恶劣天气等外界因素而影响捕捞产量，因此，现在亟需一种能够提高捕捞产量的方法。
技术实现思路
[0003]为了解决上述至少一个技术问题，本专利技术提出了一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞。
[0004]本专利技术第一方面提供了一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法，包括：
[0005]获取海洋中不同深度的鱼群种类信息、鱼群数量信息、鱼群活动信息；
[0006]将鱼群种类信息、鱼群数量信息、鱼群活动信息进行数据整理得到鱼群监测数据；
[0007]获取海洋历史天气数据，根据海洋历史天气数据得到海洋天气预测数据；
[0008]将鱼群监测数据与海洋天气预测数据导入鱼群预测模型中进行分析，得到鱼群预测数据和捕捞预测数据；
[0009]将鱼群预测数据和捕捞预测数据发送至预设终端设备进行显示。
[0010]本方案中，所述获取海洋中不同深度的鱼群种类信息、鱼群数量信息、鱼群活动信息，具体包括：
[0011]在监测海域内，根据海底最大捕捞深度进行层数划分，并获取不同深度层的海底图像数据与声呐采集数据；
[0012]将海底图像数据进行图像特征提取，得到图像特征值数据；
[0013]将图像特征值数据与鱼类图像数据进行特征对比与数量统计分析，结合声呐采集数据，得到鱼群种类信息和鱼群数量信息。
[0014]本方案中，所述获取海洋中不同深度的鱼群种类信息、鱼群数量信息、鱼群活动信息，还包括：
[0015]构建特定海域内的海底三维地图模型；
[0016]采集海底鱼群声呐反馈数据，根据反馈数据进行基于海底三维地图模型的数据融合分析，得到鱼群运动位置信息；
[0017]根据鱼群运动位置信息，分析出鱼群的运动轨迹并得到鱼群运动轨迹信息，将鱼群运动位置信息和鱼群运动轨迹信息进行信息合并整理得到鱼群活动信息。
[0018]本方案中，所述获取海洋历史天气数据，根据海洋历史天气数据得到海洋天气预
测数据，具体为：
[0019]获取捕捞海域三维区域信息，根据捕捞海域三维区域信息进行区域划分，得到N个初始海洋子区域；
[0020]获取每个海洋子区域中的海洋历史天气数据，并分析相邻子区域中海洋历史天气数据的相似度；
[0021]若相邻子区域中海洋历史天气数据的相似度高于预设天气相似度，则进行子区域合并，得到M个合并海洋子区域；
[0022]获取合并海洋子区域中的海洋历史天气数据并进行预测分析，得到海洋天气预测数据。
[0023]本方案中，所述将鱼群监测数据与海洋天气预测数据导入鱼群预测模型中进行分析，得到鱼群预测数据和捕捞预测数据，具体为：
[0024]将鱼群监测数据导入鱼群预测模型进行轨迹与数量的预测分析，得到鱼群运动轨迹预测数据和鱼群数量分布数据；
[0025]将鱼群运动轨迹预测数据和鱼群数量分布数据进行数据整理得到鱼群预测数据。
[0026]本方案中，还包括：
[0027]将合并海洋子区域中对应的海洋天气预测数据进行天气异常情况分析，得到天气异常值；
[0028]筛选出天气异常值小于预设异常值对应的多个海洋子区域，并计算出多个海洋子区域的平均天气异常值；
[0029]将所述多个海洋子区域进行区域合并得到第一捕捞区域；
[0030]将鱼群预测数据、第一捕捞区域、平均天气异常值导入鱼群预测模型进行捕捞路径预测分析，得到捕捞预测路径数据。
[0031]本方案中，还包括：
[0032]获取鱼群预测数据中的鱼群运动轨迹预测数据和鱼群数量分布数据；
[0033]根据鱼群运动轨迹预测数据和鱼群数量分布数据，分析出第一捕捞深度层数据；
[0034]将平均天气异常值导入鱼群预测模型，计算分析出鱼群深度修正系数；
[0035]根据鱼群深度修正系数，将第一捕捞深度层数据进行深度层数据修正，得到捕捞预测深度层数据；
[0036]将捕捞预测深度层数据和捕捞预测路径数据进行数据合并得到捕捞预测数据。
[0037]本专利技术第二方面还提供了一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法程序，所述基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
[0038]获取海洋中不同深度的鱼群种类信息、鱼群数量信息、鱼群活动信息；
[0039]将鱼群种类信息、鱼群数量信息、鱼群活动信息进行数据整理得到鱼群监测数据；
[0040]获取海洋历史天气数据，根据海洋历史天气数据得到海洋天气预测数据；
[0041]将鱼群监测数据与海洋天气预测数据导入鱼群预测模型中进行分析，得到鱼群预测数据和捕捞预测数据；
[0042]将鱼群预测数据和捕捞预测数据发送至预设终端设备进行显示。
[0043]本专利技术第三方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包
括基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法程序，所述基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法的步骤。
[0044]本专利技术公开了一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法、系统及介质。本专利技术通过获取海底图像数据与声呐采集数据，分析出海底内的鱼群种类、数量、活动轨迹等鱼群信息，根据鱼群信息，结合天气等环境因素，能够精准预测出合适的捕捞深度层和捕捞路径，根据捕捞深度层和捕捞路径进行海域捕捞，能够有效提高捕捞产量，实现增加海洋生产经济效益的目的。另外，本专利技术通过分析捕捞路径内的海底地形复杂度，合理排除危险的捕捞路径，能够减少渔网在海底内遇到的异常情况，提高渔船作业的安全系数。
附图说明
[0045]图1示出了本专利技术一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法的流程图；
[0046]图2示出了本专利技术获取鱼群活动信息流程图；
[0047]图3示出了本专利技术获取海洋天气预测数据流程图；
[0048]图4示出了本专利技术一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞系统的框图。
具体实施方式
[0049]为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0050]在下面的描述中阐述了很多具体细节以本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法，其特征在于，包括：获取海洋中不同深度的鱼群种类信息、鱼群数量信息、鱼群活动信息；将鱼群种类信息、鱼群数量信息、鱼群活动信息进行数据整理得到鱼群监测数据；获取海洋历史天气数据，根据海洋历史天气数据得到海洋天气预测数据；将鱼群监测数据与海洋天气预测数据导入鱼群预测模型中进行分析，得到鱼群预测数据和捕捞预测数据；将鱼群预测数据和捕捞预测数据发送至预设终端设备进行显示。2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法，其特征在于，所述获取海洋中不同深度的鱼群种类信息、鱼群数量信息、鱼群活动信息，具体包括：在监测海域内，根据海底最大捕捞深度进行层数划分，并获取不同深度层的海底图像数据与声呐采集数据；将海底图像数据进行图像特征提取，得到图像特征值数据；将图像特征值数据与鱼类图像数据进行特征对比与数量统计分析，结合声呐采集数据，得到鱼群种类信息和鱼群数量信息。3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法，其特征在于，所述获取海洋中不同深度的鱼群种类信息、鱼群数量信息、鱼群活动信息，还包括：构建特定海域内的海底三维地图模型；采集海底鱼群声呐反馈数据，根据反馈数据进行基于海底三维地图模型的数据融合分析，得到鱼群运动位置信息；根据鱼群运动位置信息，分析出鱼群的运动轨迹并得到鱼群运动轨迹信息，将鱼群运动位置信息和鱼群运动轨迹信息进行信息合并整理得到鱼群活动信息。4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法，其特征在于，所述获取海洋历史天气数据，根据海洋历史天气数据得到海洋天气预测数据，具体为：获取捕捞海域三维区域信息，根据捕捞海域三维区域信息进行区域划分，得到N个初始海洋子区域；获取每个海洋子区域中的海洋历史天气数据，并分析相邻子区域中海洋历史天气数据的相似度；若相邻子区域中海洋历史天气数据的相似度高于预设天气相似度，则进行子区域合并，得到M个合并海洋子区域；获取合并海洋子区域中的海洋历史天气数据并进行预测分析，得到海洋天气预测数据。5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法，其特征在于，所述将鱼群监测数据与海洋天气预测数据导入鱼群预测模型中进行分析，得到鱼群预测数据和捕捞预测数据，具体为：将鱼群监测数据导入鱼群预测模型进行轨迹与数量的预测分析，得到鱼群运动轨迹预测数据和鱼群数量分布数据；将鱼群运动轨迹预测数据和鱼群数量分布数据进行数据整理得到鱼群预测数据。6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法，其特征在于，所述将鱼群监测数...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨炳忠，
申请(专利权)人：中国水产科学研究院南海水产研究所，
类型：发明
国别省市：
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