一种基于边缘计算的远程鱼类腐败预测数据获取方法技术

本发明专利技术公开一种基于边缘计算的远程鱼类腐败预测数据获取方法，步骤为：获取鱼类腐败气体检测数据，用于训练变分自编码器模型；在鱼类腐败气体检测数据加上腐败标签，用于训练变分自编码器的编码器神经网络结构，作为一个分类器模型；将分类器模型迁移为新的变分自编码器，然后重新训练解码器；将变分自编码器运行于鱼类腐败检测系统的边缘计算设备，同时生成一个腐败预测结果和降维后的数据；上述生成数据通过北斗报文系统发送到远程服务器；远程服务器部署解码器获取原始检测数据。本发明专利技术提供的方法在渔船端、边缘计算设备能够同时实现数据降维与腐败预测两个功能，实现远程监控；同时，存储的数据还能够作为储备，实现更高精度的预测。度的预测。度的预测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘计算的远程鱼类腐败预测数据获取方法


[0001]本专利技术属于鱼类腐败预测与数据降维重构
，尤其涉及一种边缘计算的远程鱼类腐败预测数据获取方法。

技术介绍

[0002]远洋鱼类捕捞完成后，在运输过程中需要持续检测鱼类的新鲜程度，避免其腐败。远洋渔船内可以设置各种传感器以采集腐败相关的环境特征，例如三甲胺、氨气等。但渔船在海外，没有蜂窝网络信号，只能通过GPS、北斗等卫星定位系统中的报文通信系统进行通信。报文系统的带宽很低，例如，北斗报文系统最高只能每分钟发送一次报文，一次报文最长不超过140个字节。因此，远洋鱼类腐败预测和检测系统所面临的问题是，远程服务器无法获取这些全部的数据，同时渔船本地也难以获取服务器的预测结果。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中存在的上述不足，本专利技术提供一种基于边缘计算的远程鱼类腐败预测数据获取方法，其不仅能够将大量的传感数据通过神经网络进行降维、压缩，同时还能够进行腐败预测，远程服务器接收到数据后，可以通过解码器还原数据，用于监控、存储、备份或部署更复杂的预测方法。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的远程鱼类腐败预测数据获取方法，其特征在于，包括如下步骤：1)获取鱼类腐败气体检测数据，用于训练变分自编码器模型；2)在鱼类腐败气体检测数据加上腐败标签，用于训练变分自编码器的编码器神经网络结构，作为一个分类器模型；3)将分类器模型迁移为新的变分自编码器，然后重新训练解码器；4)将变分自编码器运行于鱼类腐败检测系统的边缘计算设备，同时生成一个腐败预测结果和降维后的数据；上述生成数据通过北斗报文系统发送到远程服务器；5)远程服务器部署解码器获取原始检测数据。2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的远程鱼类腐败预测数据获取方法，其特征在于：步骤2)中，所述鱼类腐败气体检测数据训练的变分自编码器只保留神经网络结构。3.根据权利要求2所述的基于边缘计算的远程鱼类腐败预测数据获取方法，其特征在于：所述神...

【专利技术属性】
技术研发人员：鄂旭，苏宪利，杨芳，赵生慧，李学鹏，励建荣，王杨，
申请(专利权)人：渤海大学，
类型：发明
国别省市：