【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能捕鱼，特别指一种基于荧光陶瓷led的智能捕鱼方法及系统。
技术介绍
1、海洋渔船对鱼进行捕捞作业时，需要将集鱼灯放置到海面下以对鱼进行诱捕，然而，传统的捕鱼方法存在如下缺点：
2、1、集鱼灯使用传统的金属卤化物灯、卤素灯或者普通led等灯具；而金属卤化物灯不仅存在功耗大、发热量大、光衰大、光效低、光谱波长选择性少，不利于诱捕的缺点，且金属卤化物灯是玻璃制品容易破碎，导致大量紫外线和汞蒸气等有毒气体的输出，会对人体和海洋生物造成伤害，金属卤化物灯的冷却时间也较长，一般需要15分钟才能重新完全启动，关闭时必须冷却10-15分钟后才能提出海面，不然易造成金属卤化物灯的破碎，这个过程将影响捕鱼效率，金属卤化物灯的使用寿命短，一般为2300小时左右；卤素灯的内部填充有汞等稀有金属气体，由于其外部的玻璃灯罩，极易造成磕碰破碎，导致汞蒸气等泄露，造成污染，影响环境；普通led灯的功率多为1000w-3000w，主要应用smd光源，存在光源体积大、光效相对较低的问题，寿命仅在2-3年左右，和金属卤化物灯的寿命相差不大。
3、2、随着海洋渔业资源的日益下降，为了增加灯光集鱼效果，渔民只能通过不断增加集鱼灯数量与作业工作量，或改用更大功率的集鱼灯，这无疑增加了作业成本，直接造成能源的损耗。
4、3、由于海场位置、季节、海水参数与鱼类的习性息息相关，而传统上渔民只能凭经验大致发现渔场中鱼群的位置，且没有办法分辨鱼群种类、鱼群密度，集鱼灯在上升过程中没有办法根据鱼群密度控制上升时间和速度，没有办法控
5、因此，如何提供一种基于荧光陶瓷led的智能捕鱼方法及系统，实现提升捕鱼的安全性、效率、资源利用率以及数量，成为一个亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题，在于提供一种基于荧光陶瓷led的智能捕鱼方法及系统，实现提升捕鱼的安全性、效率、资源利用率以及数量。
2、第一方面，本专利技术提供了一种基于荧光陶瓷led的智能捕鱼方法，包括如下步骤：
3、步骤s10、服务器基于神经网络创建一鱼群识别模型、一鱼群位置预测模型以及一捕捞模型；
4、步骤s20、服务器获取大量的鱼群照片以及捕鱼历史数据，基于各所述鱼群照片以及捕鱼历史数据分别构建第一数据集以及第二数据集，利用所述第一数据集对鱼群识别模型进行训练，利用所述第二数据集对鱼群位置预测模型以及捕捞模型进行训练；
5、步骤s30、渔船行驶到海面上之后，智能控制终端基于触摸显示屏输入的升降指令，通过升降机构将荧光陶瓷led集鱼灯、摄像头以及传感器组放入海面之下，通过传感器组以及定位模块实时采集海水数据以及定位数据；
6、步骤s40、智能控制终端将所述海水数据以及定位数据通过无线通信模块上传服务器，服务器将接收的所述海水数据以及定位数据输入鱼群位置预测模型，得到鱼群预测位置并发送给智能控制终端；
7、步骤s50、智能控制终端基于接收的所述鱼群预测位置控制渔船的移动，通过摄像头实时采集水下照片并上传服务器；
8、步骤s60、服务器将接收的各所述水下照片输入鱼群识别模型，得到包括鱼群种类以及鱼群密度的鱼群识别结果，将所述鱼群识别结果发送给智能控制终端并展示在触摸显示屏上；
9、步骤s70、智能控制终端将触摸显示屏输入的捕捞指令发送给服务器，服务器基于接收的所述捕捞指令，将所述鱼群种类、鱼群密度、海水数据以及定位数据输入捕捞模型，得到鱼群捕捞方案并发送给智能控制终端；
10、步骤s80、智能控制终端基于所述鱼群捕捞方案动态提供荧光陶瓷led集鱼灯、升降机构以及网具的自动化控制策略，以进行智能捕鱼。
11、进一步的，所述步骤s10中，所述鱼群识别模型用于识别是否存在鱼群、鱼群种类以及鱼群密度；
12、所述鱼群位置预测模型用于预测鱼群所处的位置；
13、所述捕捞模型用于输出至少包括荧光陶瓷led集鱼灯下降深度、荧光陶瓷led集鱼灯光度、荧光陶瓷led集鱼灯上升时间、荧光陶瓷led集鱼灯上升速度、网具下网时间、网具下网深度、网具下网时间以及网具下网深度的鱼群捕捞方案；所述荧光陶瓷led集鱼灯光度包括亮度以及色温的组合。
14、进一步的，所述步骤s20具体包括：
15、步骤s21、服务器获取大量的鱼群照片以及至少包括鱼群种类、鱼群密度、海水数据、定位数据、捕捞时间、捕捞数量的捕鱼历史数据；所述海水数据至少包括海水盐碱度、温度、深度、洋流流速、荧光陶瓷led集鱼灯光度；
16、步骤s22、分别对各所述鱼群照片以及捕鱼历史数据进行预处理以及标注后，分别构建第一数据集以及第二数据集；
17、步骤s23、基于预设比例将所述第一数据集划分为第一训练集和第一验证集，将所述第二数据集划分为第二训练集和第二验证集；
18、步骤s24、利用所述第一训练集对鱼群识别模型进行训练直至收敛，再利用所述第一验证集对训练后的鱼群识别模型进行验证；
19、利用所述第二训练集分别对鱼群位置预测模型以及捕捞模型进行训练直至收敛，再利用所述第二验证集分别对训练后的鱼群位置预测模型以及捕捞模型进行验证。
20、进一步的，所述步骤s80具体为：
21、智能控制终端基于所述鱼群捕捞方案，通过升降机构调整荧光陶瓷led集鱼灯下降深度，通过电源模块启动荧光陶瓷led集鱼灯，并调节荧光陶瓷led集鱼灯光度；
22、再基于所述鱼群捕捞方案携带的荧光陶瓷led集鱼灯上升时间、荧光陶瓷led集鱼灯上升速度将鱼群诱导至渔船周边，以进行智能捕鱼；
23、最后基于所述鱼群捕捞方案携带的网具下网时间以及网具下网深度提供网具的下网策略。
24、进一步的，所述步骤s80还包括：
25、智能控制终端接收电源模块进行故障自检得到的故障检测报告，通过触摸显示屏显示所述故障检测报告，基于所述故障检测报告控制报警模块进行报警。
26、第二方面，本专利技术提供了一种基于荧光陶瓷led的智能捕鱼系统，包括如下模块：
27、模型创建模块，用于服务器基于神经网络创建一鱼群识别模型、一鱼群位置预测模型以及一捕捞模型；
28、模型训练模块，用于服务器获取大量的鱼群照片以及捕鱼历史数据，基于各所述鱼群照片以及捕鱼历史数据分别构建第一数据集以及第二数据集，利用所述第一数据集对鱼群识别模型进行训练，利用所述第二数据集对鱼群位置预测模型以及捕捞模型进行训练；
29、海水数据和定位数据采集模块，用于渔船行驶到海面上之后，智能控制终端基于触摸显示屏输入的升降指令，通过升降机构将荧光陶瓷led集鱼灯、摄像头以及传感器组放入海面之下，通过传感器组以及定位模块实时采集海水数据以及定位数据；
30、鱼群预测位置生成模块，用于智能控制终端将本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于荧光陶瓷LED的智能捕鱼方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于荧光陶瓷LED的智能捕鱼方法，其特征在于：所述步骤S10中，所述鱼群识别模型用于识别是否存在鱼群、鱼群种类以及鱼群密度；
3.如权利要求1所述的一种基于荧光陶瓷LED的智能捕鱼方法，其特征在于：所述步骤S20具体包括：
4.如权利要求1所述的一种基于荧光陶瓷LED的智能捕鱼方法，其特征在于：所述步骤S80具体为：
5.如权利要求1所述的一种基于荧光陶瓷LED的智能捕鱼方法，其特征在于：所述步骤S80还包括：
6.一种基于荧光陶瓷LED的智能捕鱼系统，其特征在于：包括如下模块：
7.如权利要求6所述的一种基于荧光陶瓷LED的智能捕鱼系统，其特征在于：所述模型创建模块中，所述鱼群识别模型用于识别是否存在鱼群、鱼群种类以及鱼群密度；
8.如权利要求6所述的一种基于荧光陶瓷LED的智能捕鱼系统，其特征在于：所述模型训练模块具体包括：
9.如权利要求6所述的一种基于荧光陶瓷LED的智能捕鱼系统，其
10.如权利要求6所述的一种基于荧光陶瓷LED的智能捕鱼系统，其特征在于：所述智能捕鱼模块还用于：
...【技术特征摘要】
1.一种基于荧光陶瓷led的智能捕鱼方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于荧光陶瓷led的智能捕鱼方法，其特征在于：所述步骤s10中，所述鱼群识别模型用于识别是否存在鱼群、鱼群种类以及鱼群密度；
3.如权利要求1所述的一种基于荧光陶瓷led的智能捕鱼方法，其特征在于：所述步骤s20具体包括：
4.如权利要求1所述的一种基于荧光陶瓷led的智能捕鱼方法，其特征在于：所述步骤s80具体为：
5.如权利要求1所述的一种基于荧光陶瓷led的智能捕鱼方法，其特征在于：所述步骤s80还包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：张修强，林晓，林海宝，陈伟杰，李彦霖，
申请(专利权)人：福建中科芯源光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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