一种基于机器视觉的精准投喂系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的精准投喂系统及方法，系统包括图像采集模块、图像处理模块、饱食程度评估模块、自动投喂机和控制模块；图像采集模块，用于实时采集鱼塘的水面水花图像；图像处理模块，与图像采集模块信号连接，采用卷积神经网络对实时采集的水面水花图像进行分割、特征提取，获取水面水花图像的水花特征，水花特征包括水花的尺寸和持续时间；并将投食前、投食中、投食后的水花特征存入摄食水花图像数据库；饱食程度评估模块，基于饱食程度评估模型，根据摄食水花特征评估鱼群摄食活跃程度和饱食程度。本发明专利技术中根据采集并分析水面水花特征进行调整投喂速度，使投喂速度与摄食速度相协调，实现精准投喂，减少残饵的产生。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水产养殖，具体是一种基于机器视觉的精准投喂系统及方法。

技术介绍

1、我国是全球最大的水产养殖大国，养殖产量占据全球总产量的约70％。这一巨大的养殖规模对我国国民经济和社会发展产生着深远而积极的影响。特别是在淡水鱼养殖方面，我国的地理和气候条件提供了良好的养殖环境，使得淡水鱼养殖成为我国水产养殖的重要组成部分。这不仅有助于满足国内居民对蛋白质的需求，还为出口创造了巨大的经济价值。

2、然而，尽管我国水产养殖规模庞大，实际生产中面临着严重挑战，比如投喂效率低、环境污染等问题。现有投喂方式下，约15％的饵料未被有效摄食而沉淀在鱼塘底部或溶解在水体中，使得养殖水体中碳、氮、磷含量增加，造成养殖环境污染、养殖风险提高等问题。准确分析鱼群摄食状态，精准投饵，对于降低污染和养殖成本、保证鱼群成活率等具有重要意义。

3、为了更好地发挥水产养殖的优势，促进行业的可持续发展，有必要采取创新性的方法和科技手段，提高养殖效率，减少环境负担，确保水产养殖在国家经济和社会中发挥更为积极的作用。

技术实现思路<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器视觉的精准投喂系统，其特征在于：包括图像采集模块、图像处理模块、摄食水花图像数据库、饱食程度评估模块、自动投喂机(4)和控制模块(13)；

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的精准投喂系统，其特征在于，所述图像采集模块包括用于采集图像的摄像头(11)，以及对鱼塘补光的LED光源(12)。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的精准投喂系统，其特征在于，投食前为投喂时间点前10～20分钟；投食后为自动投喂机(4)停止投喂后的10～20分钟。

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的精准投喂系统，其特征在于，所述饱食程度评估模型是根据鱼的生...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器视觉的精准投喂系统，其特征在于：包括图像采集模块、图像处理模块、摄食水花图像数据库、饱食程度评估模块、自动投喂机(4)和控制模块(13)；

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的精准投喂系统，其特征在于，所述图像采集模块包括用于采集图像的摄像头(11)，以及对鱼塘补光的led光源(12)。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的精准投喂系统，其特征在于，投食前为投喂时间点前10～20分钟；投食后为自动投喂机(4)停止投喂后的10～20分钟。

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的精准投喂系统，其特征在于，所述饱食程度评估模型是根据鱼的生物学特性、渔农专家经验及鱼群养殖过程中的水面的水花特征，构建的摄食水花特征、摄食活跃度、饱食程度的lstm(长短期记忆)神经网络模型；

5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的精准投喂系统，其特征在于，所述激活函数为relu或sigmoid，所述损失函数为均方误差或交叉熵。

6.根据权利要求1-5中任一项所述基于机器视觉的精准投喂系统的投喂方法，其特征在于，包括以下步骤：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈源，李长伟，刘驰，戴理民，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：