【技术实现步骤摘要】
本申请涉及水质监测领域，且更为具体地，涉及一种水产养殖水质污染预警系统及方法。
技术介绍
1、水产养殖作为农业的重要组成部分，对保障食品安全、促进农民增收具有重要意义。然而，随着集约化养殖模式的推广和产量的增加，水质污染问题日益凸显，成为制约水产养殖业健康发展的主要因素之一。水质状况不仅会直接影响水生动物的生长速度、成活率和经济效益，还关系到水产品的质量和安全。部分养殖户对水质监测的重视程度不够，监测频次不足，导致无法及时发现水质问题并采取措施进行整改。而且现有的水质监测体系往往只关注少数几个关键指标（如ph值、溶解氧等），而忽略了其他对水质有重要影响的指标（如氨氮、亚硝酸盐等），这种不全面的监测方式难以全面反映水质的真实状况。
2、因此，需要一种优化的水产养殖水质污染预警方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种水产养殖水质污染预警系统及方法，其采用基于深度学习的数据处理和分析技术，通过对养殖水环境中实时的水体基本性质数据和水体营养...
【技术保护点】
1.一种水产养殖水质污染预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的水产养殖水质污染预警系统，其特征在于，所述水体基本性质参数时序特征提取模块，包括：
3.根据权利要求2所述的水产养殖水质污染预警系统，其特征在于，所述水体营养液浓度时序强调特征提取模块，包括：
4.根据权利要求3所述的水产养殖水质污染预警系统，其特征在于，所述水体基本性质参数时序变化关注器为相邻层使用互为转置的卷积核的卷积神经网络模型，所述水体营养液浓度时序变化捕捉器为使用二维卷积核的卷积神经网络模型，所述水体营养液浓度时序变化筛选器为使用空间注意力机制的...
【技术特征摘要】
1.一种水产养殖水质污染预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的水产养殖水质污染预警系统，其特征在于，所述水体基本性质参数时序特征提取模块，包括：
3.根据权利要求2所述的水产养殖水质污染预警系统，其特征在于，所述水体营养液浓度时序强调特征提取模块，包括：
4.根据权利要求3所述的水产养殖水质污染预警系统，其特征在于，所述水体基本性质参数时序变化关注器为相邻层使用互为转置的卷积核的卷积神经网络模型，所述水体营养液浓度时序变化捕捉器为使用二维卷积核的卷积神经网络模型，所述水体营养液浓度时序变化筛选器为使用空间注意力机制的卷积神经网络模型。
5.根据权利要求4所述的水产养殖水质污染预警系统，其特征在于，所述水体水质监测结果生成模块，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈正贤，方杏茶，
申请(专利权)人：漳州伊安斯网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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