基于物聯網的鏡鯉池塘養殖環境監測系統

欒培賢，王常安，閆學春，紀鋒

（中國水產科學研究院黑龍江水產研究所，黑龍江 哈爾濱 150070）

隨著生活水平的提高，人們對動物性蛋白物質的需求逐漸呈現多樣性，對水產品的需求量也逐漸增加，而水產養殖作為水產品生產的主要方式之一得到廣泛認同[1,2]。鯉是世界主要養殖魚類之一，培育出了多種適合不同養殖環境的優質鯉品種（如興國紅鯉Cyprinus carpio singguonensis、福瑞鯉Cyprinus carpio、松浦鯉Cyprinus carpio Songpu和松浦鏡鯉 Cyprinus carpio Songpu red mirror等）[3,4]，其中松浦鏡鯉具有體型寬高、體表基本無鱗、生長速度快、越冬成活率和養殖效益高等優點[5]，占有較大的市場份額，是我國北方地區重要的淡水魚養殖品種。

我國淡水池塘養殖的管理模式多數仍憑傳統經驗決定養殖生產策略。影響水產養殖生產效果的因素很多，僅憑傳統經驗難以復制和推廣先進的養殖模式，更難做到精準養殖。目前，物聯網技術發展迅速，已廣泛應用于畜禽生產中[6-10]，水產養殖和物聯網技術的融合發展將成為我國漁業轉型升級的關鍵。

目前，鏡鯉池塘養殖環境監測和控制多采用人工觀察、手動調節，占用較多的人力資源；在時間維度上往往具有一定的滯后性。隨著養殖規模的擴大，僅憑池塘管理人員的經驗進行管理，難以兼顧所有池塘，勢必增大養殖生產的安全風險。為此，本研究采用物聯網、視頻傳輸技術和WEB互聯網技術監測了鏡鯉池塘水質、池塘周邊氣象變化和池塘設施工作狀況等池塘環境信息，突破了養殖管理的時空限制，對于保障池塘生產安全和推動漁業結構調整具有重要價值和現實意義。

1 系統總體方案

1.1 系統目標

為解決鏡鯉池塘養殖中池塘環境信息監控水平低、管理滯后性等問題，本文采用多參數信息感知、無線和以太網聯合傳輸網絡、遠程控制中心為一體的物聯網技術，精確采集池塘水質、池塘周圍氣象環境和池塘有關設備工作狀態信息，并對其進行可視化精準監測管理，以專家系統和智能決策為開發策略，構建基于物聯網的鏡鯉池塘養殖智能監測系統，實現對鏡鯉養殖池塘環境全方位感知，信息實時安全可靠傳輸，確保鏡鯉池塘養殖過程安全可控。

1.2 系統拓撲結構

鏡鯉養殖池塘管理智能監控系統的拓撲結構主要由三層結構組成（圖1）：池塘養殖環境感知層、數據傳控層和服務器應用層。

系統感知層可獲取鏡鯉養殖池塘環境信息，包括池塘水體水質信息（水中溶解氧含量、水溫、pH等）、池塘周邊氣象信息（氣溫、氣壓、濕度、風速、風向、降雨量和光輻射等）和池塘圖像信息（漁機工況、池塘狀況等）。

系統的數據傳控層用無線和有線傳輸并行的方式傳控數據信息，無線終端節點為嵌入式三網融合通道（GPRS、3G網和4G網），有線終端節點為以太網通道（視頻監測模塊數據傳輸）。無線終端節點與水質傳感器、氣象傳感器連接，并通過嵌入式數據傳輸模塊將采集的數據傳送給遠程服務器。無線終端節點還能夠接收服務器應用層傳送來的控制指令，通過無線終端節點內的嵌入式控制器控制自動投餌機和增氧機的工作。

圖1 鏡鯉池塘養殖環境監控系統拓撲結構Fig.1 Topological structure diagram of environmental monitoring system for mirror carp pond culture

系統的服務器應用層將采集到的終端數據存入相應的數據庫，池塘管理用戶可以通過便攜設備應用程序瀏覽網頁或者通過短信等多種模式獲取終端感知信息。服務器應用層依據專家知識庫中的專家經驗知識，利用數學邏輯和模糊推理等分析方法進行推理評價，為用戶提供分析、預警預報和輔助決策信息等。

2 方法與實現

2.1 池塘監控站點的設計

為了實現池塘環境的遠程實時監控，池塘監控站點需要具備感知數據的采集、視頻圖像的采集存儲、自動控制和網絡發布等功能。池塘監控站點主要分為四個部分：設備組件、供電組件、無線終端節點和服務器節點。

池塘監控站點的設備組件是物聯網網絡的終端，包括多種水質傳感器、氣象工作站、視頻監控系統、多種漁機設備和控制器。設備組件為物聯網網絡的終端，自身無法與物聯網相連，需要借助無線終端節點的中繼組網功能，通過無線數據網絡與服務器協調節點互通，最終才能實現與互聯網數據流的交換，其星狀網絡結構如圖2所示。

圖2 無線終端節點與設備的星狀網絡Fig.2 Star network of wireless terminal nodes and devices

無線終端節點功能是將設備組件與服務器節點聯通起來，實現感知數據采集、漁機自動化控制和運行狀態監測。無線終端節點搜索并加入服務器協調節點的無線網絡中，接收來自服務器協調節點的數據流，執行數據流中讀取傳感器感知值、控制設備的命令。無線終端節點控制設備繼電器，實現控制設備啟、停的工作狀態，工作流程如圖3所示。

圖3 無線終端節點工作流程Fig.3 Workflow diagram of wireless terminal node

池塘監控站點的供電主要分為兩部分：一是弱電設備供電，如傳感器、無線終端節點、漁機控制模塊，二是強電設備供電，如增氧機和自動投餌機工作用電等。漁機等強電設備主要通過養殖場已有的市電供電。弱電設備用電的電壓低（多為12V或24V）、需要長時間連續供電、電流擾動小和用電量低。綜合考慮弱電設備用電和養殖場供電能力，本系統采用太陽能蓄電池為弱電設備供電。

池塘視頻監控模塊包含攝像組件和視頻服務器兩部分。搭建池塘攝像組件時需要綜合考慮池塘面積、攝像頭支撐物高度和攝像頭參數等信息，以滿足拍攝覆蓋度（覆蓋池塘的面積、漁機工作狀態等）和分辨率等需求。一般情況下每個池塘選用1～2個廣角高清攝像頭，攝像頭支撐物高3～4m。視頻服務器采用ffMpeg和ffServer技術搭建，ffMpeg將影像源文件編譯轉換成流媒體文件。為了滿足存儲和傳輸的要求，監控服務器將攝像頭采集的視頻信息進行數據壓縮[11,12]，再由ffServer按客戶端請求，把經壓縮池塘影像發送到客戶端顯示器上。

2.2 物聯網網絡系統設計

本研究的環境監控系統由池塘監控站點、遠程監控服務器和遠程用戶組成的一個交互物聯網網絡，如圖1所示。池塘監控站點與遠程監控服務器通過公用蜂窩數據、無線局域網+互聯網實現相互連接。養殖場架設蜂窩數據和無線局域網+互聯網的網絡接入點，可有效降低池塘監測站點聯網的成本，提高接入點搭建的簡易性和靈活性。

無線終端節點數據傳輸模式為公用蜂窩網絡，這種無線傳輸終端通過高性能通信處理器和無線模塊，功耗低、安裝方便和兼容性高，實現數據流遠距離安全傳輸。本系統采用全網和全頻段（4G、3G、2.5G）通訊模塊，進一步提高了無線終端節點數據傳輸的兼容性[13]。

監控視頻終端節點數據傳輸模式為無線局域網+互聯網，無線網絡接入點（AP）和無線網卡將終端節點進行橋連和接入，使無線局域網與養殖場的互聯網聯通。養殖場池塘附近一般比較空曠，很少有減弱信號的遮擋物，信號干擾較少，無線局域網信號好。本系統無線局域網模式為IEEE 802.11標準,使用5.8GHz頻段時可提供最高54Mbps的傳輸速率[14]。

2.3 系統應用層功能設計

系統應用層采用三層B/S（瀏覽器/服務器）模式的邏輯架構：數據信息層、業務處理層和功能表示層（圖4）。數據信息層的主要功能是采集存儲感知數據、池塘影像數據和專家知識數據。該層的數據信息在業務處理層處理、加工和分析之后，產生一定的業務功能，最后通過功能表示層與終端用戶交互，完成用戶對養殖池塘管理所需的操作。功能表示層可以獲得業務處理層全部的業務功能，以多種形式（文字、圖表和視頻等）進行交互，如查詢表、分析圖、報表、預警預報、視頻圖像。

圖4 系統應用層結構Fig.4 Application layer architecture in the environmental monitoring system for m irror carp pond culture

系統應用層主要包括六個模塊:池塘養殖環境信息發布模塊、視頻監控模塊、遠程控制管理模塊、統計分析模塊、報表管理模塊和監控預警模塊（圖5）。

（1）池塘養殖環境信息發布模塊

圖5 系統應用層功能Fig.5 Application layer functions in the environmental monitoring system for m irror carp pond culture

水質傳感器和氣象傳感器在線采集池塘溶解氧、水溫、pH、氣溫、氣壓、光照強度、濕度和降水量等鏡鯉池塘養殖環境參數。系統將最新獲取的池塘環境信息實時在線發布，保存到感知信息數據庫中。系統用戶可在該模塊的池塘環境分鐘數據和小時數據中，追溯或下載池塘環境的歷史記錄，以滿足系統用戶的需求。

（2）視頻監控模塊

該模塊的主要功能是為用戶提供遠程查看池塘增氧機增氧、自動投餌機工作、池塘水位、無線終端節點等工作狀態的接口。查看視頻監控有兩種方式：池塘實時視頻監控和近期歷史視頻監控。①池塘實時視頻監控是指：用戶可以通過視頻監控服務器在線發布的池塘圖像，實時查看池塘整體狀況；②近期歷史視頻監控是為用戶提供查詢歷史視頻記錄的接口，用戶通過視頻監控服務器能觀看15d以內每個監控點的視頻資料。

（3）遠程控制模塊

該模塊主要遠程控制漁機設備（增氧機、自動投餌機）的啟停，以及設定漁機設備、傳感器設備工作參數等。具有控制權限的用戶可以根據每個池塘的具體情況，控制增氧機等設備的啟停。日常控制參數包括自動投餌機投喂時間和時長、根據溶解氧水平啟停增氧機的參數、水質傳感器采集間隔等參數。

（4）統計分析模塊

用戶可以在統計分析模塊中分析環境參數的多維度數據，本系統已提前內置了部分分析功能，包括同一池塘不同時間段水質參數比較分析、多池塘同一水質參數比較、水質參數與氣象參數關聯分析等。平臺還為用戶提供開放的數據分析接口，實現用戶自定義統計分析。

（5）報表模塊

該模塊為用戶提供水質、氣象和設備工作狀態等報表，還能繪制日、周、月等不同的時間單位的報表，方便養殖管理人員使用。

（6）監控預警模塊

監控預警模塊通過時間序列模型、神經網絡、決策支持等數學模型，結合池塘養殖專家知識庫，設定池塘水質、漁機工作狀態等預警預報參數，并通過郵件、短信和WEB等多種方式發送到池塘管理人員，是降低養殖風險的關鍵模塊。

3 系統實現與應用測試

為驗證鏡鯉養殖池塘環境在線監測系統的使用效果，筆者在黑龍江水產研究所呼蘭實驗站的兩個相鄰池塘進行了實際應用試驗。試驗池長35m、寬25m、平均水深2m，水泥護坡，每個池塘有一臺自動投餌機和一臺1.8kW的增氧機。2018年5月初,放養了平均體質量為0.176kg的1齡松浦鏡鯉魚種，密度為53.33尾/ha，套養花鰱Aristichthys nobilis70尾、白鰱Hypophthalmichthys molitrix 30尾。氣象站和攝像頭置于兩池塘中間4m高立桿上，七參數氣象站置于立桿頂端，2個攝像頭置于立桿3.5m高處。溶解氧水溫傳感器和pH傳感器固定在定制的浮體上，水質傳感器置于水下1.2m深處，浮體通過繩索置于池塘中央。

系統開發構架為3層B/S結構，語言為ASP.NET、數據庫為SQL server，用戶可以通過網頁瀏覽器訪問鏡鯉池塘養殖環境在線監測系統，實現了對鏡鯉養殖池塘環境（水質、氣象等）信息的在線監測、池塘視頻監控、生產管理遠程控制、監測數據統計分析、水質監測預警，基于瀏覽器的養殖環境在線監測系統的登錄和系統主頁（圖6、圖7）。登錄系統后，可直接讀取實時在線監測信息，如池塘附近的氣象信息、池塘水質和預警信息等（圖7）。

圖6 系統登錄界面Fig.6 The login interface in the system

圖7 系統主頁Fig.7 The homepage in the system

在線監測模塊是本系統感知池塘養殖環境信息的核心功能模塊，按照設定時間間隔持續采集、感知數據，保存在遠程數據庫中。統計分析和報表管理分析模塊都是對分鐘數據進行分析、處理和匯總，可以查詢每個時間點采集的感知信息，通過設定監測點、時間范圍等信息即可查看和下載（圖8）。

圖8 池塘環境分鐘數據界面Fig.8 The interface of pond environment data in am inute interval

視頻監測模塊可以了解池塘整體情況，如池塘水位高低、增氧機是否工作、投餌機投餌情況、浮體所處位置等情況。如圖9中的監測視頻，可以發現攝像頭覆蓋的絕大部分池塘水面，還能清晰查看增氧機工作狀態。

圖9 池塘實時監測視頻顯示界面Fig.9 Real-time monitoring video display interface in a pond

在遠程控制和監測預警模塊內，用戶可對漁機設備工作方式配置、傳感器工作異常配置和水質預警配置等進行操作；用戶可以通過設定好池塘溶解氧、水溫等預警規則和限值，當感知數據結果在限值范圍外時，系統會在主頁內自動預警和異常信息提示，以便及時對異常情況作出反應。系統為預警預報模型和算法提供接口，方便將最新研究成果應用到本系統中。

4 小結與展望

本文介紹了基于物聯網技術的鏡鯉養殖池塘環境監測系統的設計方案和系統研發的主要流程，在兩個池塘進行了4個月試運行。使用效果表明，本系統設計方案較好地實現了鏡鯉池塘養殖環境信息監測、視頻監測和統計分析的需要，系統性能較為穩定，信息采集和遠程控制達到使用要求，提升了鏡鯉養殖池塘管理和安全水平。為了進一步加強鏡鯉養殖信息化管理水平，本系統可以從三個方面進行功能拓展，一是對鏡鯉苗種信息化管理，加強對苗種種質數字化檔案建設，以便進行合理選配生產，確保苗種品質優良，生產出高品質的商品魚；二是對鏡鯉養殖生產過程信息化管理，確保養殖過程的各個環節信息可查，提高生產效率、降低養殖成本；三是深度挖掘積累的池塘環境監測大數據，通過機器學習、大數據挖掘和預警預報等技術指導池塘養殖生產。