基于海上養殖設施的目標與環境監測系統的設計

張振杰 石敏 徐超 王雅芬

關鍵詞：海上養殖設施；海上目標；海洋環境；監測系統

1 引言

隨著人類海上活動越來越頻繁，海洋探索越來越深入，海上目標與海洋環境監測也愈發重要。海上目標監測可以為偵察預警、智能識別等提供海量實測數據，可用于海上救援、海上執法、海上維權、目標精確打擊等軍民領域；實時和長期的海洋環境監測對海洋權益維護、海洋防災減災和海洋生態環境保護[1]等領域具有重要的意義。

由于海洋環境復雜、海域范圍大，構建專用的目標與環境監測系統成本高、難度大。隨著海上養殖范圍從近海到遠海，養殖設施更加自動化、智能化，裝備了越來越多的傳感器和數據傳輸設備。基于海上養殖設施現有的傳感器，加裝部分專用測量設備，可以實現對所在海域的目標和環境監測，從而降低了監測系統成本，提高了系統效率。

2 系統設計

基于海上養殖設施的目標與環境特性監測系統依托海上養殖設施，基于平臺現有、適應性改造和加裝的多類型傳感器，集成數據采集、傳輸、處理等技術成果，利用數據挖掘、多源數據融合和深度學習等智能化算法，實現對養殖設施所在海域的重點目標和海洋環境的數據監測。系統體系架構如圖1所示，主要包括感知采集層、數據層、服務層、應用層和支撐保障體系。

2.1 感知采集層

感知采集層基于海上養殖設施已有、適應性改造和加裝的多類型傳感器，對設施所在海域進行目標感知、目標和環境數據采集。

1） 海上養殖設施

海上養殖設施包括：海上大型漁業養殖工船，以“國信1號”養殖工船為代表；深海養殖網箱[2]，以深藍系列養殖網箱為典型代表；淺海海洋牧場[3]，以山東省海洋牧場為典型代表。

（1） 海上大型漁業養殖工船

“國信1號”養殖工船載重量約10萬噸，是基于深遠海工業化、規模化養殖的漁業生產平臺，以大型養殖工船為信息系統搭載載體，可實現大型漁業養殖平臺、海洋國防監測平臺、海洋科研平臺等多功能融合和統籌發展。海上大型漁業養殖工船自帶導航雷達、AIS、攝像頭、海洋環境監測等傳感器，根據任務需求可加裝紅外熱像儀、電磁測量設備等用于目標監測。可進一步搭載無人飛行器、無人潛航器等智能化裝備[4]，對于水面、水下可疑目標，前出偵查，持續跟蹤。

（2） 深海養殖網箱

“深藍1號”養殖網箱是世界最大的全潛式智能網箱，如圖3和圖4所示，網箱整體周長180米，高65米，座底時海面以上部分高約13米，浮起時海面以上部分高約35米。網箱配套有養殖工船1艘，如圖5所示，通常停泊在距網箱約1海里處。網箱配載有導航雷達、AIS、光電攝像頭、溫濕傳感器、風向風速測量設備、大氣壓力傳感器等目標和環境監測設備，以及衛星終端等通信傳輸設備。養殖工船配載有導航雷達、AIS、漁用聲納和衛星終端等設備。上述各傳感器數據可接入綜合信息終端進行集成，通過衛星終端傳輸至數據中心進行處理和存儲。根據任務需求可加裝紅外熱像儀、電磁測量設備等用于目標特性監測。

（3） 海洋牧場

海洋牧場是指在一定海域內，采用規模化漁業設施和系統化管理體制，利用自然的海洋生態環境，對海洋資源進行有計劃和有目的的海上放養。目前，海洋牧場在遼寧、山東、浙江、廣東等沿海省份已經實現規模化產出，在我國近海海岸沿線有較廣范圍分布。

海洋牧場基于平臺多種類型傳感器，采用智能管理控制、信息獲取、物聯網、云計算等技術，構建智能化綜合海洋信息監測與智能管控系統。利用無人船在海洋牧場指定區域定期巡航，通過攜帶的水質監測儀、攝像頭、側掃聲納等傳感器實現水位，溫度，鹽度，葉綠素，溶解氧、水下局部視頻、漁業資源，牧場礁體等要素的實時、原位、在線、持續觀測，并將數據實時傳輸到數據中心進行處理和存儲。依托海洋牧場，可實現對我國近海海域重點目標和海洋環境的監測。

2） 海上目標和環境監測傳感器

海上目標監測是利用聲納、可見光攝像頭、紅外熱像儀、電磁測量設備等對海上重點目標進行預警、跟蹤監視，并進行聲學、光學和電磁等物理特性的數據采集。海洋環境特性監測是利用溫深鹽儀、海流計、浮標等多種傳感器獲取風場、浪場、流場、溫度、鹽度、深度、海底底質、海底地形地貌、密度、腐蝕度和海面大氣水氣等地理、氣象、水文、光、電、聲、磁、壓力物理場環境數據。部分傳感器如表1所示。

2.2 數據層

數據層需要對不同監測平臺、不同傳感器的不同結構的數據進行質量控制，存儲原始數據和分析整理形成的數據產品；數據層還應具備支撐系統運行與管理的業務數據。由于海洋監測具有持續時間長、范圍大、監測參數多等特性，數據庫結構應具有良好的可擴展性，能夠以較少的更改適應監測系統需求的變化，能夠向服務層和應用層提供快速查詢響應、數據導入導出等服務[5]。

2.3 服務層

服務層主要包括數據匯集系統、數據處理系統和共享服務系統等。數據匯集系統實現對感知數據、行業數據和外部數據的接入獲取、質量控制、標準化、分類存儲；數據處理系統實現對多源數據的分析，包括目標識別、目標特性分析、海洋環境構建等處理；共享服務系統實現原始數據和數據處理結果的交換共享。

2.4 應用層

應用層利用數據挖掘、深度學習等算法對數據進行分析與處理，實現目標識別、目標特性建模、海洋環境建模等技術，以支持偵察預警、海上維權、海洋預報、防災減災、環境保護等領域的各種應用。

2.5 通信傳輸

通信傳輸包括岸基信息傳輸、海上信息傳輸和信息交換網絡三部分，傳輸的信息包括海洋環境信息、目標監測數據等。通信網絡架構如圖6所示，在近海域，海洋監測信息可以通過岸基通信手段直接回傳至數據處理中心；在遠海域，綜合利用空中平臺、北斗衛星[6]、天通等通信手段，將海洋監測信息向數據處理中心回傳。

養殖設施可接入短波、超短波、有線、WIFI、LTE等，作為信息中繼平臺，接收周邊漁船數據信息，并通過衛星系統，將信息傳回岸基數據中心。

2.6 支撐保障體系

1） 制定服務標準

制定綜合信息服務體系標準規范，通過選用、修訂、制定適應于信息采集、處理、傳輸和安全保密相關的標準，為實現海上目標與環境常態化監測提供基礎技術規范。

2） 形成運營保障機制

運營服務體系主要實現海洋基礎網絡及信息服務平臺的運營保障和工程保障。運營保障主要通過對系統管控技術、運行與服務管理流程和運維團隊資源之間的有機整合，為網絡的正常運行和持續服務提供有力保障。

3 關鍵技術

3.1 基于多源數據的目標識別跟蹤

由于海上平臺硬件設備性能和網絡傳輸能力限制，不可能對所有目標進行特性數據采集和存儲，因此需要通過數據處理，選擇重點關注目標和可疑目標進行跟蹤監測，并記錄存儲特性數據。

以水面目標識別跟蹤過程為例，如圖7所示，首先通過導航雷達和AIS數據融合，快速篩選出關注目標；然后對關注目標的導航雷達、AIS、可見光、紅外以等多源數據進行融合處理；利用人工智能、異常行為分析[7]等對關注目標的多源融合數據進行識別、跟蹤，篩選出重點目標和可疑目標；將重點目標和可疑目標信息反饋給測量設備，對目標進行跟蹤測量，記錄存儲目標特性數據。

3.2 基于邊緣計算技術的監測系統架構

目標特性測量設備和海洋環境監測傳感器持續不斷地產生大量數據，網絡傳輸和中心化的數據處理系統難以滿足海量數據的實時傳輸和計算需求。邊緣計算是在網絡邊緣的數據產生側對數據進行處理和分析，及時響應邊緣側發起的請求，減少網絡時延，提高系統執行效率和性能[8]。

基于邊緣計算技術的監測系統架構可分為測量終端層、邊緣層和服務層。測量終端層是目標特性測量設備和海洋環境監測傳感器，產生數據；邊緣層靠近測量終端，完成服務層的下行數據和測量終端的上行數據的處理，也可對養殖設施平臺周邊用戶的服務請求進行處理；服務層完成對上傳數據的綜合處理，儲存原始數據和處理結果，也可向邊緣層下發指令，完成指定任務。

4 結束語

依托遠洋漁業養殖工船、深海養殖網箱以及淺海海洋牧場等設施，利用平臺現有和加改裝傳感器，可實現對平臺所在海域進行海洋環境監測、目標信息采集、可疑目標核查和重點目標監視。本文對基于海上養殖設施的目標與環境監測系統架構、系統實現和關鍵技術進行了研究，下一步將就系統布設作為研究重點。