基于AIoT的海水水產養(yǎng)殖環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)的設計與開發(fā)

趙龍海 董艷輝 張志杰

關鍵詞：AIoT；海水水產養(yǎng)殖環(huán)境；智能監(jiān)控系統(tǒng)

0 引言

隨著近年來我國國民經濟的不斷發(fā)展，居民生活水平的提升，使得我國的水產養(yǎng)殖形成新型經濟模式，促進水產養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展迅速。在面向水產養(yǎng)殖集約快速發(fā)展的需求，基于人工智能物聯(lián)網（AIoT） 技術、利用圖像實時采集、AI預警預報等功能的海水水產養(yǎng)殖環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過對現(xiàn)有的水質參數(shù)進行全面準確檢測，實時監(jiān)測和控制，數(shù)據(jù)的穩(wěn)定可靠傳輸，及時獲取水質預警信息，實時自動智能處理和智能控制，可遠程監(jiān)控養(yǎng)殖現(xiàn)場實際情況，實現(xiàn)智慧水產養(yǎng)殖，使得管理更加數(shù)字化、標準化，最終實現(xiàn)開源節(jié)流、綠色環(huán)保、降本增效的目標。

1 系統(tǒng)分析

1.1 系統(tǒng)功能需求分析

在信息化、數(shù)字化、智能化的當今社會，視頻監(jiān)控技術、物聯(lián)網等新技術之間開發(fā)創(chuàng)新必不可少，這一變化正一步步走進人們生活，可見人們生活方式和工作方式正在改變[1]。在漁業(yè)人工養(yǎng)殖的過程中，最煩惱的是遇到惡劣的水環(huán)境，如有不適宜的水環(huán)境，導致魚類及免疫力下降，容易造成魚類身體病理變化，或發(fā)病率升高，甚至影響魚類的存活，使其難以良好的生存。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，越來越多的研究人員開始利用人工智能技術對魚類行為進行識別和分析，以提高研究效率，并且可以更加客觀地分析和解釋魚類行為[2]。本系統(tǒng)借助物聯(lián)網現(xiàn)代傳感技術、計算機應用技術等，將傳感器數(shù)據(jù)上傳至云端，確保數(shù)據(jù)安全，使用AI分析數(shù)據(jù)，提供決策支持，實現(xiàn)對基于AIoT的海水水產養(yǎng)殖中的魚類生長發(fā)育極為重要的6個參數(shù)：溶解氧、pH、溫度、氨氮、水位、葉綠素進行實時監(jiān)控。根據(jù)調研方案進行實地調查，匯總調研信息，進行整理分析提煉出系統(tǒng)的基本功能需求如下：1） 監(jiān)測對象；2） 監(jiān)測時效性；3） 監(jiān)測數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計。

1.1.1 監(jiān)測對象

通過采用水溫pH、流量計等傳感器，無須親臨現(xiàn)場，實時采集水產養(yǎng)殖池內環(huán)境數(shù)據(jù)。監(jiān)測對象：如溶解氧、氨氮、pH值等數(shù)據(jù)。水池中的氨氮主要來自誘餌、肥料和動物尸體的分解。如果出現(xiàn)氨氮含量過高，將會導致魚類中毒或死亡，給水產養(yǎng)殖帶來重大損失。智能監(jiān)控系統(tǒng)實現(xiàn)遠程視頻監(jiān)控，第一時間獲取養(yǎng)殖水環(huán)境中各類指標參數(shù)。本系統(tǒng)根據(jù)水質的情況，自動打開進水閥換水；當檢測到水產養(yǎng)殖中的氧氣不足時，系統(tǒng)會自動打開氧氣泵補充氧氣等。

1.1.2 監(jiān)測時效性

實時監(jiān)測，即24小時獲取水質參數(shù)。監(jiān)測時效性是至關重要的，能實現(xiàn)水質的長時間在線測量，監(jiān)測頻率可調整，最高可設置一分鐘一次。行業(yè)內也產生了幾種輔助監(jiān)控設備或系統(tǒng)，如光強度檢測儀、數(shù)據(jù)記錄儀等，但存在著裝置不能應用于電磁兼容電波暗室，不易同時監(jiān)控被測燈具所有發(fā)光區(qū)域，測試數(shù)據(jù)無法保留，設備監(jiān)控功能單一等局限性問題[3]。本系統(tǒng)可以自主設置監(jiān)測采樣周期，根據(jù)水質、氣候、市場需求等因素，自動設置檢測采樣時間與頻率。一旦發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)有不正常的提示，工作人員能及時采取措施進行處理。

1.1.3 監(jiān)測數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計

監(jiān)測數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計，即將網絡攝像頭視頻監(jiān)控畫面等監(jiān)測數(shù)據(jù)接入到云平臺，及時上報存儲到服務器，盡可能方便養(yǎng)殖戶使用隨身攜帶的手機終端遠程訪問動態(tài)養(yǎng)殖區(qū)的情況，不需要時時守著養(yǎng)殖場，能隨時隨地查看當前系統(tǒng)參數(shù)，相關工作人員可以對監(jiān)測數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計，第一時間通過有效的數(shù)據(jù)信息獲取養(yǎng)殖需求，總結優(yōu)化養(yǎng)殖方案。除此之外，系統(tǒng)能自主調配水產養(yǎng)殖現(xiàn)場設備的開關，根據(jù)水生態(tài)保護管理需求自主設定水質監(jiān)測指標，一旦因監(jiān)測參數(shù)超標時，系統(tǒng)將會及時發(fā)出預警預報，或依據(jù)當前狀態(tài)的反饋信號及時啟動反饋控制設備進行調節(jié)。

1.2 業(yè)務流程與數(shù)據(jù)流程分析

基于AIoT的海水水產養(yǎng)殖環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)業(yè)務流程與數(shù)據(jù)流程分析，最主要的是在海水水產養(yǎng)殖生產中，需要對池塘、水庫等水質進行實時監(jiān)測，確保無化學污染。一旦水質污染并不斷惡化，影響漁業(yè)生產的產量和質量，加速生態(tài)環(huán)境的退還和破壞，造成經濟損失。在養(yǎng)殖過程中，及時調整水質，每天多次對養(yǎng)殖水環(huán)境中的溶解氧、溫度、水位、葉綠素、pH、氨氮等參數(shù)進行實時監(jiān)測。這些監(jiān)測參數(shù)通過數(shù)據(jù)采集終端通過不同的方法進行全方位測量，利用智能監(jiān)控系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸、云存儲、云計算服務和云應用等方面，識別統(tǒng)計分析并提供實時數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)共享。

2 系統(tǒng)設計

2.1 系統(tǒng)組成框架設計

本文采用Python、Java等語言、Java Web技術以及人工智能技術設計與開發(fā)了基于AIoT平臺的智能監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)的系統(tǒng)組成框架圖如下圖所示，由UWA-100多參數(shù)岸邊式水環(huán)境監(jiān)測站、BYQL-SZ04 水質控制站、現(xiàn)場及遠程監(jiān)控中心（即鑫拓誠操作臺安防監(jiān)控設備）、大數(shù)據(jù)云計算運用系統(tǒng)S7-400CPU 中央處理器（即中央云處理平臺）等子系統(tǒng)組成，并配備MC600六要素氣象傳感器（即氣象站），構建起一套綜合性的安防監(jiān)控系統(tǒng)，集成多種先進技術和設備，確保運行狀況反饋良好，提升水產養(yǎng)殖的監(jiān)控水平，增強系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性。如圖1所示。

2.2 水環(huán)境監(jiān)測站

水環(huán)境監(jiān)測站，即監(jiān)測和測量水體中污染的種類，對照污染程度提供變化趨勢，測定和分析水體水質狀況的過程。水環(huán)境監(jiān)測站的優(yōu)點，包括及時便捷效率高、可監(jiān)測要素多、適用于多種測量條件、應用領域廣等。該系統(tǒng)采用的是無線水質傳感器和四信數(shù)據(jù)采集傳輸終端，實現(xiàn)對養(yǎng)殖水環(huán)境中水質參數(shù)的實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)的遠程傳輸。同時，實現(xiàn)對降雨量和水質的精確測量，以及數(shù)據(jù)的實時傳輸和處理，并依據(jù)數(shù)據(jù)異常發(fā)出預警。

2.3 水質控制站

水質控制站，即包括MLS、GCS配電箱、松寶增氧機、無線控制終端等設備。系統(tǒng)能根據(jù)實時監(jiān)測的數(shù)據(jù)，自動調整水質調控設備（如：泵）的運行狀態(tài)。例如：在低負荷時，可以減少泵的數(shù)量或調整泵的運行頻率；在高負荷時，自動啟動備用泵，調整其運行狀態(tài)確保順利進行。系統(tǒng)可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行智能運維、預測性維修等決策，提高了系統(tǒng)的智能化水平。

2.4 現(xiàn)場及遠程監(jiān)控中心

現(xiàn)場及遠程監(jiān)控中心，即通過水質智能控制算法，根據(jù)不同的水質參數(shù)進行智能調節(jié)，實現(xiàn)現(xiàn)場及遠程的實時監(jiān)測與分析、數(shù)據(jù)獲取、系統(tǒng)警報等功能。現(xiàn)場及遠程監(jiān)控中心的優(yōu)點：1） 監(jiān)控現(xiàn)場環(huán)境，及時發(fā)現(xiàn)問題處理；2） 提升水產養(yǎng)殖環(huán)境，實現(xiàn)文明水產養(yǎng)殖；3） 實現(xiàn)實時監(jiān)測，遠程預警，突破地域和空間的限制；4） 成本相對較低。

2.5 中央處理器

中央云處理平臺是專門為現(xiàn)場及遠程監(jiān)控中心構建彈性高效的數(shù)據(jù)信息處理平臺，即用于采集養(yǎng)殖水體實時水質數(shù)據(jù)、攝食欲望、投喂狀態(tài)，并通過無線傳輸模塊進行數(shù)據(jù)送達云平臺。主要實現(xiàn)合并所有采集信息，通過無線傳輸?shù)耐ㄐ欧绞?，將?shù)據(jù)信息傳輸至后臺監(jiān)控層[4]。該平臺主要提供螃蟹、魚蝦等各種養(yǎng)殖品種的水質監(jiān)測、時刻監(jiān)測漁業(yè)水質的變化情況、提前預警、預防魚病、飼料精細投喂等各種模型和算法，實現(xiàn)集成攝食行為分析、環(huán)境因子監(jiān)控、飼料需求計算模型，遠程智能控制飼料機運行，為用戶管理提供決策工具，有效規(guī)避養(yǎng)殖風險。

2.6 氣象站

氣象站主要通過氣象采集設備監(jiān)測環(huán)境溫度、空氣溫濕度、風速等多個參數(shù)，利用云平臺在線處理，實現(xiàn)對不同環(huán)境要素的監(jiān)測，系統(tǒng)自動記錄并對水質變化趨勢進行有效的超限報警等，根據(jù)實時水質參數(shù)的變化趨勢，提前部署科學調度，保證水質良好。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

本系統(tǒng)主要分為硬件和軟件兩部分。硬件方面，系統(tǒng)需要采用基于物聯(lián)網信息化技術傳感器、控制器等各類設備進行構建；軟件方面，需要利用Python、Java等編程語言以及人工智能技術進行開發(fā)。系統(tǒng)實現(xiàn)通過自然語言處理技術（Nature Language Process?ing，NLP） ，利用生成式人工智能（Generative ArtificialIntelligence） 構建水質信息多層次的神經網絡模塊，實現(xiàn)海水水產養(yǎng)殖循環(huán)神經網絡（RNNs） 的動態(tài)實時監(jiān)測。基于AIoT、融合通信技術實現(xiàn)水質信息的實時監(jiān)測指標數(shù)據(jù)和資源數(shù)據(jù)整合。結合水產養(yǎng)殖特色，設計與開發(fā)海水水產養(yǎng)殖環(huán)境中的溶解氧、溫度、水位、葉綠素、pH、氨氮等參數(shù)的精準調控技術和智能AI管理系統(tǒng)。

3.1 構建水質信息多層次的神經網絡模塊，實現(xiàn)循環(huán)神經網絡（RNNs） 的動態(tài)實時監(jiān)測

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence） 通過分析大量的海水水產養(yǎng)殖水質信息，自動學習數(shù)據(jù)的分布和模式，進行環(huán)境數(shù)據(jù)的預處理，自主地生成各種類型的環(huán)境數(shù)據(jù)，進而構建水質信息多層次的神經網絡模塊，實現(xiàn)海水水產養(yǎng)殖循環(huán)神經網絡（RNNs） 的動態(tài)實時監(jiān)測。通過提供水質多層次的神經網絡模塊測試水體在典型狀態(tài)下多方位模擬水質信息的分布，使用生成對抗網絡（GANs） 等架構研究海水水產養(yǎng)殖水質指數(shù)的獨特趨勢變化，利用生成式AI 在自然語言處理領域中的循環(huán)神經網絡（RNNs） 實現(xiàn)動態(tài)實時監(jiān)測計算各測量點水質參數(shù)的均方差。除此之外，采集當前監(jiān)測點的水質信息，獲取并判斷監(jiān)測點，研究海水水產養(yǎng)殖環(huán)境中的溶解氧、溫度、水位、葉綠素、pH、氨氮等參數(shù)，并對已知的參數(shù)重復應用判斷監(jiān)測點是否超出預設，為水質信息的研究提供了準確且可靠的數(shù)據(jù)保證。

3.2 基于AIoT、融合通信技術，實現(xiàn)水質信息資源數(shù)據(jù)整合

海水水產養(yǎng)殖物聯(lián)網集成基于AIoT、融合通信等前沿技術應用，如：無線傳感網絡的水質傳感器、無線傳感器等，通過對智能傳感設備，實現(xiàn)水質信息的實時監(jiān)測指標數(shù)據(jù)和資源數(shù)據(jù)整合。設計該系統(tǒng)的通信電路時，不僅需要考慮構建ZigBee網絡使用的芯片應具備優(yōu)異的性能，還要考慮芯片的經濟性，在保證芯片性能滿足使用需求的前提條件下，通過最低的費用構建ZigBee網絡[5]。本系統(tǒng)基于無線傳感器網絡，通過ZigBee/LoRa/NB-IoT/LTE 網絡化技術手段，如：采用ZigBee技術進行搭橋構建一個信息采集監(jiān)測模塊，使得無線傳感器網絡與RFID系統(tǒng)互不干擾，實現(xiàn)水產養(yǎng)殖遠程水質環(huán)境信息監(jiān)測。ZigBee技術可以實現(xiàn)設備的互聯(lián)互通，收集的數(shù)據(jù)通過網絡與服務器進行連接，經過數(shù)據(jù)整理、輸出再進行控制，自行組織無線傳感養(yǎng)殖監(jiān)控系統(tǒng)的智能中心。打破了傳統(tǒng)的水產養(yǎng)殖模式，基于AIoT、融合通信技術，實現(xiàn)海水水產養(yǎng)殖遠程AI監(jiān)控和水質信息資源數(shù)據(jù)整合。

3.3 結合水產養(yǎng)殖特色，開發(fā)智能AI 管理系統(tǒng)

本文結合海水水產養(yǎng)殖特色，設計與開發(fā)海水水產養(yǎng)殖環(huán)境中的溶解氧、溫度、水位、葉綠素、pH、氨氮等參數(shù)的精準調控技術和智能AI管理系統(tǒng)，有效實現(xiàn)了物聯(lián)網智能管控和可視化無線傳感管理系統(tǒng)。在基于可視化無線傳感網絡系統(tǒng)，采用三維網格化方法，建立綜合水質信息多層次的神經網絡模塊，利用學習到的模式優(yōu)化水質信息的監(jiān)測點，實現(xiàn)海水水產養(yǎng)殖的智能AI控制和作業(yè)。物聯(lián)網智能管控和可視化無線傳感管理系統(tǒng)，提高水產養(yǎng)殖生產效率和管理水平，縮短工作周期，最大限度保證水產養(yǎng)殖的穩(wěn)定性和可靠性，進而降低管理成本和人工損耗。

4 結束語

系統(tǒng)采用Python、Java、Java Web等編程語言和技術以及人工智能技術進行開發(fā)，對基于AIoT的海水水產養(yǎng)殖環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)的系統(tǒng)分析、系統(tǒng)設計、系統(tǒng)實現(xiàn)以及核心功能實現(xiàn)依次進行了說明。本系統(tǒng)全面構建水質信息多層次的神經網絡模塊，實現(xiàn)循環(huán)神經網絡（RNNs） 的動態(tài)實時監(jiān)測、實現(xiàn)水質信息資源數(shù)據(jù)整合、開發(fā)智能AI管理系統(tǒng)等常用功能，提高海水水產養(yǎng)殖生產效率和管理水平的應用。系統(tǒng)的設計與開發(fā)工作，在一定層面上已大力彌補了基于AIoT 的海水水產養(yǎng)殖環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)的不足，是“互聯(lián)網+”在海水水產養(yǎng)殖的深層次應用，能夠降低水產養(yǎng)殖管理成本和人工損耗，實現(xiàn)自動化AI管理，提高生產效率，構建具有特色的現(xiàn)代水產養(yǎng)殖新格局。