趙龍海 董艷輝 張志杰
關(guān)鍵詞:AIoT;海水水產(chǎn)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(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,居民生活水平的提升,使得我國的水產(chǎn)養(yǎng)殖形成新型經(jīng)濟(jì)模式,促進(jìn)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展迅速。在面向水產(chǎn)養(yǎng)殖集約快速發(fā)展的需求,基于人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT) 技術(shù)、利用圖像實(shí)時采集、AI預(yù)警預(yù)報等功能的海水水產(chǎn)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(zhì)參數(shù)進(jìn)行全面準(zhǔn)確檢測,實(shí)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(zhì)預(yù)警信息,實(shí)時自動智能處理和智能控制,可遠(yuǎn)程監(jiān)控養(yǎng)殖現(xiàn)場實(shí)際情況,實(shí)現(xiàn)智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖,使得管理更加數(shù)字化、標(biāo)準(zhǔn)化,最終實(shí)現(xiàn)開源節(jié)流、綠色環(huán)保、降本增效的目標(biāo)。
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(dāng)今社會,視頻監(jiān)控技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)之間開發(fā)創(chuàng)新必不可少,這一變化正一步步走進(jìn)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(dǎo)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(shù)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(shù)對魚類行為進(jìn)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(wǎng)現(xiàn)代傳感技術(shù)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)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(shí)現(xiàn)對基于AIoT的海水水產(chǎn)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(jìn)行實(shí)時監(jiān)控。根據(jù)調(diào)研方案進(jìn)行實(shí)地調(diào)查,匯總調(diào)研信息,進(jìn)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(jì)。
1.1.1 監(jiān)測對象
通過采用水溫pH、流量計(jì)等傳感器,無須親臨現(xiàn)場,實(shí)時采集水產(chǎn)養(yǎng)殖池內(nèi)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(dǎo)致魚類中毒或死亡,給水產(chǎn)養(yǎng)殖帶來重大損失。智能監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控,第一時間獲取養(yǎng)殖水環(huán)境中各類指標(biāo)參數(shù)。本系統(tǒng)根據(jù)水質(zhì)的情況,自動打開進(jìn)水閥換水;當(dāng)檢測到水產(chǎn)養(yǎng)殖中的氧氣不足時,系統(tǒng)會自動打開氧氣泵補(bǔ)充氧氣等。
1.1.2 監(jiān)測時效性
實(shí)時監(jiān)測,即24小時獲取水質(zhì)參數(shù)。監(jiān)測時效性是至關(guān)重要的,能實(shí)現(xiàn)水質(zhì)的長時間在線測量,監(jiān)測頻率可調(diào)整,最高可設(shè)置一分鐘一次。行業(yè)內(nèi)也產(chǎn)生了幾種輔助監(jiān)控設(shè)備或系統(tǒng),如光強(qiáng)度檢測儀、數(shù)據(jù)記錄儀等,但存在著裝置不能應(yīng)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(shè)備監(jiān)控功能單一等局限性問題[3]。本系統(tǒng)可以自主設(shè)置監(jiān)測采樣周期,根據(jù)水質(zhì)、氣候、市場需求等因素,自動設(shè)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(jìn)行處理。
1.1.3 監(jiān)測數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)
監(jiān)測數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì),即將網(wǎng)絡(luò)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(wù)器,盡可能方便養(yǎng)殖戶使用隨身攜帶的手機(jī)終端遠(yuǎn)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(dāng)前系統(tǒng)參數(shù),相關(guān)工作人員可以對監(jiān)測數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì),第一時間通過有效的數(shù)據(jù)信息獲取養(yǎng)殖需求,總結(jié)優(yōu)化養(yǎng)殖方案。除此之外,系統(tǒng)能自主調(diào)配水產(chǎn)養(yǎng)殖現(xiàn)場設(shè)備的開關(guān),根據(jù)水生態(tài)保護(hù)管理需求自主設(shè)定水質(zhì)監(jiān)測指標(biāo),一旦因監(jiān)測參數(shù)超標(biāo)時,系統(tǒng)將會及時發(fā)出預(yù)警預(yù)報,或依據(jù)當(dāng)前狀態(tài)的反饋信號及時啟動反饋控制設(shè)備進(jìn)行調(diào)節(jié)。
1.2 業(yè)務(wù)流程與數(shù)據(jù)流程分析
基于AIoT的海水水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程與數(shù)據(jù)流程分析,最主要的是在海水水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)中,需要對池塘、水庫等水質(zhì)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測,確保無化學(xué)污染。一旦水質(zhì)污染并不斷惡化,影響漁業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)量和質(zhì)量,加速生態(tài)環(huán)境的退還和破壞,造成經(jīng)濟(jì)損失。在養(yǎng)殖過程中,及時調(diào)整水質(zhì),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(jìn)行實(shí)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(jìn)行全方位測量,利用智能監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸、云存儲、云計(jì)算服務(wù)和云應(yīng)用等方面,識別統(tǒng)計(jì)分析并提供實(shí)時數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)共享。
2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2.1 系統(tǒng)組成框架設(shè)計(jì)
本文采用Python、Java等語言、Java Web技術(shù)以及人工智能技術(shù)設(shè)計(jì)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(zhì)控制站、現(xiàn)場及遠(yuǎn)程監(jiān)控中心(即鑫拓誠操作臺安防監(jiān)控設(shè)備)、大數(shù)據(jù)云計(jì)算運(yùn)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(gòu)建起一套綜合性的安防監(jiān)控系統(tǒng),集成多種先進(jìn)技術(shù)和設(shè)備,確保運(yùn)行狀況反饋良好,提升水產(chǎn)養(yǎng)殖的監(jiān)控水平,增強(qiáng)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(zhì)狀況的過程。水環(huán)境監(jiān)測站的優(yōu)點(diǎn),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(yīng)用領(lǐng)域廣等。該系統(tǒng)采用的是無線水質(zhì)傳感器和四信數(shù)據(jù)采集傳輸終端,實(shí)現(xiàn)對養(yǎng)殖水環(huán)境中水質(zhì)參數(shù)的實(shí)時監(jiān)測和數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳輸。同時,實(shí)現(xiàn)對降雨量和水質(zhì)的精確測量,以及數(shù)據(jù)的實(shí)時傳輸和處理,并依據(jù)數(shù)據(jù)異常發(fā)出預(yù)警。
2.3 水質(zhì)控制站
水質(zhì)控制站,即包括MLS、GCS配電箱、松寶增氧機(jī)、無線控制終端等設(shè)備。系統(tǒng)能根據(jù)實(shí)時監(jiān)測的數(shù)據(jù),自動調(diào)整水質(zhì)調(diào)控設(shè)備(如:泵)的運(yùn)行狀態(tài)。例如:在低負(fù)荷時,可以減少泵的數(shù)量或調(diào)整泵的運(yùn)行頻率;在高負(fù)荷時,自動啟動備用泵,調(diào)整其運(yùn)行狀態(tài)確保順利進(jìn)行。系統(tǒng)可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行智能運(yùn)維、預(yù)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(yuǎn)程監(jiān)控中心
現(xiàn)場及遠(yuǎn)程監(jiān)控中心,即通過水質(zhì)智能控制算法,根據(jù)不同的水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行智能調(diào)節(jié),實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場及遠(yuǎn)程的實(shí)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(yuǎn)程監(jiān)控中心的優(yōu)點(diǎn):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(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境,實(shí)現(xiàn)文明水產(chǎn)養(yǎng)殖;3) 實(shí)現(xiàn)實(shí)時監(jiān)測,遠(yuǎn)程預(yù)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(yuǎn)程監(jiān)控中心構(gòu)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(shí)時水質(zhì)數(shù)據(jù)、攝食欲望、投喂?fàn)顟B(tài),并通過無線傳輸模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)送達(dá)云平臺。主要實(shí)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(zhì)監(jiān)測、時刻監(jiān)測漁業(yè)水質(zhì)的變化情況、提前預(yù)警、預(yù)防魚病、飼料精細(xì)投喂等各種模型和算法,實(shí)現(xiàn)集成攝食行為分析、環(huán)境因子監(jiān)控、飼料需求計(jì)算模型,遠(yuǎn)程智能控制飼料機(jī)運(yùn)行,為用戶管理提供決策工具,有效規(guī)避養(yǎng)殖風(fēng)險。
2.6 氣象站
氣象站主要通過氣象采集設(shè)備監(jiān)測環(huán)境溫度、空氣溫濕度、風(fēng)速等多個參數(shù),利用云平臺在線處理,實(shí)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(zhì)變化趨勢進(jìn)行有效的超限報警等,根據(jù)實(shí)時水質(zhì)參數(shù)的變化趨勢,提前部署科學(xué)調(diào)度,保證水質(zhì)良好。
3 系統(tǒng)實(shí)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(wǎng)信息化技術(shù)傳感器、控制器等各類設(shè)備進(jìn)行構(gòu)建;軟件方面,需要利用Python、Java等編程語言以及人工智能技術(shù)進(jìn)行開發(fā)。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)通過自然語言處理技術(shù)(Nature Language Process?ing,NLP) ,利用生成式人工智能(Generative ArtificialIntelligence) 構(gòu)建水質(zhì)信息多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊,實(shí)現(xiàn)海水水產(chǎn)養(yǎng)殖循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNNs) 的動態(tài)實(shí)時監(jiān)測。基于AIoT、融合通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)水質(zhì)信息的實(shí)時監(jiān)測指標(biāo)數(shù)據(jù)和資源數(shù)據(jù)整合。結(jié)合水產(chǎn)養(yǎng)殖特色,設(shè)計(jì)與開發(fā)海水水產(chǎn)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(zhǔn)調(diào)控技術(shù)和智能AI管理系統(tǒng)。
3.1 構(gòu)建水質(zhì)信息多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊,實(shí)現(xiàn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNNs) 的動態(tài)實(shí)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(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)信息,自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分布和模式,進(jìn)行環(huán)境數(shù)據(jù)的預(yù)處理,自主地生成各種類型的環(huán)境數(shù)據(jù),進(jìn)而構(gòu)建水質(zhì)信息多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊,實(shí)現(xiàn)海水水產(chǎn)養(yǎng)殖循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNNs) 的動態(tài)實(shí)時監(jiān)測。通過提供水質(zhì)多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊測試水體在典型狀態(tài)下多方位模擬水質(zhì)信息的分布,使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs) 等架構(gòu)研究海水水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)指數(shù)的獨(dú)特趨勢變化,利用生成式AI 在自然語言處理領(lǐng)域中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNNs) 實(shí)現(xiàn)動態(tài)實(shí)時監(jiān)測計(jì)算各測量點(diǎn)水質(zhì)參數(shù)的均方差。除此之外,采集當(dāng)前監(jiān)測點(diǎn)的水質(zhì)信息,獲取并判斷監(jiān)測點(diǎn),研究海水水產(chǎn)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(fù)應(yīng)用判斷監(jiān)測點(diǎn)是否超出預(yù)設(shè),為水質(zhì)信息的研究提供了準(zhǔn)確且可靠的數(shù)據(jù)保證。
3.2 基于AIoT、融合通信技術(shù),實(shí)現(xiàn)水質(zhì)信息資源數(shù)據(jù)整合
海水水產(chǎn)養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)集成基于AIoT、融合通信等前沿技術(shù)應(yīng)用,如:無線傳感網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)傳感器、無線傳感器等,通過對智能傳感設(shè)備,實(shí)現(xiàn)水質(zhì)信息的實(shí)時監(jiān)測指標(biāo)數(shù)據(jù)和資源數(shù)據(jù)整合。設(shè)計(jì)該系統(tǒng)的通信電路時,不僅需要考慮構(gòu)建ZigBee網(wǎng)絡(luò)使用的芯片應(yīng)具備優(yōu)異的性能,還要考慮芯片的經(jīng)濟(jì)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(fèi)用構(gòu)建ZigBee網(wǎng)絡(luò)[5]。本系統(tǒng)基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò),通過ZigBee/LoRa/NB-IoT/LTE 網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)手段,如:采用ZigBee技術(shù)進(jìn)行搭橋構(gòu)建一個信息采集監(jiān)測模塊,使得無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與RFID系統(tǒng)互不干擾,實(shí)現(xiàn)水產(chǎn)養(yǎng)殖遠(yuǎn)程水質(zhì)環(huán)境信息監(jiān)測。ZigBee技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的互聯(lián)互通,收集的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)器進(jìn)行連接,經(jīng)過數(shù)據(jù)整理、輸出再進(jìn)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(chǎn)養(yǎng)殖模式,基于AIoT、融合通信技術(shù),實(shí)現(xiàn)海水水產(chǎn)養(yǎng)殖遠(yuǎn)程AI監(jiān)控和水質(zhì)信息資源數(shù)據(jù)整合。
3.3 結(jié)合水產(chǎn)養(yǎng)殖特色,開發(fā)智能AI 管理系統(tǒng)
本文結(jié)合海水水產(chǎn)養(yǎng)殖特色,設(shè)計(jì)與開發(fā)海水水產(chǎn)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(zhǔn)調(diào)控技術(shù)和智能AI管理系統(tǒng),有效實(shí)現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)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(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),采用三維網(wǎng)格化方法,建立綜合水質(zhì)信息多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊,利用學(xué)習(xí)到的模式優(yōu)化水質(zhì)信息的監(jiān)測點(diǎn),實(shí)現(xiàn)海水水產(chǎn)養(yǎng)殖的智能AI控制和作業(yè)。物聯(lián)網(wǎng)智能管控和可視化無線傳感管理系統(tǒng),提高水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)效率和管理水平,縮短工作周期,最大限度保證水產(chǎn)養(yǎng)殖的穩(wěn)定性和可靠性,進(jìn)而降低管理成本和人工損耗。
4 結(jié)束語
系統(tǒng)采用Python、Java、Java Web等編程語言和技術(shù)以及人工智能技術(shù)進(jìn)行開發(fā),對基于AIoT的海水水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)的系統(tǒng)分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)以及核心功能實(shí)現(xiàn)依次進(jìn)行了說明。本系統(tǒng)全面構(gòu)建水質(zhì)信息多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊,實(shí)現(xiàn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNNs) 的動態(tài)實(shí)時監(jiān)測、實(shí)現(xiàn)水質(zhì)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(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)效率和管理水平的應(yīng)用。系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)工作,在一定層面上已大力彌補(bǔ)了基于AIoT 的海水水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)的不足,是“互聯(lián)網(wǎng)+”在海水水產(chǎn)養(yǎng)殖的深層次應(yīng)用,能夠降低水產(chǎn)養(yǎng)殖管理成本和人工損耗,實(shí)現(xiàn)自動化AI管理,提高生產(chǎn)效率,構(gòu)建具有特色的現(xiàn)代水產(chǎn)養(yǎng)殖新格局。