智能水產(chǎn)養(yǎng)殖的技術(shù)的研究

摘 ?要：中國(guó)漁業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)水產(chǎn)養(yǎng)殖的可持續(xù)發(fā)展，現(xiàn)階段我國(guó)水產(chǎn)養(yǎng)殖比較常用的智能水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)有水下機(jī)器人、互聯(lián)網(wǎng)+以及對(duì)水質(zhì)監(jiān)控的相關(guān)算法，但這些方法還都有自身的局限性。

關(guān)鍵詞：水產(chǎn)養(yǎng)殖;水下機(jī)器人;互聯(lián)網(wǎng)+

一、水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用

近年來(lái)，中國(guó)的水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)生了翻天覆地的變化，養(yǎng)殖規(guī)模逐年遞增，產(chǎn)量穩(wěn)居世界第一，但仍面臨著很多嚴(yán)峻的問(wèn)題，例如水質(zhì)污染嚴(yán)重、養(yǎng)殖效率低下、機(jī)械化及自動(dòng)化程度低等。水產(chǎn)生物的生長(zhǎng)和產(chǎn)量又很容易受人類(lèi)活動(dòng)、氣候、生物等多種因素的影響，這些問(wèn)題亟待解決，只有保證了水的質(zhì)量，才能提高水產(chǎn)品的質(zhì)量和產(chǎn)量。

本文將對(duì)目前使用較為廣泛的智能水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)研究現(xiàn)狀和使用的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行綜述，分析技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)和其局限性，以期展望未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

（一）水下機(jī)器人

在水產(chǎn)養(yǎng)殖實(shí)踐中，水下機(jī)器人通過(guò)搭載攝像機(jī)、聲吶、水質(zhì)傳感器等設(shè)備，借助水產(chǎn)養(yǎng)殖水下機(jī)器人機(jī)動(dòng)靈活的運(yùn)動(dòng)能力，可實(shí)現(xiàn)對(duì)養(yǎng)殖環(huán)境及對(duì)象的大范圍監(jiān)測(cè)[2]。水下機(jī)器人較為常見(jiàn)的做法就是搭載水下機(jī)械手臂、捕撈網(wǎng)，可以進(jìn)行捕撈作業(yè)，還可以利用水下機(jī)器人進(jìn)行飼料投喂以及對(duì)水下的網(wǎng)衣進(jìn)行自清潔。水下機(jī)器人也可以與其他的監(jiān)控平臺(tái)進(jìn)行組網(wǎng)，并借助地面基站、衛(wèi)星等通信設(shè)備，構(gòu)建“水陸空天”一體化監(jiān)控系統(tǒng)。[2]可以將探測(cè)到的水下信息通過(guò)分析處理對(duì)養(yǎng)殖的情況進(jìn)行及時(shí)的了解?？萍荚谶M(jìn)步，水下機(jī)器人也發(fā)展的越來(lái)越智能化、網(wǎng)絡(luò)化，很多信息都是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)上傳監(jiān)控的信息，并讓監(jiān)控人員及時(shí)分析和處理，可以及時(shí)掌握水下的各種情況。所以利用水產(chǎn)養(yǎng)殖機(jī)器人助益頗多。

但是水下機(jī)器人作為機(jī)械設(shè)備，也存在自身的問(wèn)題。機(jī)器人的體積大都較為狹小，所以能安裝的傳感器數(shù)目和大小都有限。而且機(jī)器人在水下工作，工作環(huán)境較為復(fù)雜，需要定期清洗乃至更換。[4]所以定期維護(hù)的成本較高，需要定時(shí)派專(zhuān)人進(jìn)行清理和更換。不僅如此，傳感器的精度和可靠性也需要進(jìn)一步的提升，水下的環(huán)境較為復(fù)雜，可能會(huì)出現(xiàn)噪聲干擾，數(shù)據(jù)冗余等各種情況，需要根據(jù)采集樣本的實(shí)際情況來(lái)做進(jìn)一步的修正，這些都是水下機(jī)器人亟待解決的難題。

（二）互聯(lián)網(wǎng)+

水下機(jī)器人采集的數(shù)據(jù)如何提供給技術(shù)人員呢？其實(shí)就是利用了互聯(lián)網(wǎng)+的發(fā)展。提出要利用互聯(lián)網(wǎng)提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理和服務(wù)水平，促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平明顯提升。水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的一部分，也迎來(lái)了良好的發(fā)展機(jī)遇[2]。傳統(tǒng)的水質(zhì)監(jiān)測(cè)大都以人力來(lái)完成，采集周期長(zhǎng)，采集數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性差而且容易對(duì)水質(zhì)造成二次污染。我們可以利用傳感器測(cè)得相應(yīng)的數(shù)據(jù)，然后利用互聯(lián)網(wǎng)+的方式來(lái)進(jìn)行處理。

現(xiàn)有的智能化技術(shù)除了大家耳熟能詳?shù)腎nternet和Web技術(shù)外，還有"3S"技術(shù)。我國(guó)現(xiàn)已構(gòu)建基于Internet的漁業(yè)管理系統(tǒng)，可以很快的將水產(chǎn)養(yǎng)殖的相關(guān)信息，尤其是水質(zhì)信息傳播出去，可以讓相關(guān)部門(mén)及時(shí)了解情況。將收集到的信息通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)的形式進(jìn)行存儲(chǔ)。在漁業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集工作中， 數(shù)據(jù)主要來(lái)源于基層一線， 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了智能化的控制，能夠?qū)?shù)據(jù)庫(kù)、web和專(zhuān)家分析相結(jié)合，可以提供給養(yǎng)殖的技術(shù)人員更多的漁情信息，輔助養(yǎng)殖。

目前互聯(lián)網(wǎng)+養(yǎng)殖仍在迅速的發(fā)展中，建設(shè)好的漁業(yè)管理系統(tǒng)需要更多的采集終端才能擁有更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，這需要加大基礎(chǔ)設(shè)施的投入。另外，經(jīng)驗(yàn)豐富的漁民往往年紀(jì)較大，可能無(wú)法直接接受和使用信息技術(shù)，而擅長(zhǎng)運(yùn)用信息技術(shù)的年輕人又缺乏實(shí)際的經(jīng)驗(yàn)。所以兩者均需要投入大量的人力，需要加大培訓(xùn)的力度，提高人員的素質(zhì)，加強(qiáng)信息化的建設(shè)迫在眉睫。在我國(guó)有一些偏遠(yuǎn)地區(qū)，還沒(méi)有引入新一代的養(yǎng)殖技術(shù)，存在養(yǎng)殖效率低的狀況，我們應(yīng)該加快建立和完善水產(chǎn)信息網(wǎng)絡(luò)，做到不漏一角，這樣才能做到授人以漁，對(duì)于偏遠(yuǎn)貧困的地區(qū)，我們要做的不僅僅是提供經(jīng)濟(jì)上的援助，更重要的是把用的好的，有效的方式方法教給他們，并及時(shí)建立相關(guān)的配套設(shè)施，才能真正提高水質(zhì)，提升水產(chǎn)品的品質(zhì)和數(shù)量，才能創(chuàng)造更高的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。從而實(shí)現(xiàn)真正的技術(shù)脫貧。

（三）水質(zhì)監(jiān)控相關(guān)算法和系統(tǒng)

在檢測(cè)的過(guò)程中，我們也需要給水下機(jī)器人規(guī)定相關(guān)的運(yùn)動(dòng)路徑，而且我們也需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，過(guò)濾掉無(wú)用的、錯(cuò)誤的信息，得到對(duì)水質(zhì)監(jiān)控有用的信息，這個(gè)時(shí)候就需要用到相關(guān)智能算法。人工智能算法參考動(dòng)物行為進(jìn)行尋優(yōu)設(shè)計(jì)，目前主流的人工智能規(guī)劃算法包括粒子群算法、蟻群算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，采用智能算法不需要精確的環(huán)境模型，搜索能力強(qiáng)且能夠得到全局最優(yōu)解。[2]

目前在水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控與控制系統(tǒng)方面已開(kāi)展了許多研究， 并在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。典型的水質(zhì)控制系統(tǒng)通常采用農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的4層架構(gòu)體系， 即感知層、傳輸層、處理層和應(yīng)用層[1]。感知層中存放著水下機(jī)器人搜集到的信息，例如水中含氧量、養(yǎng)殖密度、水溫、水的PH，利用通信的模塊來(lái)進(jìn)行傳輸，傳輸過(guò)程可以結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)+的相關(guān)技術(shù)，例如Internet和Web網(wǎng)端，進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸。傳輸完成后利用數(shù)據(jù)處理層進(jìn)行處理。此時(shí)就需要使用一些算法模型。最后將處理完的結(jié)果給到控制中心，在應(yīng)用層中進(jìn)行處理?，F(xiàn)有的水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)還未能及時(shí)的給出數(shù)據(jù)處理的結(jié)果以及對(duì)養(yǎng)殖人員給予處理建議。

以上就是智能水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)最廣泛的三類(lèi)應(yīng)用，希望隨著科技的發(fā)展，還會(huì)有更多智能控制的技術(shù)應(yīng)用于水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)，提升水產(chǎn)養(yǎng)殖的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1] 尹寶全，曹閃閃，傅澤田，白雪冰.水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)檢測(cè)與控制技術(shù)研究進(jìn)展分析[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2019，50（02）：1-13.

[2] 夏英凱，朱明，曾鑫，王懿偲，齊湘洪.水產(chǎn)養(yǎng)殖水下機(jī)器人研究進(jìn)展[J].華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，40（03）：85-97.DOI：10.13300/j.cnki.hnlkxb.2021.03.010.

作者簡(jiǎn)介：

任涵（1992—），女，漢族，湖北武漢人，實(shí)驗(yàn)師，工學(xué)碩士，武漢鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院電氣自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)，研究方向：智能控制。