基于AIoT的海水水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)

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(lái)我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，居民生活水平的提升，使得我國(guó)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(shí)采集、AI預(yù)警預(yù)報(bào)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(guò)對(duì)現(xiàn)有的水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行全面準(zhǔn)確檢測(cè)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制，數(shù)據(jù)的穩(wěn)定可靠傳輸，及時(shí)獲取水質(zhì)預(yù)警信息，實(shí)時(shí)自動(dòng)智能處理和智能控制，可遠(yuǎn)程監(jiān)控養(yǎng)殖現(xiàn)場(chǎng)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(kāi)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(huì)，視頻監(jiān)控技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)之間開(kāi)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(jiàn)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(guò)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(lái)越多的研究人員開(kāi)始利用人工智能技術(shù)對(duì)魚類行為進(jìn)行識(shí)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(duì)基于AIoT的海水水產(chǎn)養(yǎng)殖中的魚類生長(zhǎng)發(fā)育極為重要的6個(gè)參數(shù)：溶解氧、pH、溫度、氨氮、水位、葉綠素進(jìn)行實(shí)時(shí)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(cè)對(duì)象；2） 監(jiān)測(cè)時(shí)效性；3） 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)。

1.1.1 監(jiān)測(cè)對(duì)象

通過(guò)采用水溫pH、流量計(jì)等傳感器，無(wú)須親臨現(xiàn)場(chǎng)，實(shí)時(shí)采集水產(chǎn)養(yǎng)殖池內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)。監(jiān)測(cè)對(duì)象：如溶解氧、氨氮、pH值等數(shù)據(jù)。水池中的氨氮主要來(lái)自誘餌、肥料和動(dòng)物尸體的分解。如果出現(xiàn)氨氮含量過(guò)高，將會(huì)導(dǎo)致魚類中毒或死亡，給水產(chǎn)養(yǎng)殖帶來(lái)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(shí)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(dòng)打開(kāi)進(jìn)水閥換水；當(dāng)檢測(cè)到水產(chǎn)養(yǎng)殖中的氧氣不足時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)打開(kāi)氧氣泵補(bǔ)充氧氣等。

1.1.2 監(jiān)測(cè)時(shí)效性

實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，即24小時(shí)獲取水質(zhì)參數(shù)。監(jiān)測(cè)時(shí)效性是至關(guān)重要的，能實(shí)現(xiàn)水質(zhì)的長(zhǎng)時(shí)間在線測(cè)量，監(jiān)測(cè)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(cè)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(shí)監(jiān)控被測(cè)燈具所有發(fā)光區(qū)域，測(cè)試數(shù)據(jù)無(wú)法保留，設(shè)備監(jiān)控功能單一等局限性問(wèn)題[3]。本系統(tǒng)可以自主設(shè)置監(jiān)測(cè)采樣周期，根據(jù)水質(zhì)、氣候、市場(chǎng)需求等因素，自動(dòng)設(shè)置檢測(cè)采樣時(shí)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(shí)采取措施進(jìn)行處理。

1.1.3 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)

監(jiān)測(cè)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(cè)數(shù)據(jù)接入到云平臺(tái)，及時(shí)上報(bào)存儲(chǔ)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(wèn)動(dòng)態(tài)養(yǎng)殖區(qū)的情況，不需要時(shí)時(shí)守著養(yǎng)殖場(chǎng)，能隨時(shí)隨地查看當(dāng)前系統(tǒng)參數(shù)，相關(guān)工作人員可以對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)，第一時(shí)間通過(guò)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(chǎng)設(shè)備的開(kāi)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(cè)指標(biāo)，一旦因監(jiān)測(cè)參數(shù)超標(biāo)時(shí)，系統(tǒng)將會(huì)及時(shí)發(fā)出預(yù)警預(yù)報(bào)，或依據(jù)當(dāng)前狀態(tài)的反饋信號(hào)及時(shí)啟動(dòng)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(duì)池塘、水庫(kù)等水質(zhì)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，確保無(wú)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(guò)程中，及時(shí)調(diào)整水質(zhì)，每天多次對(duì)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(shí)監(jiān)測(cè)。這些監(jiān)測(cè)參數(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)采集終端通過(guò)不同的方法進(jìn)行全方位測(cè)量，利用智能監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸、云存儲(chǔ)、云計(jì)算服務(wù)和云應(yīng)用等方面，識(shí)別統(tǒng)計(jì)分析并提供實(shí)時(shí)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(yǔ)言、Java Web技術(shù)以及人工智能技術(shù)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)了基于AIoT平臺(tái)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(cè)站、BYQL-SZ04 水質(zhì)控制站、現(xiàn)場(chǎng)及遠(yuǎn)程監(jiān)控中心（即鑫拓誠(chéng)操作臺(tái)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(tái)）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(cè)站

水環(huán)境監(jiān)測(cè)站，即監(jiān)測(cè)和測(cè)量水體中污染的種類，對(duì)照污染程度提供變化趨勢(shì)，測(cè)定和分析水體水質(zhì)狀況的過(guò)程。水環(huán)境監(jiān)測(cè)站的優(yōu)點(diǎn)，包括及時(shí)便捷效率高、可監(jiān)測(cè)要素多、適用于多種測(cè)量條件、應(yīng)用領(lǐng)域廣等。該系統(tǒng)采用的是無(wú)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(duì)養(yǎng)殖水環(huán)境中水質(zhì)參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳輸。同時(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)降雨量和水質(zhì)的精確測(cè)量，以及數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)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(wú)線控制終端等設(shè)備。系統(tǒng)能根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)，自動(dòng)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(shí)，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(shí)，自動(dòng)啟動(dòng)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(cè)性維修等決策，提高了系統(tǒng)的智能化水平。

2.4 現(xiàn)場(chǎng)及遠(yuǎn)程監(jiān)控中心

現(xiàn)場(chǎng)及遠(yuǎn)程監(jiān)控中心，即通過(guò)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(chǎng)及遠(yuǎn)程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析、數(shù)據(jù)獲取、系統(tǒng)警報(bào)等功能?，F(xiàn)場(chǎng)及遠(yuǎn)程監(jiān)控中心的優(yōu)點(diǎn)：1） 監(jiān)控現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)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(shí)監(jiān)測(cè)，遠(yuǎn)程預(yù)警，突破地域和空間的限制；4） 成本相對(duì)較低。

2.5 中央處理器

中央云處理平臺(tái)是專門為現(xiàn)場(chǎng)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(tái)，即用于采集養(yǎng)殖水體實(shí)時(shí)水質(zhì)數(shù)據(jù)、攝食欲望、投喂?fàn)顟B(tài)，并通過(guò)無(wú)線傳輸模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)送達(dá)云平臺(tái)。主要實(shí)現(xiàn)合并所有采集信息，通過(guò)無(wú)線傳輸?shù)耐ㄐ欧绞?，將?shù)據(jù)信息傳輸至后臺(tái)監(jiān)控層[4]。該平臺(tái)主要提供螃蟹、魚蝦等各種養(yǎng)殖品種的水質(zhì)監(jiān)測(cè)、時(shí)刻監(jiān)測(cè)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(xiǎn)。

2.6 氣象站

氣象站主要通過(guò)氣象采集設(shè)備監(jiān)測(cè)環(huán)境溫度、空氣溫濕度、風(fēng)速等多個(gè)參數(shù)，利用云平臺(tái)在線處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同環(huán)境要素的監(jiān)測(cè)，系統(tǒng)自動(dòng)記錄并對(duì)水質(zhì)變化趨勢(shì)進(jìn)行有效的超限報(bào)警等，根據(jù)實(shí)時(shí)水質(zhì)參數(shù)的變化趨勢(shì)，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(yǔ)言以及人工智能技術(shù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)通過(guò)自然語(yǔ)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(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)?；贏IoT、融合通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)水質(zhì)信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)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(kāi)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(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence） 通過(guò)分析大量的海水水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)信息，自動(dòng)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(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。通過(guò)提供水質(zhì)多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊測(cè)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(duì)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(shì)變化，利用生成式AI 在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs） 實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)計(jì)算各測(cè)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(cè)點(diǎn)的水質(zhì)信息，獲取并判斷監(jiān)測(cè)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(duì)已知的參數(shù)重復(fù)應(yīng)用判斷監(jiān)測(cè)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(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)傳感器、無(wú)線傳感器等，通過(guò)對(duì)智能傳感設(shè)備，實(shí)現(xiàn)水質(zhì)信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)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(shí)，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(guò)最低的費(fèi)用構(gòu)建ZigBee網(wǎng)絡(luò)[5]。本系統(tǒng)基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)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(gè)信息采集監(jiān)測(cè)模塊，使得無(wú)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(cè)。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(guò)網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)器進(jìn)行連接，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)整理、輸出再進(jìn)行控制，自行組織無(wú)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(kāi)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(kāi)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(wú)線傳感管理系統(tǒng)。在基于可視化無(wú)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(cè)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(wú)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(yǔ)

系統(tǒng)采用Python、Java、Java Web等編程語(yǔ)言和技術(shù)以及人工智能技術(shù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，對(duì)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(shuō)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(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、實(shí)現(xiàn)水質(zhì)信息資源數(shù)據(jù)整合、開(kāi)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(kāi)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(dòng)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。