智慧水產概述第1章1.1智慧水產的概念和特征1.2智慧水產系統架構 1.3智慧水產關鍵技術 1.4智慧水產養殖管理模式 1.5智慧水產相關政策 1.1智慧水產的概念和特征智慧水產是指運用物聯網（InternetofThings，IoT）、大數據、云計算、人工智能、移動互聯網等現代信息技術對水產養殖業進行優化升級，涉及養殖管理、產品加工、物流配送、產品銷售、質量溯源等環節，以達到提高生產效率、降低養殖風險、防止資源浪費、重構產業結構等目的。智慧水產以集約化、規模化為基礎，將養殖技術、裝備技術與信息技術相結合，通過廣泛采集、深度挖掘、充分利用水產養殖業的信息資源，替代傳統粗放的生產管理模式，全面提升水產養殖生產管理能力。智慧水產原理圖如圖1-1所示。1.1智慧水產的概念和特征智慧水產的特征主要包括：（1）養殖終端設備實時在線化。智慧水產以物聯網、人工智能及大數據作為前端技術，搭建水產養殖物聯網使得水產養殖各類信息能夠被實時低成本、大范圍感知、可靠傳輸和精確處理，進而實現水產養殖的數字化和智能化。各類傳感器、養殖智能終端設備、通信設施、控制系統等共同組成完善的智慧網絡系統，實現對養殖環境、水產生物、養殖設備、現場作業、水產品質量等的實時監測和在線管理，使得養殖設備、水產品、養殖戶和消費者之間實現互聯。（2）信息技術集成化。新一代信息技術（如物聯網、大數據、云計算、人工智能等）是發展智慧水產的關鍵，多種跨領域、跨學科的綜合技術應用實現了真正意義上的互聯互通和智慧化管控，水產養殖產業鏈上的各類信息資源得以有機協同和多方共享，整個智慧水產系統運行也因此變得更加智能和高效。（3）業務應用全程化。智慧水產不是水產養殖某一環節的智慧化，而是覆蓋水產養殖產業鏈上的生產、經營、管理、服務等各個環節，通過綜合應用信息技術實現種苗管理、環境調控、智能投喂、疾病防治、產品加工、產品銷售、物流配送、質量溯源等功能，形成高度融合的水產養殖模式，全面提高水產養殖質量和效率。1.2智慧水產系統架構智慧水產系統架構如圖所示，包含感知層、傳輸層、處理層和應用層。1.感知層通過傳感器、RFID、二維碼等技術采集與水產相關的實時數據，為智慧水產提供基礎數據。2.傳輸層利用網絡基礎設施實現感知層和處理層之間的信息傳遞，使用各種通信技術解決不同設備之間的數據傳輸問題。3.處理層對來自感知層的數據進行存儲、處理和分析，運用云計算、大數據、人工智能等技術滿足應用層各種需求。4.應用層直接面向用戶，通過人機交互界面展示數據、聲音、視頻等信息，實現環境監測、預警、設備控制、生物管理、產品溯源等應用服務。1.3智慧水產關鍵技術信息化技術是發展智慧水產的核心，物聯網、大數據、人工智能等是發展智慧水產的必要條件，這些技術相輔相成，共同維系智慧水產體系的正常運行。1.水產養殖物聯網水產養殖物聯網是將物聯網應用于水產養殖管理，通過傳感器等設備采集信息，利用云計算和數據處理技術形成服務系統，實現智慧水產應用。2.水產養殖大數據水產養殖大數據是將大數據技術應用于水產養殖管理，對采集的大量數據進行處理和分析，構建智能模型和決策支持系統，用于水產養殖決策、預警和控制。3.水產養殖人工智能水產養殖人工智能應用了機器學習、計算機視覺等技術，使物聯網具備智能應用，在水產養殖中可用于設施智能化、疾病診斷、銷售分析等領域，推動水產養殖業轉型升級。1.4智慧水產養殖管理模式根據智慧水產所覆蓋業務類型的不同，可以將智慧水產養殖管理模式劃分為三種類型，第一種是水產養殖生產環節的智慧化，第二種是水產養殖管理領域的智慧化，第三種是水產養殖服務領域的智慧化。具體來說，相對完善的智慧水產養殖管理模式包含以下幾個相輔相成的部分。（1）完善的硬件、軟件設備。（2）數據自動采集與傳輸。（3）設備自動控制與作業。（4）以大數據指導養殖生產。（5）實現水產品質量安全溯源。（6）打造水產品電子商務流通渠道。（7）構建水產養殖產業生態系統。（8）發展水產業金融。1.5智慧水產相關政策國家有關部門先后發布了

《農業部辦公廳關于加快推進漁業信息化建設的意見》

《關于加快推進水產養殖業綠色發展的若干意見》

《“十四五”全國漁業發展規劃》

《農業現代化示范區數字化建設指南》……為智慧水產發展提供政策保障。智慧水產的發展第2章2.1智慧水產在國外的發展2.2智慧水產在國內的發展 2.1智慧水產在國外的發展2.1.1國外智慧水產應用國際上發達水產養殖國家從上世紀50年代開始將信息技術引入水產養殖，通過傳感器、電子技術、自動化和信息處理技術實現了顯著的業界發展。美國、日本、挪威等國在水產養殖領域廣泛應用智能技術，提高了養殖規模和效率，達到了提質降本增效的目標。這些國家通過建立綜合應用系統，覆蓋了養殖生產和管理的各個環節，并對養殖模式進行了優化。在養殖生產方面，英國等國使用在線監測設備對水質進行監測，取得了顯著效益。其他國家采用時域和頻域分析方法，建立了自動化水質監測和調控系統。澳大利亞等國發展了視頻監控系統，提高了養殖管理效率。德國等國應用實時監測、疾病診斷、災害預警和遠程控制等功能的監測服務平臺。在養殖管理方面，美國將養殖理論、設施管理、衛生標準和健康管理納入養殖管理系統，全面保障了魚類養殖的穩健發展。挪威、丹麥研發了可遷移性強的智慧水產系統，實現了全智能化的養殖管理。美國采用電子監測系統記錄和監控水產捕撈活動，實現了對水產品種類的高效識別。在養殖模式方面，工廠化循環水養殖技術在美國成為熱門投資項目。丹麥的工廠化循環水養殖技術領先歐洲水平，日本技術成熟，巴西、挪威等國將海水網箱養殖與智能技術相結合。德國和美國引入了“魚菜共生”模式，巴西、挪威通過科學規劃和管理進行養殖。2.1智慧水產在國外的發展2.1.2國外智慧水產相關企業及應用案例國際設備供應商TeledyneMarine將成像、儀器、互聯、和車輛等技術結合在一起，開發了無人水下解決方案，為海洋漁業發展提供整體解決方案，已擁有領先技術和市場地位。TeledyneMarine全系列監控產品包含多波束、淺剖、二維/三維成像聲吶、ROV、無人船、水下高清攝像機、Caris軟件等。TeledyneMarine針對淺水及海水環境開發的無人駕駛海上交通工具，包括ROV（遠程操作車輛）、AUV（自主無人駕駛車輛）和USV（無人水面車輛），已應用與海洋學、國防安全、石油勘探等領域。2.1智慧水產在國外的發展2.1.2國外智慧水產相關企業及應用案例GaviaAUV是一種自主水下航行器，由“即插即用”AUV模塊組成，可在現場組裝和配置。其基礎底座系統直徑為20cm，包含機頭、電池和控制模塊，可根據需要組裝聲吶、導航、附加電池等模塊。標配GPS、銥星衛星通信和無線LAN，水下使用時通過聲學調制解調器通信。可添加各種環境傳感器，如側掃聲納、相機、測深儀等。使用SeeByteAutoTracker軟件進行自動管道跟蹤和檢查。模塊化設計使其靈活、易于運輸、維護和升級，成本效益明顯高于專用船舶或ROV。GaviaAUV軟件系統分為船舶安全航行管理和任務目標實現兩個模塊。船舶安全航行管理監督船舶運行并處理異常情況，任務目標實現模塊自主完成任務，如船舶定位、避障、監督硬件運行等。控制中心軟件在MicrosoftXP操作系統上運行，以圖表形式展示功能模塊，通過控制中心可精確控制任務參數，并下載傳感器數據存儲在硬盤驅動器或閃存中。圖2-1GaviaAUV2.1智慧水產在國外的發展2.1.2國外智慧水產相關企業及應用案例海洋養殖環境更為復雜，對養殖網箱設計、水產品健康都會產生直接影響，TeledyneMarine公司開發技術和方案監測海洋環境，評估養殖安全。TeledyneMarine的聲學多普勒流速剖面儀（ADCP，圖2-2）是適合河口、沿海和近海應用的精密剖面儀和波浪測量產品，適用于養殖管理全過程，例如在確定養殖場位置時，通過ADCP了解洋流和波浪情況，同時為養殖設施布置、污染物沖洗、飼喂計劃制定等提供參考。圖2-2TeledyneMarine部分ADCP產品2.2智慧水產在國內的發展2.2.1國內發展智慧水產的必要性1.我國水產養殖業發展的基本情況我國水產養殖業進入一個相對持續、穩定、健康的發展階段，對于滿足國內水產品需求、保障糧食安全、促進勞動就業、改善進出口貿易平衡等發揮了至關重要的作用，成為了推動農業農村產業和經濟發展的重要組成部分。然而，目前我國水產養殖業與國外水產養殖業相比仍有較為明顯的差距，也相對滯后于國內其他產業。我國水產養殖業面臨一系列問題：養殖業勞動密集、基礎設施簡陋、智能化不足，導致低效生產；水域環境受到污染，養殖面積減少，產量下降；水體污染引發病害、種質退化、死亡等問題，造成重大損失；缺乏完善的質量安全標準，藥物殘留檢驗滯后；產品質量不一致，國際市場面臨壁壘；勞動力問題、老齡化和成本上升導致就業吸引力降低、總體成本提高和經營虧損。要提高水產養殖效益，需要徹底改變陳舊的生產方式，實現現代化轉型。2.2智慧水產在國內的發展2.信息技術驅動水產養殖業轉型升級現階段，水產業正處于轉型發展的關鍵階段，物聯網、大數據、人工智能等信息技術的充分應用將減少粗放生產方式，加快生產信息流通，使各生產環節銜接更為順暢，管理覆蓋面更廣，養殖盲目性大大降低，從根本上突破傳統養殖模式的弊端，推動水產養殖業現代化發展，提高養殖戶收入水平，進而作用于整個鄉村振興戰略的實施。2.2.2國內智慧水產發展基本情況隨著國內水產養殖業迅速發展，水產產業也逐漸開始了智能化探索，尋求與科技企業開展合作，基于自身的養殖發展需求，應用信息技術對生產管理進行智能化改造，實現智能化管控的目的，從成本、效率、效益等方面對企業生產經營狀況產生積極影響。目前國內的智慧水產研究和應用尚處于起步階段，但發展趨勢明顯，水產養殖產業鏈長、涉及面廣，為智慧水產提供了廣闊的應用空間，從育苗、養殖、加工、倉儲、物流到最后的銷售，對智能技術都有應用需求。具體來看，現階段國內的智慧水產研究和應用主要包括智能化養殖、信息系統構建、電商服務和產業融合發展方面，其中智能化養殖的實際應用較多且應用效果較為明顯。2.2智慧水產在國內的發展2.2.3國內智慧水產發展面臨的挑戰目前，國內智慧水產發展面臨的挑戰主要包含以下幾點：1.傳統養殖觀念深入人心，養殖戶習慣憑經驗養殖，對信息化認知不足，不愿意采用新技術；中小型養殖企業引入新技術的資金負擔大，且投資回報不確定，設備維護和系統升級的持續投入使成本和收益難以平衡，因此更傾向于保留傳統方式。2.智慧水產基礎薄弱，數字化應用局限于資源調查、環境監測和經濟統計，信息管理缺乏統一發布中心和完善的共享網絡。水產設備、技術和應用尚未成熟，尤其是海洋漁業信息化基礎薄弱，設備在惡劣環境中工作和海洋通信問題亟需解決。智慧水產系統功能單一，數據分析滯后，未真正服務于養殖生產。3.復合型人才短缺，智慧水產需要融合物聯網、大數據、人工智能等多種技術與水產養殖專業知識，但從業人員知識結構不完善，信息技術研發人員缺乏漁業知識，水產養殖人員對信息技術理解不深，導致復合型人才培養難。4.統一規范和標準不足，缺乏統一技術、系統規范，智慧水產建設質量和效果難以衡量，企業和管理部門建設的系統無法共享數據，導致資源浪費。2.2智慧水產在國內的發展2.2.4國內智慧水產的發展方向內陸養殖和海洋水產都需要加強信息化建設，以適應水產業的發展需求，為此，可以從以下幾方面入手提高智慧水產的發展水平：1.提高養殖戶對智慧水產的認可。通過宣傳和培訓，提升養殖人員對智慧水產的認知，鼓勵企業投資智慧水產建設，納入政策扶持范圍，聘請專業人員提供技術指導解決問題。2.加強關鍵技術研發。建立智慧水產系統框架，創新關鍵技術，包括環境信息感知、數據傳輸、智能分析處理、設備管理控制等，特別需重點發展海洋漁業技術。3.培養和引進專業人才。與高校、科研機構合作培養符合產業需求的智慧水產專業人才，引進高層次專業人才，加強養殖人員的專業培訓，使其能夠應用技術手段管理水產養殖。4.建立統一規范和標準。構建全國水產業信息系統平臺，實現全產業鏈數據互通，整合各級系統，規定統一接口和數據標準，減少無序開發和重復建設。組織編制智慧水產標準，統一設備和技術參數標準。2.2智慧水產在國內的發展智慧水產信息感知第3章3.1傳感器技術 3.2拉曼光譜技術 3.3智慧水產設備的可靠性 3.1傳感器技術3.1.1傳感器技術概述1.傳感器傳感器是檢測信息的裝置，負責把信息轉換成電信號，以便進行處理和分析。傳感器的內部結構中包含了敏感元件、轉換元件及信號調節與轉換電路，三者分別進行物體信息獲取、電信號轉換和電信號調制，最終輸出可供后續環節應用的電信號。傳感器的組成如圖3-1所示。圖3-1傳感器的組成3.1傳感器技術2.傳感器分類

傳感器種類豐富，分類方式多樣，其中較常用的分類方式如表所示。傳感器分類方式傳感器名稱按用途分力敏傳感器、氣敏傳感器、生物傳感器等按工作原理分電阻式傳感器、電壓式傳感器、光電式傳感器等按輸出信號分模擬傳感器、數字傳感器、開關傳感器按制造工藝分集成傳感器、薄膜傳感器、厚膜傳感器、陶瓷傳感器3.傳感器選擇傳感器性能主要包括靈敏度、一致性、準確性、可靠性、線性度和量程等指標。環境檢測對傳感器性能提出高要求，不同環境和區域對其性能產生差異。溫度、濕度、雷雨、空氣鹽霧、雷擊靜電等因素也會影響傳感器監測結果。數據處理和校正是必要的，以應對外界因素引起的誤差。市場上存在許多未經專業處理的傳感器，它們的性能差異不大，因外界因素的干擾而導致數據不可靠，缺乏實際應用價值。3.1傳感器技術4.傳感器的數據處理傳感器將感知到的信息轉換為電信號，并由主控設備進行處理和分析。在使用過程中，受到設備質量、操作方法和外界干擾等因素的影響，傳感器容易出現誤差。誤差主要包括系統誤差、粗大誤差和隨機誤差。系統誤差是由傳感器本身問題或使用不當引起的，粗大誤差是由較大干擾引起的采樣數據突變，隨機誤差是由獨立、微小的偶然因素引起的。數字濾波和模擬濾波是常用的消除或減小誤差的方法。實驗中，智能氣象站與環境監測站進行數據對比，結果顯示傳感器監測數據經處理后準確性較高，與監測站數據一致。圖示對比了大氣壓和溫度數據，說明傳感器數據經過處理后表現出明顯的準確性和一致性。3.1傳感器技術圖3-2智能氣象站和世紀公園監測站大氣壓數據對比圖3-3智能氣象站和世紀公園監測站溫度數據對比5.傳感器校準傳感器校準指的是在明確傳感器輸入與輸出關系的基礎上，使用標準儀器標定傳感器，其內容包括傳感器的工作特性、環境特性、物理與幾何參數等。將標準儀器產生的已知量作為被標定傳感器的輸入，將所得輸出量與輸入量作比較，即可了解傳感器的性能。傳感器的校準流程如圖所示。3.1傳感器技術3.1傳感器技術3.1.2傳感器產業1.傳感器產業現狀我國對傳感器的需求巨大，市場規模達數百億元。然而，國內自主生產的傳感器普遍存在靈敏度、準確性、穩定性等問題，因傳感器及相關專業人才數量有限，研發進展緩慢，限制了其發展和應用。目前，市場上主要銷售美國、德國和日本制造的傳感器，這三個國家占據了絕大部分市場份額。國產傳感器存在可靠性、穩定性方面的差距，缺少電子產品檢測標準和技術積累，亟需改進。在誤差校準方面，我國技術水平較低，未能采用先進技術處理誤差和壞值，導致性能差、感知不準確、穩定性差。國內傳感器所使用的材料和工藝相對滯后，發達國家采用MEMS技術、納米技術，國內應用較少。此外，發達國家在通信技術領域的深入研究，如無線傳感器網絡，具有顯著優勢，可推動我國傳感器產業發展。3.1傳感器技術2.傳感器產業化問題及解決策略目前傳感器產業發展存在的主要問題包括：（1）科技成果轉化率較低，產業化基礎薄弱。（2）對國外技術的依賴程度高。（3）市場競爭力不足。（4）成本優勢不明顯。為改變傳感器產業相對落后的局面，需要加大對傳感器技術的研發力度，培養和聚集人才，進一步促進產學研結合。另外，政策引導、資金扶持等是促進傳感器研發成果轉化為現實生產力不可缺少的因素。傳感器行業發展整體戰略規劃和傳感器技術規范也應得到進一步明確。3.1.3傳感器在水產業中的應用傳感器技術在水產業領域主要用于水質監測和養殖管理。在水質監測方面，應用傳感器技術可以實時監測水溫、pH值、溶解氧、氨氮、硝酸鹽等水質參數，幫助判斷水質條件是否符合水產生物生長需求，以便出現問題時及時采取措施進行調整。在養殖管理方面，應用傳感器技術可以監測水產生物數量、重量、生長速度等參數，為控制養殖密度和投餌量提供依據，還可以監控水泵、增氧機等設備的運行情況，輔助進行設備控制和維護。3.1傳感器技術3.2拉曼光譜技術3.2.1拉曼光譜技術原理拉曼光譜（RamanSpectroscopy，RS）技術基于拉曼散射原理進行分子光譜指痕鑒定，通過檢測光譜特性來分析物質特征。通過比對拉曼光譜間的差異可以辨別樣品中化學物質是否存在以及確定所包含化學物質的相對含量。不同拉曼光譜儀的系統結構大同小異，基本都由激光器、外光路系統、樣品控制系統、分光系統、光探測系統、計算機處理系統組成。

3.2拉曼光譜技術3.2.2拉曼光譜技術在水產領域的應用1.水產養殖有害物質檢測需求目前，水產養殖有害物質檢測主要采用液相色譜法、分光光度法、液相色譜-質譜聯用法、酶聯免疫法和毛細管電泳法等方法，通過抽樣檢測、對比判定限量值來確定產品是否符合標準，但這些方法在檢測成本、周期、精度等方面仍有所局限，因此，開發一套簡單、快速、準確的水產養殖有害物質檢測方法尤為重要。

2.拉曼光譜水產養殖有害物質定性檢測鑒于拉曼光譜技術的特點和水產養殖的生產需求，可將拉曼光譜儀作為智慧水產中的傳感器使用，完善水產養殖數據采集流程，結合數據網絡技術，可實現對水產生物生長質量的實時跟蹤監測。使用拉曼光譜技術進行水產養殖有害物質檢測，以水產品或水產養殖投入品為檢測對象，檢測其中有害物質的殘留情況，具備普通有害物質檢測方法所無法比擬的優越性。3.2拉曼光譜技術3.2.3拉曼光譜和神經網絡的智慧水產綜合應用拉曼光譜特征復雜，包括多個峰和波長范圍內的連續變化，使用傳統的分析方法很難捕捉到這些復雜的特征。神經網絡具有強大的模式識別、非線性處理能力以及泛化能力，可以識別、分類和定量化拉曼光譜數據，幫助確定樣品的成分、質量和安全性。因此，神經網絡成為了處理水產樣品拉曼光譜數據的一種有效工具。1.神經網絡在拉曼光譜數據處理中的應用神經網絡可用于處理拉曼光譜數據，包括預處理、分類和定量分析。通過神經網絡進行數據預處理，如使用主成分分析降維和小波變換去噪，提高了數據質量。在訓練和分類階段，神經網絡逐步調整參數以優化分類性能，實現對不同樣本的識別和分類。此外，神經網絡還可用于將拉曼光譜數據與定量參數（如濃度）相關聯，實現對樣本的定量分析。2.智慧水產中的拉曼光譜和神經網絡應用將拉曼光譜和神經網絡應用于智慧水產中，可實現對水產品的快速、準確、非侵入性檢測和鑒別。例如，通過分析不同水產品的拉曼光譜特征，結合神經算法建立鑒別模型，可以快速鑒別水產品品種。此外，利用拉曼光譜技術檢測水產品的組成和含量，結合神經算法進行品質和營養價值評估。在養殖過程中，結合神經網絡分析水產品體內成分，實現對健康狀況的實時監測和預警。還可應用于水質監測和養殖加工中的質量控制和工藝優化，促進水產養殖行業的發展。3.2拉曼光譜技術3.2.4拉曼光譜技術的水產業應用前景拉曼光譜檢測在水產業中應用廣泛，設備逐漸高精度、小型、便攜。目前技術仍需改進，主要問題有：1.定性與定量分析平衡：拉曼光譜技術主要用于物質的定性分析，而對于定量分析仍需深入研究建立模型，結合大量數據和人工智能算法。2.在線檢測技術發展：拉曼光譜檢測目前依賴人工采樣、檢測和識別，需研發具備實時在線檢測和數據分析功能的在線拉曼光譜儀，提高檢測效率和準確度。3.光譜信號處理：使用拉曼光譜技術檢測水產品時，需要采用曲線擬合、濾波去噪等方法對雜散光進行抑制，同時深入研究光譜信號提取技術，以優化系統模型，確保檢測準確性。4.光學系統參數優化：光學系統參數在影響拉曼光譜散射強度方面至關重要，需要設置合理的參數，進行系統模型優化，以提高檢測結果準確性。5.數據庫更新與標準光譜圖：拉曼光譜數據庫的內容需要不斷更新，確保檢測時能夠找到相應的光譜圖進行比對。同時，豐富檢測方式和指標，優化檢測穩定性，以適應不同的檢測環境。6.設備研發與應用推廣：國內拉曼光譜技術在水產業應用仍處于起步階段，設備研發能力有限，需要結合國內外設計經驗，研發實用、低成本的拉曼光譜設備，推動技術應用在水產業的廣泛推廣。3.3智慧水產設備的可靠性

智慧水產是一個非常復雜的系統，不同領域、不同生產流程的環境差異大，較大的干濕度變化、溫度變化、腐蝕性氣體（鹽霧）等環境可靠性因素以及雷擊（Surge）、靜電放電（Electro-StaticDischarge，ESD）等電磁干擾因素都會對生產設備及其生產效率產生影響，因此電磁兼容、環境可靠性和安規的設計對于保障智慧水產設備穩定性、可靠性和數據準確性具有重要意義。3.3智慧水產設備的可靠性3.3.1智慧水產設備的電磁兼容性智慧水產設備的可靠性和安全性受電磁兼容性能的影響。良好的電磁兼容性能要求設備既能抵抗外部電磁騷擾（EMD），也不會對其他設備造成電磁干擾（EMI）。電磁兼容性通過EMC測試進行評估，包括電磁敏感性（EMS）和電磁干擾（EMI）測試。電磁敏感性測試衡量設備對電磁影響的承受程度，低敏感性表示強大的電磁抗擾能力。測試項目包括靜電放電、射頻電磁場輻射、電快速瞬變脈沖群、雷擊浪涌等。電磁干擾分為傳導和輻射兩種傳播形式，對應不同測試方法。通過EMC測試，可以找出設備的電磁兼容薄弱點，指導改進設計以減少電磁干擾。電磁兼容設計的關鍵在于降低電磁干擾。這可以通過抑制騷擾源、破壞耦合機制、降低接收設備敏感度等方式實現。隨著智慧水產設備的廣泛應用，提升克服電磁干擾的技術手段是解決電磁兼容問題、確保系統正常運行的必要條件。3.3智慧水產設備的可靠性3.3.2設備的環境可靠性環境可靠性是智慧水產設備在特定環境下正常工作的概率。通過氣候和力學環境可靠性測試，以及綜合環境可靠性測試，可以了解設備的表現并進行可靠性改進。同時，采用環境適應性設計，包括消解環境影響和提高抗環境干擾能力，有助于應對不同環境條件。智慧水產設備的環境可靠性提高有助于降低事故風險，減少經濟損失，對行業規范的建立也至關重要。3.3智慧水產設備的可靠性3.3.3設備安規安規（ProductCompliance）是為了確保產品在設計、制造、使用等方面符合特定國家或地區的安全標準和法規的一系列規定。智慧水產設備的安規認證涉及電流、溫度、電磁兼容性等測試，確保設備在各個方面滿足法規要求，提高其安全性和競爭力。安規設計側重于防止人身傷害和設備損壞，與物聯網安全設計有所不同。通過安規認證，智慧水產設備可獲得證書和標志，證明其符合安全標準，提高可靠性和使用壽命。3.3智慧水產設備的可靠性3.3.4智慧水產系統故障診斷水產業智能化發展將推動智慧水產系統規模和復雜度的提升。為確保系統的可靠性和安全性，科學監控和管理智慧水產系統是必要的。在故障發生時，及時采取診斷處理措施以減少損失，因此故障診斷方法在這一過程中至關重要。有三種主要類型的故障診斷方法：基于解析模型的方法：首先構建數學模型，準確度依賴于模型的精確性。算法相對簡單，通過解析模型獲取目標狀態信息。基于信號處理的方法：通過分析目標發出的信號檢測其狀態，使用特征參數數據（如頻率、方差、幅值等）進行判斷。適應性強，但準確率相對較低，小波變換分析方法可提高敏感度。基于知識的方法：無需構建模型，主要使用知識處理技術，具有智能化特征，適用性較強。包括專家系統、神經網絡、數據融合等方法。智慧水產信息傳輸第4章4.1無線傳感網絡4.2LoRa

4.3NB-IoT4.4Wi-Fi4.54G和4GCat.14.65G4.1無線傳感網絡無線傳感網絡是由傳感器節點自組織形成的分布式網絡，負責匯集傳感器獲取的數據，是畜禽物聯網中必備的傳輸網絡之一。1.無線傳感網絡的拓撲結構無線傳感網絡的拓撲結構如圖所示，其中包含傳感器節點（SensorNode）、匯聚節點（SinkNode）和任務管理節點（TaskManageNode）。4.1無線傳感網絡2.無線傳感網絡的特點（1）規模大。監測水產養殖業生產信息通常會使用較多傳感器，在減少監測盲區的同時提高數據采集的準確性。（2）自組織。無線傳感網絡節點可以隨意放置在監測區域內，各節點自行組網進行數據傳輸；當有傳感器節點出現故障時，未發生故障的一些節點會自行接替完成監測任務。（3）易擴展。當某些傳感器節點發生故障時，可以接入新的節點對其進行替換，在原有網絡基礎上也可以增加新節點，新舊節點重新組網，不會影響監測系統的正常運行。（4）可靠性強。通過無線傳感網絡可以獲取人工無法前往采集的數據，傳感器節點對環境的適應性強，不會被輕易破壞，能夠實現穩定監測。（5）不同類型的傳感器功能各異，每一種傳感器能夠采集的數據類型有限，所以在組建無線傳感器網絡時，要以實際應用場景為依據加入具備相應功能的傳感器，以達到使用目的。4.2LoRaLoRa（LongRange）是一種長距離無線通信技術，在433MHz、868MHz、915MHz等頻段運行，具有傳輸距離長、功耗低、節點多、成本低等特點，具體來說，LoRa通過線性調頻擴頻技術（ChirpSpreadSpectrum，CSS）實現了遠距離、低功耗通信，其連接沒有基站要求，還能通過一個網關控制大量節點，組網方式靈活，建設成本低，LoRa也因此被廣泛應用在智慧農業、智慧社區、智慧物流、智慧家居等眾多行業，用來滿足碎片化、低成本、大連接的物聯網應用需求。LoRa網絡由終端節點、網關、網絡服務器、應用服務器四部分組成，其中終端節點一般是各種感知設備，LoRa網關充當LoRa網絡中的一個傳輸中繼，終端節點首先通過LoRa無線通信與一個或多個LoRa網關相連，再通過4G/5G網絡等連接網絡服務器，應用數據可以雙向傳輸。4.3NB-IoTNB-IoT（窄帶物聯網）是基于蜂窩網絡的物聯網新興技術，是4G/LTE網絡的主要應用之一。作為低功耗廣域網通信技術的一種，NB-IoT具備部署方式靈活、覆蓋能力強、功耗低、海量連接、低成本五大優勢。在水產養殖領域，NB-IoT常被用來構建智能化水產養殖監測系統，通過傳輸、匯聚傳感器采集的信息對養殖環境、水產生物狀況進行實時監測，實現養殖管理自動化和水產生物異常及時發現。在水產品運輸管理方面，NB-IoT也多被用來幫助生產者實時了解與產品運輸環境等相關的信息，作為水產品溯源的其中一個重要環節。4.4Wi-FiWi-Fi是IEEE820.11標準下的無線局域網技術，基于直接序列調制（Direct-SequenceModulation，DSM）技術在2.4GHz/5.8GHz頻段運行，它通過無線電波連接互聯網，借助無線AP將寬帶網絡信號轉發給無線網絡設備，提供無線局域網服務。Wi-Fi對于構建大數據云服務平臺、WLANMesh組網、點對多點通信網絡、異構網通信網絡等至關重要，是物聯網系統中必不可少的無線連接技術。Wi-Fi的優勢主要在于：（1）構建方便。不需要鋪設電纜，配備一個或多個無線AP設備即可實現網絡覆蓋，大幅度降低了網絡應用成本。（2）靈活性高。在無線網絡信號覆蓋區域，用戶可以選擇任意位置接入網絡，擴大網絡覆蓋范圍時只需要增加無線AP設備。（3）傳輸速率高。Wi-Fi能提供的最高帶寬是11Mbps，即使在信號強度不夠的情況下也能通過自動調整帶寬保證網絡傳輸正常進行。（4）傳輸距離遠。在開放場所Wi-Fi的傳輸距離能達到305m，在封閉場所為76～122m，其信號不受墻壁阻隔。（5）輻射小。按規定Wi-Fi的發射功率不超過100mW，實際上通常只有60～70mW，輻射較小。但由于Wi-Fi通過無線電波接入互聯網，其傳輸速率會因受到外部干擾而有所降低，遇到障礙物時也可能會出現網絡不穩定現象，Wi-Fi網絡安全多通過用戶認證加密來實現，在這些方面與有線網絡相比有所不足。4.54G和4GCat.11.4G4G是第四代移動通信技術，以WLAN為發展重點并融合了OFDM、MIMO、SDR等技術，在通信質量、傳輸速率和兼容性等方面與3G相比有了明顯提升，其傳輸速度可以達到100Mbps/s，上傳和下載的帶寬可達到50M/s和100M/s，兼容2G/3G及衛星通信系統、WLAN接入系統等移動通信系統，通信環境更為安全、靈活，保密性更好，抗干擾能力更強，網絡信號更穩定，可以完成大部分的數據傳輸任務，是云應用發展不可缺少的技術基礎。在水產養殖業，4G是關鍵的信息傳輸工具。通過4G網絡，水產養殖智能終端如傳感器、攝像頭、大型設備等與云平臺無線連接，實現信息采集、處理、分析和展示；4G高帶寬使得數據傳輸更快速、穩定，提高信息共享效率；結合人工智能，實現對水產生產狀態的自主判斷和管理操作的自動調控，推動水產養殖業智能化、自動化發展。4G為水產養殖業提供了重要的技術支撐，是促使行業轉型升級的關鍵條件之一。2.4GCat.1Cat.1的全稱是LTEUE-Category1，其中UE指用戶終端（UserEquipment），Category指的是分類、類別，Cat.1是用戶終端所支持的傳輸速率的等級之一。終端速率等級劃分如表所示：UE-Category最大上行速率（Mbps）最大下行速率（Mbps）3GPPReleaseCategory011Release12Category15.210.3Release8Category225.551Release8Category351102Release8Category451150.8Release8Category575.4299.6Release8Category651301.5Release10Category7102301.5Release10Category81497.82998.6Release10Category951452.2Release11Category10102452.2Release11Category1151603Release12Category12102603Release12Category1351391.6Release12Category14102391.6Release12Category151497.83916.6Release124.54G和4GCat.1蜂窩移動物聯網應用場景對網絡容量需求多樣，主要分為低、中、高三種類型，占比約為6:3:1。其中，低速率場景占比60%，包括路燈、智能停車、環境管理等，通常使用NB-IoT、LoRa進行數據傳輸；中速率場景占比30%，涉及智慧農業、工業傳感器、智能家居等，使用Cat.1、Cat.4進行連接；高速率場景占比10%，如視頻監控、遠程醫療、自動駕駛，采用5G連接。智慧水產屬于智慧農業，主要采用中速率連接，對成本和網絡穩定性要求更高。Cat.1提供最大下行、上行速率分別為10Mbps、5Mbps，滿足智慧水產的數據傳輸需求且不浪費帶寬。Cat.1可通過簡單參數設置接入LTE網絡，具備較高的系統集成度和成本優勢，適用于智慧水產領域，比Cat.4成本更低，降低了30%～40%。隨著蜂窩移動物聯網的升級，連接將由NB-IoT、4G（含LTE-Cat.1）、5G共同承擔。Cat.1已有完善的網絡設施基礎，目前尚無替代技術，因此在智慧水產領域，Cat.1有廣闊的應用前景。4.65G5G是第五代移動通信技術，在頻譜利用、網絡覆蓋、數據傳輸、用戶體驗等方面優于4G，其頻譜效率高于LTE3倍以上，每平方公里的設備連接數量可達到100萬，峰值速率可以達到10～20Gbit/s，網絡通信時延低至1ms，用戶體驗速率達到100Mbit/s。5G與物聯網結合應用將會對社會生產生活產生巨大影響。在智慧水產方面，5G可以發展以下應用：（1）提升水產養殖業信息傳輸效率。（2）促進畜禽生產設備智能化。（3）推動水產品銷售模式轉型升級。（4）助力水產品溯源。（5）延長水產養殖業產業鏈。智慧水產信息處理和應用第5章5.1基于大數據的水產業5.2云計算5.3邊緣計算5.4人工智能與水產養殖5.5數字孿生在水產業中的應用5.1基于大數據的水產業5.1.1大數據與水產業大數據1.大數據大數據是指龐大且難以用傳統方法管理的數據集合，需要借助大數據技術進行處理，以快速篩選有價值信息，發掘數據的潛在價值。大數據不僅僅是指數據量大，還包括數據種類多、變化快、價值密度低等特征，這使得傳統技術和軟件難以處理。其主要特點有：Volume（大量）：數據源廣泛，體量巨大，通常以PB、EB、ZB等計量單位。Variety（多樣）：數據來自不同應用和設備，形成多種結構，包括結構化、半結構化和非結構化數據。Velocity（高速）：數據快速增長，處理速度要求高，通常需要在數秒內完成數據分析。Value（價值）：在大數據中，真正有價值的數據只占極小一部分，應用的關鍵在于最大程度挖掘這部分數據的價值。隨著計算機、信息和網絡技術的迅猛發展，各行各業產生的信息數量急劇增加，大數據研究的核心目標是從這些信息中提取有價值的數據，并應用于實際生產與管理。5.1基于大數據的水產業2.水產業大數據來源水產業大數據涵蓋了從生產到銷售的全方位信息，包括物聯網時序數據、關系型業務數據和電子地圖數據。通過采集和處理這些數據，可以為水產業發展提供問題發現、趨勢預測和決策指導。水產業大數據主要來源于：水產業生產數據：包括養殖品種、水質環境、養殖密度等，通過傳感器、攝像頭等監測設備獲得，反映實際生產情況和影響生產效率的因素。水產業市場數據：包括水產品的供應量、需求量、價格變動等，主要來源于企業銷售系統和第三方物流公司，反映市場銷售情況，幫助企業預測和調整銷售策略。水產業政策數據：包括政策法規、統計數據等，主要來源于政府部門和行業協會，反映企業在法律法規、環保標準等方面的遵從程度。水產業科研數據：通過科學方法獲得的水產生物和水產養殖技術數據，包括新品種引進、行業標準規范等，為水產生產提供科學建議。水產業輿情數據：包括消費者評價、社交媒體數據等，反映消費者需求、看法和喜好，幫助企業了解消費者，提高產品質量和服務水平。水產業大數據來源多樣，覆蓋了生產、市場、政策和評價等多個方面。通過采集和分析這些數據，可以幫助水產生產企業開展業務決策、產品研發、市場調研、質量監管等方面的工作，提高產業效益。5.1基于大數據的水產業3.水產業大數據應用水產業大數據通過監測養殖環境、識別品種、評估品質、預警風險和管理供應鏈等方面的信息，實現了精細化管理和智能化決策。這些應用領域包括養殖環境的實時監控、品種識別與品質評估、風險評估與預警、供應鏈管理與追溯。通過結合物聯網、RFID和區塊鏈等技術手段，大數據系統能夠提高水產品質量與安全性，支持水產業的可持續發展。未來，隨著物聯網、大數據和人工智能的發展，水產業大數據的應用前景將更為廣闊。5.1基于大數據的水產業5.1.2水產業大數據系統水產業大數據系統是用于收集、存儲、處理和分析水產業相關數據的系統，有助于提高水產品質量、了解市場動態和優化生產流程。該系統主要包括以下組成部分：數據采集模塊：負責通過各種設備采集水產業生產、市場、政策、科研、輿情等數據，構建全面的數據資源。數據存儲模塊：負責將采集到的數據存儲在云服務器或本地服務器中，建立高性能、大容量的數據存儲系統，支持快速檢索和查詢，確保數據安全。數據處理模塊：負責對采集到的數據進行預處理、清洗、轉換、挖掘和統計，提取特征，利用機器學習、人工智能等算法進行建模和預測，實現精細化管理。數據應用模塊：負責將數據分析結果以圖表、地圖等形式展示，提供養殖監管、產量估計、風險預警、疾病防控、市場預測等服務。水產業大數據系統的優點在于能夠實時、準確監測和分析生產環節中的各種數據，優化生產流程、提高效率和增加盈利。通過實時監控和分析，生產者能夠及時發現并解決問題，避免或減少損失。在設計使用過程中，需根據水產業的需求和數據特點進行設計，考慮系統的可擴展性、可靠性和安全性等因素，保障數據安全和系統穩定運行。5.1基于大數據的水產業5.1.3水產業大數據發展挑戰與展望1.水產業大數據發展挑戰（1）高質量數據有限（2）數據共享程度低（3）數據應用人才不足2.水產業大數據發展展望隨著采集范圍的擴大和相關技術的創新發展，水產業大數據數量將會規模化增長。標準制定有助于提高應用質量，目前水產業大數據應用不斷涌現也必將促進相關標準的制定，包括設施設備標準、數據采集標準、數據處理標準等，數據質量和規范化程度將得到明顯提升，數據的安全保護、安全風險評估、合規性監管也會逐漸加強。5.2

云計算5.2.1云計算的三種部署模型（1）公有云是由第三方服務商提供的云服務。用戶直接使用云上的應用程序和服務，無需投資建設和維護設施。公有云的優點是方便快捷，但安全性較低，因為數據存儲在外部。（2）私有云是由用戶自行配置的云服務。訪問用戶有限，服務內容可根據實際需求調整。私有云的安全性較高，系統可用性由用戶控制，服務質量較高，但建設成本較高。（3）混合云是公有云和私有云的結合。它能夠實現資源彈性伸縮和快速部署，保障安全性能。用戶通常使用公有云的計算資源，將關鍵業務放在私有云上運行。混合云常用于災備、軟件開發、文件存儲等方面。5.2

云計算5.2.2云計算的三種服務模式（1）IaaS（基礎設施即服務）提供存儲、網絡、服務器等設施，用戶自行開發軟件。國內IaaS市場成熟，但仍發展空間。AWS和微軟領先，新興廠商有技術實力可謀求發展機會。（2）PaaS（平臺即服務）提供開發和管理平臺支持，分為aPaaS和iPaaS。aPaaS降低應用開發門檻，iPaaS減少軟件壁壘。（3）SaaS（軟件即服務）提供應用軟件，用戶在線租用Web服務，費用低廉、使用方便、升級成本低。SaaS在國際市場占主導地位，國內軟件云化趨勢明顯，形成盈利模式，提高軟件附加值。5.2

云計算5.2.3云計算在水產業領域的應用云計算和物聯網技術可以用于水產生產的數據分析和處理。通過傳感器監測水質和生物生長信息，上傳到云端進行數據分析，幫助養殖戶了解水產品生長情況，優化生產管理。結合大數據技術，可以預測水產生產中的潛在風險，如魚類疾病，并提前采取措施。同時，還可以分析水產品質量、產量和市場信息，為企業制定營銷策略提供依據。5.3

邊緣計算5.3.1邊緣計算物聯網數據被傳輸到云計算中心進行存儲和計算，但隨著物聯網設備數量大幅增長，數據傳輸和處理需求增加，云計算存在網絡擁塞、系統延遲等問題。為解決這些問題，邊緣計算（EC）應運而生。EC是一種分布式計算方法，將服務功能從網絡中心轉移到網絡邊緣，減少業務多級傳遞。邊緣服務器靠近終端設備，在數據源附近進行計算分析和處理，減少數據傳輸量，降低時延且增強網絡效能。EC的主要優點是低時延、節省帶寬、高安全性和隱私性，多應用于智能制造、智慧城市、車聯網等領域。5.3

邊緣計算5.3.2引入邊緣計算的智慧水產智慧水產包含感知層、傳輸層、處理層、應用層四層架構，在智慧水產中引入邊緣計算，能夠使其中的每個邊緣設備都具備數據采集、傳輸、處理、計算能力，從而實現快速接入異構設備、及時響應服務要求等功能。智慧水產與邊緣計算結合，主要是將邊緣計算加入感知層與傳輸層之間，智能設備采集的信息先交由邊緣計算進行初步處理，接著傳輸到物聯網云平臺開展后續處理，最終實現智慧水產應用。引入邊緣計算的智慧水產架構如圖5-1所示。圖5-1基于邊緣計算的智慧水產架構5.3

邊緣計算5.3.2引入邊緣計算的智慧水產隨著物聯網終端設備增多及其類型多樣化，通常會存在一些設備的通信接口無法聯網、設備組成內部無線局域網而不能兼容外部設備等問題，要解決這些問題，滿足網絡容量和非同類設備的連接需求，則需要使用智能網關（Gateway），如圖5-2所示。在基于邊緣計算的智慧水產系統中，智能網關用于實現邊緣計算，從而保障整個系統的正常運行。圖5-2智能網關5.3

邊緣計算智能網關由硬件和軟件組成。其中硬件部分通常包含CPU模塊、以太網模塊、4G/5G模塊、WiFi模塊、CAN模塊、串口模塊和電源模塊等。智能網關硬件結構圖如圖5-3所示。圖5-3智能網關硬件結構圖5.3

邊緣計算智能網關軟件部分由Linux系統、庫函數（Libraryfunction）、協議解析程序、數據融合程序、通信網絡程序、設備管控程序等組成。智能網關軟件架構如圖5-4所示。圖5-4

智能網關軟件架構5.3

邊緣計算智能網關的核心功能和優勢包括：提供網絡：支持多種無線通信功能和網絡接入，滿足大量設備同時接入網絡的需求。數據采集：強大的接入能力，實現各種通信技術標準之間的互聯互通，通過協議自適應解析實現數據采集功能。數據處理：對來自不同設備的數據進行預處理和融合分析，減少數據損耗和延時。數據上傳：篩選出有用的信息傳輸到云平臺，減輕數據傳輸和計算的壓力。設備管控：采集物聯網終端設備的網絡狀態、運行狀態等信息上傳至云計算中心，實現實時監控、診斷和維護。安全保障：采用加密算法對數據進行加密，維護數據安全。圖5-5智能網關功能結構圖5.3

邊緣計算5.3.3邊緣計算的智慧水產應用展望1.邊云協同邊云協同是邊緣計算和云計算的協同合作，其中邊緣計算支持實時數據處理，云計算處理全局業務。在智慧水產中，邊緣計算可過濾和清洗數據，減輕云計算中心的負擔，提高效率。這種協同將推動智慧水產的發展，助力養殖業轉型。2.融合5G邊緣計算與5G的融合有助于更廣泛的物聯網應用。邊緣計算可以解決5G應用的網絡帶寬、數據量和時延等問題。同時，5G商用也將促進邊緣計算的發展。隨著5G技術的進步和物聯網應用的增加，邊緣計算處理數據的需求也將增加。在智慧水產領域，5G和邊緣計算的應用前景廣闊。3.邊緣智能智慧水產涉及復雜的終端設備和網絡協議，邊緣計算需融合人工智能、深度學習等技術，提升實時響應、數據處理和安全保護能力，以優化在智慧水產領域的應用。5.4

人工智能與水產養殖人工智能模擬、延伸和擴展人類思維，用于解決實際問題。它包括機器視覺、專家系統等技術，應用廣泛。在水產養殖中，人工智能可分析大數據，學習并優化判斷機制，輔助生長管理、設備控制等，提高效率和資源利用。盡管應用相對較少且面臨挑戰，如水體能見度低和生物活動頻繁，但人工智能仍是高效技術方法。圖5-6人工智能水產養殖應用邏輯框圖5.4

人工智能與水產養殖5.4.1機器視覺機器視覺是人工智能的重要部分，通過計算機科學、圖像處理、模式識別等技術模擬人類視覺系統，自動識別、分析和理解圖像信息。其實現流程包括獲取目標圖像、處理圖像、提取特征、識別目標、跟蹤目標、檢測目標以及進行三維重建等步驟。構建完善的機器視覺系統需考慮圖像獲取、預處理、特征提取、目標識別、目標跟蹤、目標檢測和三維重建等方面。機器視覺技術發展依賴于深度學習、計算機視覺、圖像處理等技術。在工業生產、醫學、安防等領域有廣泛應用，優勢在于非接觸式圖像采集，硬件結構簡單，成本低。5.4

人工智能與水產養殖在水產養殖領域，機器視覺的應用主要包括以下幾個方面：（1）通過機器視覺技術，可以自動統計水產生物數量，提高效率和準確性。（2）機器視覺技術可用于水質監測，分析溫度、pH值、渾濁程度等水質信息，實現實時監測和異常處理。（3）機器視覺技術可用于水產生物病害診斷，提取病變特征，通過機器學習算法分類識別患病和健康水產生物，提高診斷效率和準確度。（4）機器視覺技術可用于飼料投喂管理，監測水產生物動態信息，預測飼料需求量，自動控制飼料投放，減少浪費和污染。（5）機器視覺技術可用于水產生物質量評估，分析體重、長度、體積等指標以及魚體形態特征，得出質量評估結果，綜合評估水產生物質量。機器視覺技術有助于降低工作強度、提高工作效率，快速發現問題并采取處理措施，提高水產養殖的品質和產出效益。雖然有待進一步優化，但機器視覺在水產養殖領域具有廣闊的應用前景，將對整個水產養殖行業的發展起到重要推動作用。5.4

人工智能與水產養殖5.4.2專家系統1.專家系統基本結構專家系統一般包括人機交互界面、知識庫、推理機、數據庫、解釋器、知識獲取六個部分。專家系統的基本工作流程是：系統通過知識獲取將專家和知識工程師等提供的知識存儲在知識庫中，用戶通過人機交互界面提出問題，推理機基于知識庫存儲的知識對問題進行推理，數據庫存儲推理結論，解釋器對問題推理流程和結論作出詳細說明，并最終呈現給用戶。圖5-7專家系統基本結構5.4

人工智能與水產養殖2.專家系統在水產養殖領域的應用建設水產業專家系統可以讓專家及其專長不受時空限制，為水產養殖生產管理提供服務。通過水產業專家系統，養殖人員可以獲取生產建設、管理決策、效益預測等方面的專家建議，咨詢飼料生產、飼喂管理、病害防治等方面的知識。另外，養殖人員與專家可以在線交流，進行實時遠程問答；水產病害診斷時，可以將染病水產生物樣本圖等資料共享給專家，專家根據實際病癥開展遠程診斷；將養殖現場的攝像系統與專家系統相連接，專家即可通過遠程訪問的形式查看現場情況，方便及時給予技術指導。5.4

人工智能與水產養殖5.4.3神經網絡神經網絡(ArtficialNeuralNetwork，ANN)是一種機器學習技術，具有自學習、大規模信息存儲和并行處理的能力，可彌補常規計算方法的不足。廣泛應用于信息處理、自動化、醫學等領域，表現出良好的智能特性。代表性的神經網絡模型有BP神經網絡、RBF神經網絡等。5.4

人工智能與水產養殖1.神經網絡的層次結構輸入層、隱藏層和輸出層構成了一個完整的神經網絡，如圖5-8所示，圓圈和連線分別代表神經元和神經元連接。信息在三個層次之間逐層傳遞，實現對信息的輸入、處理和輸出。輸入層、輸出層的節點數量通常是不會變化的，隱藏層則可以根據實際的信息處理需求，對節點數量進行調整。圖5-8神經網絡的層次結構5.4

人工智能與水產養殖2.神經網絡的基本組成（1）感知機。1957年，美國學者FrankRosenblatt基于生物神經元結構和工作原理，提出了感知機的概念，后來感知機成為了神經網絡的基本單元。感知機模型圖如圖5-9所示。神經元接收各種外界的刺激映射為感知機中的各個輸入，每種刺激的重要性也不盡相同，在感知機中使用加權的形式來表示各個刺激的重要程度，當各種刺激加權和達到一定的閾值時感知機被激活輸出一定的輸出值。圖5-9感知機模型圖5.4

人工智能與水產養殖（2）激活函數如果神經網絡均由一個個的感知機互相連接，則整個網絡只是一個線性的數學模型，表達能力非常弱，只有當加入其他的非線性部分，整個網絡才能獲得更好的表達能力，從而完成分類或是回歸的功能，這種添加的非線性部分叫做激活函數，常見的激活函數有Sigmoid函數、Tanh函數、ReLU函數等。（3）損失函數為了判斷神經網絡擬合數據的優良程度，需要確定一個指標，通過這個指標就可以得到網絡的預測值和標簽中的真實值的誤差，將網絡的預測值和標簽中的真實值的誤差作為輸入輸入給損失函數，經過函數的計算便可以得到網絡的損失loss值，用loss值衡量該網絡擬合數據的效果。目前常用的損失函數有均方誤差函數、交叉熵誤差函數等。5.4

人工智能與水產養殖3.訓練神經網絡的工作原理（1）梯度下降。梯度是所有變量偏導數的向量，其方向上損失值變化最快。神經網絡訓練的目標是獲得最優權重參數，以實現最佳分類或回歸性能。通過不斷迭代訓練，將損失函數降至最低值，使神經網絡與真實標簽達到最佳擬合效果。通過沿梯度下降方向不斷更新權重，重復此過程直到損失函數收斂于最小值，采用梯度下降算法可快速減小損失函數值，提高檢測速度。（2）誤差反向傳播。早期神經網絡梯度計算采用數值微分，但計算量大，計算機性能差時難以進行。神經網絡理論因此陷入低潮。1986年，Hinton提出誤差反向傳播算法，使用鏈式求導法則從輸出端向輸入端計算梯度并逐層傳播。神經網絡訓練包括正向傳播和反向傳播。正向傳播將輸入經過隱藏層處理后傳到輸出層，計算實際值與標簽值的誤差。誤差高于閾值時，需調整權重參數降低損失函數。反向傳播則根據損失函數值反向更新權重值，將誤差從輸出層向輸入層逐層反向傳播，計算每層梯度并沿梯度下降最快的方向更新參數，循環直至輸入層。5.4

人工智能與水產養殖4.神經網絡在水產養殖領域的應用神經網絡在水產養殖過程中也多有應用，如運用神經網絡算法，以氨氮、溶解氧、pH值等參數作為輸入，得出相應的輸出結果作為評價標準判斷水質環境是否符合需求，為水產生物生長環境調控提供理論參考；在水產病害診斷方面，神經網絡技術的應用能夠提高病害診斷系統的自學習能力，使整個診斷系統擁有更高的自動化性能，進而提高病害診斷的準確率；水產品生產和銷售環節也可以利用神經網絡預測水產品的市場需求量，根據市場需求調整生產量，避免因供需不平衡造成資源浪費，影響養殖企業的收入。5.4

人工智能與水產養殖5.4.4圖像處理圖像處理技術是應用計算機處理圖像信息的技術。為了識別場景中的人或物體，需要進行以下圖像處理環節：1.圖像預處理：去噪、提高對比度、圖像銳化、幾何變換等，常用的小波去噪、均值濾波器去噪、自適應維納濾波器去噪等方法。2.圖像分割：根據性質差異區分圖像，得到有意義的部分，核心在于圖像的二值化。3.特征提取：從圖像分割中提取大小、形狀、顏色等特征，得到描述目標物的特征集合。4.特征分類與目標識別：通過選擇和降維目標特征集，得到數量合理且最具區分度的特征或特征集合，再通過學習特征數據得到分類模型，實現目標識別。在水產養殖領域，圖像處理技術常用于水產生物識別定位，監測水產生物的生命特征，靈敏度高，且非接觸式的識別監測還能防止給水產生物造成干擾。將圖像處理技術和傳感器監測技術相結合，獲取更為準確的監測數據，以此完善水產生物動態分析模型，可以提高水產生物生命信息分析的準確率。圖像處理技術還能把遙感獲取的圖像信息數字化，并存儲到計算機中，為養殖環境監測、災害預警等提供便利。5.5

數字孿生在水產業中的應用5.5.1數字孿生的內涵及其發展現狀數字孿生概念最早由美國的邁克爾·格里弗斯博士于2002年提出，旨在用計算機建立與實物完全相同的模型。2003年，Grieves教授在美國密歇根大學首次提出了數字孿生的設想，當時稱為“鏡像空間模型”，后來NASA的JohnVickers將其命名為DigitalTwin。數字孿生通過采集和整合物理世界中的數據，利用模型和算法進行分析和預測，建立虛擬的數字化模型來描述和復制實際物理系統或過程。數字孿生體可以描述物理對象在現實環境中的行為，與物理對象的全生命周期相映射，兩者的各項數據同步更新。數字孿生具有全要素、可推演、可追溯、數據雙向流動等特征，已廣泛應用于智能制造、智慧城市等領域，成為數字化轉型的關鍵技術。數字孿生的發展階段大致可分為技術準備期、概念產生期、領先應用期以及深度開發和大規模擴展應用期。在政策層面，許多國家已制定相關政策保障和推動數字孿生發展。我國也將數字孿生寫入《“十四五”規劃》，工業互聯網產業聯盟也設立了數字孿生特設組，開展數字孿生技術產業研究，推進相關標準制定，加速行業應用推廣。5.5

數字孿生在水產業中的應用5.5.2數字孿生數據獲取關鍵技術數據是數字孿生的基礎，數字孿生使用傳感器、GIS、RS、北斗衛星導航、無線視頻監控等多種技術采集實時數據，獲取物理量、幾何形態、運動狀態、位置變化等信息，用于構建、優化數字孿生模型。5.5

數字孿生在水產業中的應用5.5.3數字孿生的體系架構數據感知、數據傳輸、數據處理、數據建模、人工智能、人機交互等是實現數據孿生應用所需的關鍵技術，這些技術基于平臺化架構進行融合，實現物理對象和數字孿生體之間的信息交互閉環。圖5-13數字孿生體系架構在數據感知環節，需要選擇適合的感知技術和設備獲取物理對象的實時數據，并通過前端處理提高數據傳輸效率。傳輸處理環節涉及將感知數據通過通信技術傳輸到數據平臺進行存儲、融合和處理，數據處理效率是關鍵，需要采用分布式存儲和流計算等技術。在模型構建環節，數字孿生以物理世界實體特征為基礎進行建模，通過反復迭代形成完善的數字孿生體，實現對現實場景的復現和推演。最后，可視化應用環節通過提供交互界面展示數字孿生的實時結果，以輔助行業應用。數字孿生在多個領域具有廣泛的應用前景，在研發和應用過程中需要加強基礎設施、軟硬件設備、數據和模型等方面的建設，同時培養專業人才，以推動數字孿生技術的快速發展。5.5

數字孿生在水產業中的應用5.5.4數字孿生漁場數字孿生漁場應用數字模型模擬真實環境，通過技術架構的三部分實現生產效率和可持續性的提高。該技術包括數字孿生、物聯網、大數據和云計算等技術，構建數字孿生漁場的過程包括物理對象、數據互動和數字孿生模型三個部分。物理對象是實際的漁場生態系統，包括水域、生物、設備等；數據互動是將物理對象與數字孿生模型進行連接和交互的過程；數字孿生模型是基于漁場真實數據生成的算法模型，可以反映真實的漁場情境，提供實時數據分析、預測和決策支持等功能。通過數字孿生技術的應用，可以提高漁業的生產效率和可持續性。5.5

數字孿生在水產業中的應用1.數字孿生漁場的構建過程構建數字孿生漁場的具體流程分為：（1）獲取漁業數據通過衛星遙感、傳感器、人工智能等技術獲取漁業相關數據，并進行處理和清洗以確保準確性和可靠性。（2）搭建數據平臺建立數據平臺用于存儲、處理和分析漁業數據，考慮保密性和安全性。（3）構建數字孿生模型使用物理模型、計算機模擬、機器學習和數據分析等技術構建基于漁場真實生態的數字化模型。（4）模型仿真分析和優化進行數字孿生仿真實驗，記錄并分析實驗數據，通過仿真訓練和優化實現預測和控制功能。（5）實現數字孿生漁業服務通過實時監測和分析數據，調控漁業生產，提高生產效率和產量。同時，監測資源利用和生態環境變化，發展生態養殖，并與其他領域融合構建數字孿生漁業生態系統。5.5

數字孿生在水產業中的應用2.數字孿生漁場的發展前景數字孿生漁場運用物聯網、大數據、人工智能等技術實時監測和調控漁業生產，解決傳統問題，加速漁業創新。隨著技術發展，數字孿生漁場的應用將更豐富，為漁業科研和產品開發提供支持。數字孿生漁場有巨大潛力和市場，但面臨技術、人才和法規挑戰。需整合多種技術，加強人才隊伍建設，確保數據安全和合法性，不斷優化以滿足實際需求。水產養殖智能化管控應用第6章6.1水產養殖環境監測與調控

6.2

水產生物生長過程監測 6.3水產生物智能投喂控制 6.4水產生物疾病預測與診斷6.5水產品產量預測分析6.6物聯網河蟹養殖管理6.1水產養殖環境監測與調控近年來，一些養殖企業逐漸引入水質監測預警系統，使用傳感器技術對養殖水體的溫度、溶解氧、pH值、氨氮、電導率等指標進行實時監測，通過無線傳輸技術將信息傳輸到云計算平臺進行存儲、分析和處理，并輸出數據處理結果至系統平臺和移動終端。也有一類水質監測預警調控系統通過在系統發出水質預警信號的同時調控進出水電磁閥，并通過控制器控制增氧機等養殖設備，實現對水質的智能化調控，養殖戶則從系統平臺或手機APP了解水質調控情況。水質監測預警調控流程如圖6-1所示。圖6-1水質監測預警調控流程圖6.1水產養殖環境監測與調控也有研究將人工智能應用于養殖水質監測、預測過程。基于人工智能的水質調控則是將采集的水質數據通過物聯網等技術反饋給智能系統，智能系統根據當前的水質環境制定水質調控方案，模糊控制和專家系統控制是主要的方法。基于人工智能的水質預測流程如圖6-2所示。圖6-2基于人工智能的水質預測流程6.1水產養殖環境監測與調控而基于人工智能的水質調控則是將采集的水質數據通過物聯網等技術反饋給智能系統，智能系統根據當前的水質環境制定水質調控方案，模糊控制（FuzzyControl，FC）和專家系統控制是主要的方法。模糊控制指的是一種基于模糊邏輯的控制方法，通過將輸入和輸出變量用模糊集合（FuzzySet，FS）表示，并使用模糊規則對其進行處理，從而實現對系統的控制，它能夠在處理不確定性和復雜性問題時比傳統的精確控制方法更好地適應實際情況。專家系統控制指的是利用專家知識庫和推理機制，模擬人類專家的思考與決策過程，以解決特定領域問題，實現對該領域的自動控制和管理的一種人工智能方法。通過對數據、知識、規則進行分析和處理，專家系統控制可以自動化地完成復雜的判斷、決策與操作任務。6.2水產生物生長過程監測水產生物的生長監測對于保證養殖質量至關重要。傳統方法通過定期采樣、測量和記錄水體中的生物量等指標進行，但存在成本高、數據失真等問題。人工智能監測結合傳感器和攝像頭等設備與智能算法，實時監測、分析和預測水產生物的生長過程，實現24小時不間斷監測，及時發現問題，降低人工成本和水產生物死亡率，優化全方位的生產過程。6.2水產生物生長過程監測1.水產生物行為活動監測

使用攝像頭或其他成像設備獲取水產生物活動的圖像、視頻信息，通過機器學習技術分析水產生物視頻的連續時間序列和空間序列，可以獲取水產生物行為活動的相關信息，實現自動識別和跟蹤水產生物的行為活動。2.水產生物生長變化監測利用機器視覺技術可以對水產生物長度、面積、重量等參數進行估算，估算出的參數輸出到顯示設備或通過網絡傳輸到其他設備，以便進一步處理和應用。3.水產生物生長模型利用人工智能技術對影響水產生物生長的各種因素，如環境、飼料等進行分析和預測，可以建立相應的數學關系模型。借助生長模型可以了解水產生物生長與外部因素之間的邏輯關系。6.3水產生物智能投喂控制水產生物的饑餓狀態主要反映在它的行為上，包括活動范圍和幅度，利用人工智能技術可以總結出客觀的指標對水產生物的饑餓程度進行判斷。

圖6-5基于水產生物行為的智能投喂流程也有一些研究基于餌料殘余量判斷飼喂需求，其中的關鍵在于確定餌料剩余信息，這個過程通常需要使用殘餌數量計數器、殘餌收集裝置、水下攝像頭、餌料飼喂機等設備，將殘餌剩余信息反饋給投喂系統，系統根據殘餌情況判斷是否進行投喂，控制餌料飼喂機的工作狀態，使餌料數量保持在一個相對穩定的水平。6.4水產生物疾病預測與診斷1.疾病預測水產生物疾病與養殖環境、飼料投喂、藥物使用等有直接關系，水產生物的健康狀態也能由進食需求、活動頻率、體表特征、生長狀況等反映出來，借助生物傳感、圖像識別、圖像處理等技術，實時監測養殖環境、養殖操作以及水產生物的行為狀態和生理指標，有利于及時發現養殖過程的異常情況，預測水產生物疾病。圖6-6水產生物疾病預測流程6.4水產生物疾病預測與診斷2.疾病診斷水產生物疾病診斷主要通過數據比對、人工智能識別、專家遠程診斷來實現。水產生物疾病診斷流程圖6.5水產品產量預測分析水產品產量預測分析系統是一種基于數據分析、機器學習、數學模型技術，以生產模式、水體環境、氣象環境、病害程度等多元數據為依據，結合水產品產量歷史數據，構建出水產品產量預測模型，對水產品產量進行趨勢預測、時間性預測、分水域預測等多方面分析的系統。系統主要由數據采集模塊、數據處理模塊、模型構建模塊、數據應用模塊等組成。圖6-8水產品產量預測分析系統架構6.6物聯網河蟹養殖管理6.6.1物聯網河蟹養殖管理現實需求傳統的河蟹養殖方式相對粗放，難以充分滿足市場要求，其固有弊端主要表現為以下幾方面：（1）自動化水平低。（2）實效性差。（3）養殖風險高。（4）未建立產品溯源體系。將物聯網應用于河蟹養殖管理，能夠克服傳統河蟹養殖模式的弊端，物聯網在河蟹養殖中的應用包括：（1）環境信息采集和控制。（2）河蟹生長監測。（3）河蟹養殖設備自動控制。（4）河蟹質量安全溯源。此外，物聯網也可廣泛應用于河蟹儲存、冷鏈運輸等環節中。6.6物聯網河蟹養殖管理6.6.2物聯網河蟹養殖管理系統物聯網河蟹養殖管理是物聯網水產養殖的具體應用，物聯網河蟹養殖管理系統架構如圖所示。1）河蟹養殖感知系統在物聯網河蟹養殖系統中，感知層通過溫度、溶解氧等傳感器采集養殖信息，攝像設備獲取相關圖片和視頻。氣象站收集環境因素，預測溶解氧含量，幫助預防缺氧死亡。2）河蟹養殖數據傳輸處理物聯網傳輸層和處理層通過云計算進行數據匯聚、傳輸和處理。后臺系統存儲養殖數據，形成知識庫和數據模型，為遠程監控提供支持，也可用于養殖數據庫建設和質量安全追溯。6.6物聯網河蟹養殖管理物聯網河蟹養殖管理的具體應用（1）環境監測系統。（2）點對多點無線視頻監控系統。（3）異常報警系統。（4）生長分析系統。（5）設備自動控制系統。（6）無人艇投餌系統、無人機投食系統。（7）河蟹溯源系統。6.6物聯網河蟹養殖管理6.6.3智慧河蟹養殖管理系統平臺智慧河蟹養殖管理系統平臺是對河蟹養殖進行數字化、智能化管理的綜合平臺，用于實現應用信息可視化和人機交互，管理人員通過該平臺對河蟹養殖過程進行智能化統一管理。平臺首頁如圖所示。6.6物聯網河蟹養殖管理6.6.4物聯網河蟹養殖管理APP物聯網河蟹養殖管理APP的功能與物聯網河蟹養殖管理系統平臺同步。APP首頁如圖所示，共包含水質監測、氣象監測、水上視頻、水下視頻、增氧設備、能源監控六個功能模塊，點擊功能模塊即可進入對應的管理界面。智慧水產與環境保護第7章7.1水產養殖尾水處理 7.2赤潮監測預警 7.3碳排放管理 7.1水產養殖尾水處理7.1.1水產養殖尾水污染問題隨著水產養殖業的發展，養殖載體數量增加，養殖污水也越來越多。其排放特征為排水期集中、排放量大、非點源排放。殘留餌料、藥物及水生生物排泄物導致水中硝酸鹽、亞硝酸鹽、氨氮等有害物質增多，水質惡化。有機污染物分解產生的硫化氫、甲烷等有害氣體進一步污染水體、土壤和空氣。外部污水與養殖業自身污染共同導致水產養殖環境惡化，毒素在水生生物體內積聚，引發疾病甚至死亡。這些毒素通過食物鏈傳播到人體，損害人體健康。養殖尾水污染物及其危害如圖所示。7.1水產養殖尾水處理7.1.2水產養殖尾水處理有關政策中國已有多部法律法規對水產養殖污染防治作出規定。為進一步規范地方排放標準制訂工作，生態環境部在2021年啟動了《地方水產養殖業污染控制標準編制技術指南》的編制工作，提出建立分區、分類、分級的水產養殖污染控制體系。生態環境部和農業農村部聯合發布《關于加強海水養殖生態環境監管的意見》，要求加快制定出臺海水養殖尾水排放相關地方標準，并