[發明專利]一種基于生長模型與聲吶反饋的智能投飼系統及方法

在審

• 申請號: 202010850121.0
• 申請日: 2020-08-21
• 公開（公告）號: CN112213962A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 饒勇;劉超;鄧玉平;郎洋;陳章;吳宗文;黃俊霖;文華
• 申請（專利權）人: 四川漁光物聯技術有限公司
• 主分類號: G05B19/04
• 分類號: G05B19/04;G01D21/02;G01S15/96;A01K61/80
• 代理公司: 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220
• 代理人: 李朝虎

1.一種基于生長模型與聲吶反饋的智能投飼系統，其特征在于，包括數據采集模塊、存儲模塊、魚探儀、投喂控制處理器、風送投餌機；

所述數據采集模塊用于采集被投喂群體所在水體的水質參數、氣象參數及聲吶回波強度數據；

所述魚探儀采用低于四個波束的簡單聲吶檢測魚鰾回波數量，可反應魚變多或魚變少的相對結果，根據回波數量進行定級，級別越低，投喂速率越慢，級別越高，投喂速率越快；所述魚探儀采用高頻聲吶采集魚的實時影像，基于MaskRcnn神經網絡算法對魚的數量和規格進行評估獲得被投喂群體平均規格數據；

所述存儲模塊用于存儲生長模型、投喂預測模型、水質參數、環境參數、飼料投喂重量參數；

所述生長模型是根據特定養殖品種的生長數據，建立適合不同生長規律及適用的生長模型；所述投喂預測模型是根據特定養殖品種的投喂經驗數據，建立的飼料投喂量與水溫、投喂量與溶氧以及投喂量與天氣因素之間的數學模型關系；所述天氣因素包括降雨量、大氣壓、光照強度；

所述投喂控制處理器用于：在養殖對象投喂前，主動獲取水質參數、氣象參數、魚體規格參數，并根據生長模型與投喂預測模型，結合投喂次數，確定每餐基礎投喂量；根據每餐基礎投喂量對被投喂群體進行投飼，投喂過程中，魚探儀利用回波數量獲取投飼區魚的數量級別表征魚的攝食強度，每隔5s確定一次回波數量級別，從而確定投餌機的投喂速率和投喂量；

所述風送投餌機用于根據投喂控制處理器的控制來對所述被投喂群體進行投喂。

2.根據權利要求1所述的一種基于生長模型與聲吶反饋的智能投飼系統，其特征在于，所述數據采集模塊包括：稱重傳感器、水溫傳感器、溶氧傳感器、氣象傳感器；

所述稱重傳感器用于獲得每餐投喂量、投喂時間，并傳輸至所述投喂控制處理器；

所述水溫傳感器用于獲得投飼區水面以下區域的水溫，并傳輸至所述投喂控制處理器；

所述溶氧傳感器用于獲得投飼區水面以下區域的溶氧，并傳輸至所述投喂控制處理器；

所述氣象傳感器用于獲得降雨量、大氣壓、光照強度、風向、濕度，并傳輸至所述投喂控制處理器。

3.根據權利要求1所述的一種基于生長模型與聲吶反饋的智能投飼系統，其特征在于，所述被投喂群體平均規格數據是所述聲吶系統采用高頻聲吶采集魚的實時影像，基于MaskRcnn神經網絡算法得出的魚的平均規格數據。

4.根據權利要求1所述的一種基于生長模型與聲吶反饋的智能投飼系統，其特征在于，還包括使用魚探儀獲取被投喂群體攝食規律特征；所述被投喂群體攝食規律特征包括被投喂群體的數量和被投喂群體的攝食強度。

5.一種基于生長模型與聲吶反饋的智能投飼方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1：建立被投喂群體的生長模型與投喂預測模型；

S2：飼料投喂前通過聲吶系統獲取被投喂群體平均規格數據；

S3：根據生長模型、投喂預測模型和被投喂群體平均規格數據制定當日的投喂量，并結合投喂次數，確定每餐基礎投喂量；

S4：根據每餐基礎投喂量對被投喂群體進行投飼，同時利用聲納系統檢測被投喂群體攝食過程中魚鰾回波數量；

S5：對所述魚的回波數量進行基于給定算法的分析處理，對攝食對象的數量進行定級；

S6：根據被投喂群體的聚集數量制定投喂決策；

S7：根據投喂決策，控制對所述被投喂群體的投喂速率及投喂量。

6.根據權利要求5所述的一種基于生長模型與聲吶反饋的智能投飼方法，其特征在于，所述S4中，聲納系統檢測被投喂群體攝食過程中的魚鰾回波數量，檢測頻率為5秒一次。

7.根據權利要求5所述的一種基于生長模型與聲吶反饋的智能投飼方法，其特征在于，所述S1具體包括：

采集被投喂群體的水質參數和環境參數，對所述水質參數、環境參數與魚的攝食量進行分析，得到影響投喂量的主因，根據影響投喂量的主因獲得生長模型與投喂預測模型；

所述環境參數包括氣象參數，水質參數包括養殖投喂對象的水中水溫、氨氮、溶氧。