[發(fā)明專利]基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與紅外測(cè)量光柵的魚類生物量估算系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110499220.3
• 申請(qǐng)日: 2021-05-08
• 公開（公告）號(hào): CN113197145B
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 葉章穎;季柏民;趙建;倪偉強(qiáng);朋澤群;魏丹;朱松明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號(hào): A01K61/95
• 分類號(hào): A01K61/95;G06N3/04
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 萬尾甜;韓介梅

本發(fā)明公開了一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與紅外測(cè)量光柵的魚類生物量估算系統(tǒng)，包括服務(wù)器、數(shù)據(jù)中繼節(jié)點(diǎn)、多個(gè)測(cè)量通道；該系統(tǒng)根據(jù)魚通過測(cè)量通道采集得到的數(shù)據(jù)，結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，精準(zhǔn)估算通過魚的質(zhì)量和尺寸，并計(jì)算魚的生物量；通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決魚類游動(dòng)時(shí)方向、速度、魚體擺動(dòng)幅度以及水中顆粒物遮擋傳感器等不穩(wěn)定因素帶來的誤差，同時(shí)可允許多條魚同時(shí)通過。該系統(tǒng)易于操作，算法精準(zhǔn)度較好，具有高智能化水平，可高效、可靠進(jìn)行魚類養(yǎng)殖中的生物量估算，并獲得魚群尺寸分布。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及水產(chǎn)養(yǎng)殖檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及到一種融合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與紅外測(cè)量光柵技術(shù)的通道式魚類生物量估算系統(tǒng)。

背景技術(shù)

魚類產(chǎn)品由于其豐富的營養(yǎng)組成，受廣大消費(fèi)者的喜愛。面對(duì)不斷旺盛的產(chǎn)量需求和捕撈漁業(yè)產(chǎn)量的飽和，我國水產(chǎn)養(yǎng)殖的產(chǎn)量已遠(yuǎn)超過捕撈產(chǎn)量，是當(dāng)前魚類產(chǎn)品的主要獲取途徑之一。

魚類生物量是魚類養(yǎng)殖過程中具有十分重要價(jià)值的參考數(shù)據(jù)之一。魚類生物量是指特定水域內(nèi)魚類的總重量，魚類生物量的相關(guān)數(shù)據(jù)能夠幫助養(yǎng)殖人員了解當(dāng)前的魚類生長情況，對(duì)于投喂的飼料總量的估算、使用飼料顆粒大小的確定都有著十分重要的參考意義。同時(shí)也能從魚類生物量的數(shù)據(jù)中得知當(dāng)前的養(yǎng)殖密度等情況，從而確定何時(shí)進(jìn)行分級(jí)分塘、捕撈出售，保證適宜的養(yǎng)殖密度和相對(duì)均一的魚類大小。

目前水產(chǎn)養(yǎng)殖中的生物量估算方式主要為手工打樣，即定期對(duì)養(yǎng)殖水域中的養(yǎng)殖對(duì)象進(jìn)行人工捕撈抽樣、稱重、量取尺寸，從而估計(jì)當(dāng)前養(yǎng)殖水域中養(yǎng)殖對(duì)象的平均體重、體長，最后將平均體重乘以估算的總養(yǎng)殖數(shù)量即可得到養(yǎng)殖對(duì)象的生物量。這種方法耗時(shí)耗力，誤差可達(dá)25％，且會(huì)對(duì)魚類造成較大的應(yīng)激和一定的物理損傷，影響其健康和生長。

魚類養(yǎng)殖主要采用的養(yǎng)殖模式有池塘養(yǎng)殖、網(wǎng)箱養(yǎng)殖、循環(huán)水養(yǎng)殖等模式。無論是較為粗放的池塘、網(wǎng)箱養(yǎng)殖中，或是高度集約化的循環(huán)水養(yǎng)殖下，魚類生物量數(shù)據(jù)都較難獲取。自動(dòng)化的生物量估算方法主要有聲學(xué)、電阻率計(jì)數(shù)、eDNA、機(jī)器視覺等四種類型。其中，聲學(xué)方法適用于廣水域中的網(wǎng)箱養(yǎng)殖、不適合背景噪聲復(fù)雜的養(yǎng)殖環(huán)境，電阻率計(jì)數(shù)器容易錯(cuò)漏、重復(fù)計(jì)數(shù)，而eDNA計(jì)數(shù)對(duì)操作人員要求較高，機(jī)器視覺方法則對(duì)水體的渾濁度有一定要求。池塘養(yǎng)殖、循環(huán)水養(yǎng)殖模式中的生物量估算仍是亟待解決的問題。

目前，我國在池塘養(yǎng)殖模式和循環(huán)水養(yǎng)殖模式生物量估算設(shè)備的研究工作尚處于起步階段，市面上暫時(shí)不存在成熟應(yīng)用的相關(guān)產(chǎn)品。紅外測(cè)量光柵利用緊密排列的發(fā)射器和接收器，當(dāng)物體遮擋光幕時(shí)，即可通過被遮擋的光路數(shù)量獲得物體的尺寸?；诩t外測(cè)量光柵研制的產(chǎn)品通常需要針對(duì)魚類體型大小進(jìn)行定制，在測(cè)量非產(chǎn)品指定尺寸范圍內(nèi)的魚時(shí)精準(zhǔn)度將大幅下降，同時(shí)需要通過一定的方法使魚呈單列通過。造成這些局限的原因是魚在通過通道時(shí)的姿態(tài)、方向難以人工或通過機(jī)械進(jìn)行統(tǒng)一，且采用的算法無法對(duì)魚通過通道時(shí)的姿態(tài)、數(shù)量進(jìn)行識(shí)別，導(dǎo)致精度不高且應(yīng)用受限。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種近年來研究熱度較高的人工智能算法，在自然語言處理、生物信息處理方面具有廣泛應(yīng)用，這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)善于處理序列數(shù)據(jù)的識(shí)別、分類、預(yù)測(cè)。因此，對(duì)于魚通過紅外光柵所產(chǎn)生的序列數(shù)據(jù)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同樣具有識(shí)別、分類的處理能力，即可對(duì)通過的魚類數(shù)量、姿態(tài)進(jìn)行識(shí)別。融合該種算法，將有利于進(jìn)行精準(zhǔn)的尺寸估算、解決通道時(shí)生物量估算設(shè)備在應(yīng)用中最大的難題。

本發(fā)明所設(shè)計(jì)的融合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與紅外測(cè)量光柵技術(shù)的通道式魚類生物量估算系統(tǒng)，其實(shí)現(xiàn)原理是：建立循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，預(yù)先采集魚通過通道時(shí)的序列數(shù)據(jù)和真實(shí)尺寸數(shù)據(jù)，并以序列數(shù)據(jù)為輸入，以單次通過的魚的數(shù)量及每條魚的尺寸數(shù)據(jù)為輸出，在服務(wù)器中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；實(shí)際環(huán)境中，當(dāng)魚從通道中游過，通道將所記錄的紅外光柵的測(cè)量數(shù)據(jù)通過無線傳輸至數(shù)據(jù)中繼節(jié)點(diǎn)，通過數(shù)據(jù)中繼節(jié)點(diǎn)上傳至服務(wù)器，由服務(wù)器計(jì)算通過魚的數(shù)量與尺寸并記錄，最終得到魚的生物量、重量和尺寸分布。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種高精準(zhǔn)度的基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與紅外測(cè)量光柵的魚類生物量估算系統(tǒng)，解決當(dāng)前池塘養(yǎng)殖及循環(huán)水養(yǎng)殖中生物量估算的準(zhǔn)確性差、智能化程度低的問題，有效提升水產(chǎn)養(yǎng)殖的信息化程度。