[發明專利]一種基于電數字數據處理的鱖魚生長監測方法及系統

有效

• 申請號: 202210958079.3
• 申請日: 2022-08-11
• 公開（公告）號: CN115034338B
• 公開（公告）日: 2023-08-01
• 發明（設計）人: 楊曉琴
• 申請（專利權）人: 江蘇布羅信息技術有限公司
• 主分類號: G06V10/74
• 分類號: G06V10/74;G06V10/762;A01K29/00;A01K61/10;A01K61/60;A01K61/80
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1.一種基于電數字數據處理的鱖魚生長監測方法，其特征在于，所述方法包括：

在每個養殖網箱中的不同位置部署多個水下探測儀；根據所述水下探測儀獲取預設采樣時間下的鱖魚活躍數據；以所有所述水下探測儀的所述鱖魚活躍數據作為當前時刻的活躍向量；

獲取每個所述養殖網箱最近一次投喂的投餌量；根據所述投餌量的差異和所述活躍向量的向量相似度獲得所述養殖網箱之間的養殖特征相似度；根據所述養殖特征相似度將所述養殖網箱分組，獲得多個網箱組；

以所述活躍向量的特征值作為活躍程度；根據所述投餌量的大小獲得每個所述網箱組內的投餌量熵值，根據所述活躍程度的大小獲得每個所述網箱組內的活躍程度熵值；根據所述投餌量熵值和所述活躍程度熵值獲得每個網箱組的活躍程度權重；根據所述活躍程度權重調整所述網箱組中每個所述養殖網箱的所述活躍程度；以所述網箱組內調整后的所述活躍程度的平均值作為整體活躍程度；

根據所述整體活躍程度判斷當前時刻是否需要投喂。

2.根據權利要求1所述的一種基于電數字數據處理的鱖魚生長監測方法，其特征在于，所述根據所述投餌量的差異和所述活躍向量的向量相似度獲得所述養殖網箱之間的養殖特征相似度包括：

根據養殖特征相似度公式獲得所述養殖特征相似度；所述養殖特征相似度公式包括：

其中，為養殖網箱和養殖網箱之間的所述養殖特征相似度，為養殖網箱的所述活躍向量，為養殖網箱的所述活躍向量，為余弦相似度計算函數，為絕對值計算函數，養殖網箱的所述投餌量，養殖網箱的所述投餌量。

3.根據權利要求1所述的一種基于電數字數據處理的鱖魚生長監測方法，其特征在于，所述根據所述養殖特征相似度將所述養殖網箱分組，獲得多個網箱組包括：

根據所述養殖特征相似度獲得樣本距離；所述樣本距離與所述養殖特征相似度呈反比例關系；根據所述樣本距離利用密度聚類算法對所述養殖網箱進行分組，獲得多個所述網箱組。

4.根據權利要求1所述的一種基于電數字數據處理的鱖魚生長監測方法，其特征在于，所述根據所述投餌量的大小獲得每個所述網箱組內的投餌量熵值，根據所述活躍程度的大小獲得每個所述網箱組內的活躍程度熵值包括：

將所述網箱組內的所有所述投餌量和所述活躍程度進行歸一化；

以所述活躍程度與所有活躍程度累加值的比值作為對應所述養殖網箱的樣本活躍程度占比；以所述投餌量與所有投餌量累加值的比值作為對應所述養殖網箱的樣本投餌量占比；

利用熵值計算公式獲得所述投餌量熵值和所述活躍程度熵值，所述熵值計算公式為：

其中，為1對應的為投餌量，為2對應的為活躍程度；為所述投餌量熵值或所述活躍程度熵值；為預設擬合參數；為所述網箱組的個數；為第個所述養殖網箱的所述樣本投餌量占比或者所述樣本活躍程度占比。

5.根據權利要求4所述的一種基于電數字數據處理的鱖魚生長監測方法，其特征在于，所述根據所述投餌量熵值和所述活躍程度熵值獲得每個網箱組的活躍程度權重包括：

根據活躍程度權重公式獲得所述活躍程度權重；所述活躍程度權重公式包括：

其中，為所述活躍程度權重，為所述投餌量熵值，為所述活躍程度熵值。

6.根據權利要求1所述的一種基于電數字數據處理的鱖魚生長監測方法，其特征在于，所述根據所述整體活躍程度判斷當前時刻是否需要投喂包括：

若在預設觀測時間段內所述整體活躍程度始終大于預設活躍閾值，則反饋需要投喂的預警信號。

7.根據權利要求6所述的一種基于電數字數據處理的鱖魚生長監測方法，其特征在于，所述反饋需要投喂的預警信號包括：

在距離最近一次投喂時刻的預設緩沖時間段內不反饋所述預警信號。

8.一種基于電數字數據處理的鱖魚生長監測系統，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1~7任意一項所述方法的步驟。