[发明专利]一种鱼类应激状态判别的方法及系统

说明书

本发明提供一种鱼类应激状态判别的方法及系统，包括：采集特征生理应激指标参数；构建高维传感源数据集和局部特征域数据集；构建高维空间拓扑图和低维空间拓扑图；根据高维空间拓扑图和低维空间拓扑图，确定特征应激识别区；计算特征应激识别区内的当前应激状态累积量，以最终确定目标鱼的当前应激状态。本发明通过采集生理应激指标参数，以构建高维传感源数据集，并通过从中筛选出局部特征域数据集，以构建空间拓扑图，进而实现特征应激识别区的确定，故能够实现对鱼类无水保活过程中生理应激状态的在线采集、动态监测与保活运输过程个体舒适度的实时评估，进而为无水保活过程中鱼类生理应激与运输环境舒适度的智能优化控制提供数据支持。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种鱼类应激状态判别的方法及系统。

背景技术

随着无水保活技术的应用与发展，如何有效地对鱼类保活运输过程中应激状态与舒适度进行判别和评价，是实现智能运输管理与提高动物福利水平的重要技术环节。

但由于产业化尚未大规模普及，导致相应的配套技术装备整体发展存在滞后性。

因此，基于人工智能算法、物联网大数据等先进技术，实现规模化运输下的鱼类无水保活应激状态判别与舒适度评价，对未来提高活体水产产业发展有着重要的应用前景。

发明内容

针对现有技术在无水保活运输过程中对于鱼类无水保活应激状态判别与舒适度评价的技术空白，本发明实施例提供一种鱼类应激状态判别的方法及系统。

本发明提供一种鱼类应激状态判别的方法，包括：采集目标鱼在无水保活运输过程中的特征生理应激指标参数；根据所述特征生理应激指标参数，构建高维传感源数据集和局部特征域数据集；基于所述高维传感源数据集及第一映射函数，构建高维空间拓扑图；并基于所述局部特征域数据集及第二映射函数，构建与所述高维空间拓扑图同时刻的低维空间拓扑图；根据所述高维空间拓扑图和所述低维空间拓扑图，确定特征应激识别区；计算所述特征应激识别区内的当前应激状态累积量，以根据所述当前应激状态累积量，确定目标鱼的当前应激状态。

根据本发明提供的一种鱼类应激状态判别的方法，所述高维传感源数据集包括与所述目标鱼应激反应相关的所有微环境参数及生理应激生物指示参数在时间序列上的数据集；所述局部传感源数据集包括与所述目标鱼应激反应相关的鱼类血液生化参数、免疫生理参数以及呼吸频率参数在时间序列上数据集；

所述第一映射函数的表达式为：

f＝C₀→R^d；

所述第一映射函数的表达式为：

f＝C₁→R^m,

其中，C₀为所述高维传感源数据集，R^d为所述特征生理应激指标参数，d为所述高维传感源数据集的维度；C₁为局部特征域数据集；R^m为所述特征生理应激指标参数中鱼类血液生化参数、免疫生理参数以及呼吸频率参数在时间序列上数据集；m为所述局部特征域数据集的维度；C₁是C₀的真子集，R^m是R^d的真子集。

根据本发明提供的一种鱼类应激状态判别的方法，所述根据所述高维空间拓扑图和所述低维空间拓扑图，确定特征应激识别区，包括：获取同时刻的所述低维空间拓扑图与所述高维空间拓扑图之间的相交空间区域，以确定所述特征应激识别区。

根据本发明提供的一种鱼类应激状态判别的方法，所述计算所述特征应激识别区内的当前应激状态累积量，包括：构建特征应激状态识别模型，以利用所述特征应激状态识别模型计算所述特征应激识别区内的当前应激状态累积量；

所述特征应激状态识别模型的表达式为：