[发明专利]基于机器学习的循环水养殖监测系统

权利要求书

1.基于机器学习的循环水养殖监测系统，其特征在于：包括服务器，以及设置于养殖池内的水质调节组件，服务器用于获取养殖池内的水质参数和养殖图像；

服务器预设有智能调控模型，服务器还用于存储历史养殖记录，历史养殖记录包括历史水质参数、历史生长状态和历史调控信息，服务器还用于将历史养殖记录作为训练样本训练智能调控模型；

服务器还用于接收水质参数和养殖图像，根据养殖图像生成养殖产品的生长状态，获取智能调控模型根据水质参数和生长状态输出的调控信息发送给水质调节组件；

水质调节组件用于根据调控信息对养殖池内的养殖水体进行水质调控；

还包括设置于养殖池的控制终端，服务器存储有水质预测模型和当前养殖信息，服务器还用于获取水质预测模型根据当前养殖信息输出的标准参数范围；

服务器还用于判断水质参数是否超出标准参数范围，若是，则生成进水控制信号发送给控制终端，控制终端用于根据进水控制信号增大养殖池的进水量；

服务器还用于再次接收水质参数，并判断再次接收的水质参数是否超过标准参数范围，若是，则生成设备检修信号，若否，则生成水体污染信号。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的循环水养殖监测系统，其特征在于：服务器还用于存储水质参数、养殖图像、生长状态和调控信息。

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的循环水养殖监测系统，其特征在于：还包括设置于养殖池内的水质监测组件和图像采集模块，水质监测组件用于采集水质参数发送给服务器，图像采集模块用于采集养殖池内的养殖图像发送给服务器。

4.根据权利要求3所述的基于机器学习的循环水养殖监测系统，其特征在于：水质监测组件包括PH值测定仪、氨氮传感器、溶解氧传感器、余氯传感器、叶绿素传感器、悬浮物传感器、测温传感器、硝氮传感器中的一种或多种。

5.根据权利要求1所述的基于机器学习的循环水养殖监测系统，其特征在于：服务器还用于当水质参数超过预设的参数阈值时，生成快速换水信号发送给控制终端，控制终端用于根据快速换水信号增大养殖池的进水量。

6.根据权利要求1所述的基于机器学习的循环水养殖监测系统，其特征在于：水质预测模型和/或智能调控模型为BP神经网络模型。

7.根据权利要求1所述的基于机器学习的循环水养殖监测系统，其特征在于：控制终端包括阻挡板，阻挡板与养殖池的底部和两侧固定连接，阻挡板用于沿养殖水体流动方向将养殖水体分隔为进水水体和出水水体，阻挡板上设有若干过水孔；

控制终端还包括用于遮挡过水孔的伸缩机构，伸缩机构与阻挡板滑动连接，水质监测组件设置在伸缩机构上，控制终端用于根据进水控制信号控制伸缩机构沿阻挡板滑动。

8.根据权利要求7所述的基于机器学习的循环水养殖监测系统，其特征在于：伸缩机构包括固定座和伸缩板，固定座内设有数量不少于两个的电机，电机的输出轴均连接有丝杠，伸缩板的底部开设有限位孔，限位孔与固定座滑动连接，限位孔的底部开设有螺纹孔，丝杠远离输出轴的一端与螺纹孔螺纹连接。