[发明专利]基于机器学习的循环水养殖监测系统

说明书

本发明涉及机器学习的技术领域，具体为一种基于机器学习的循环水养殖监测系统，包括服务器，以及设置于养殖池内的水质调节组件，服务器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，服务器将历史养殖记录作为训练样本训练智能调控模型；服务器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；水质调节组件根据调控信息对养殖池内的养殖水体进行水质调控。采用本方案能够根据养殖产品的生长状态对养殖水体的水质进行调控。

技术领域

本发明涉及机器学习的技术领域，具体为一种基于机器学习的循环水养殖监测系统。

背景技术

在循环水养殖环境中包括处理环境和养殖环境，处理环境通过对水体进行处理实现水体的循环使用，养殖环境用于实现养殖产品的养殖。为了确保养殖水体适宜养殖产品的生长，在养殖环境中设置多个水质监测传感器，水质监测传感器分布于养殖环境中的不同深度、不同区域，从而采集养殖环境中不同区域水体的水质参数，通过水质参数实现对养殖水体的水质监测。当水质参数超过养殖产品的标准范围时，根据水质参数和标准范围对养殖水体的水质进行调控，但是在养殖产品的不同生长状态下，所需的水质要求不同，采用相同的标准范围进行水质调控，难以满足养殖产品的养殖要求。

发明内容

本发明意在提供一种基于机器学习的循环水养殖监测系统，能够根据养殖产品的生长状态对养殖水体的水质进行调控。

本发明提供如下基础方案：

基于机器学习的循环水养殖监测系统，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。

基础方案的有益效果：

历史养殖记录为服务器存储的养殖池历史进行养殖的相关信息，将历史养殖记录作为训练样本对智能调控模型进行训练，提高智能调控模型输出结果的准确性。

服务器根据养殖图像生成养殖产品的生长状态，智能调控模型的设置，结合水质参数和生长状态，预测当前生长状态下，需对水质进行调控的调控情况，即调控信息。根据调控信息控制水质调节组件。

水质调节组件根据调控信息对水质进行调控，采用本方案，通过历史养殖记录对智能调控模型进行训练，通过训练后的智能调控模型根据养殖产品的生长状态对养殖水体的水质进行调控，使得调控信息更符合养殖产品的实际养殖情况，从而使养殖产品达到最佳生长状态。

进一步，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。

有益效果：对水质参数、养殖图像、生长状态和调控信息进行存储，管理者可调用相关信息进行查看，便于进行管理。

进一步，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。

有益效果：水质监测组件的设置，用于采集养殖水体的各项水质参数，例如PH值、溶氧量、余氨等。图像采集模块的设置，用于采集养殖图像，养殖图像为拍摄的养殖池内的图像。