第5章 智慧水產(chǎn)信息處理和應(yīng)用

智慧水產(chǎn)信息處理和應(yīng)用第5章5.1基于大數(shù)據(jù)的水產(chǎn)業(yè)5.2云計(jì)算5.3邊緣計(jì)算5.4人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖5.5數(shù)字孿生在水產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用5.1基于大數(shù)據(jù)的水產(chǎn)業(yè)5.1.1大數(shù)據(jù)與水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)1.大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)是指龐大且難以用傳統(tǒng)方法管理的數(shù)據(jù)集合，需要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行處理，以快速篩選有價(jià)值信息，發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。大數(shù)據(jù)不僅僅是指數(shù)據(jù)量大，還包括數(shù)據(jù)種類多、變化快、價(jià)值密度低等特征，這使得傳統(tǒng)技術(shù)和軟件難以處理。其主要特點(diǎn)有：Volume（大量）：數(shù)據(jù)源廣泛，體量巨大，通常以PB、EB、ZB等計(jì)量單位。Variety（多樣）：數(shù)據(jù)來自不同應(yīng)用和設(shè)備，形成多種結(jié)構(gòu)，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Velocity（高速）：數(shù)據(jù)快速增長，處理速度要求高，通常需要在數(shù)秒內(nèi)完成數(shù)據(jù)分析。Value（價(jià)值）：在大數(shù)據(jù)中，真正有價(jià)值的數(shù)據(jù)只占極小一部分，應(yīng)用的關(guān)鍵在于最大程度挖掘這部分?jǐn)?shù)據(jù)的價(jià)值。隨著計(jì)算機(jī)、信息和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，各行各業(yè)產(chǎn)生的信息數(shù)量急劇增加，大數(shù)據(jù)研究的核心目標(biāo)是從這些信息中提取有價(jià)值的數(shù)據(jù)，并應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)與管理。5.1基于大數(shù)據(jù)的水產(chǎn)業(yè)2.水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)來源水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)涵蓋了從生產(chǎn)到銷售的全方位信息，包括物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)、關(guān)系型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和電子地圖數(shù)據(jù)。通過采集和處理這些數(shù)據(jù)，可以為水產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供問題發(fā)現(xiàn)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)和決策指導(dǎo)。水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)主要來源于：水產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)：包括養(yǎng)殖品種、水質(zhì)環(huán)境、養(yǎng)殖密度等，通過傳感器、攝像頭等監(jiān)測(cè)設(shè)備獲得，反映實(shí)際生產(chǎn)情況和影響生產(chǎn)效率的因素。水產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)數(shù)據(jù)：包括水產(chǎn)品的供應(yīng)量、需求量、價(jià)格變動(dòng)等，主要來源于企業(yè)銷售系統(tǒng)和第三方物流公司，反映市場(chǎng)銷售情況，幫助企業(yè)預(yù)測(cè)和調(diào)整銷售策略。水產(chǎn)業(yè)政策數(shù)據(jù)：包括政策法規(guī)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等，主要來源于政府部門和行業(yè)協(xié)會(huì)，反映企業(yè)在法律法規(guī)、環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)等方面的遵從程度。水產(chǎn)業(yè)科研數(shù)據(jù)：通過科學(xué)方法獲得的水產(chǎn)生物和水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)數(shù)據(jù)，包括新品種引進(jìn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等，為水產(chǎn)生產(chǎn)提供科學(xué)建議。水產(chǎn)業(yè)輿情數(shù)據(jù)：包括消費(fèi)者評(píng)價(jià)、社交媒體數(shù)據(jù)等，反映消費(fèi)者需求、看法和喜好，幫助企業(yè)了解消費(fèi)者，提高產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平。水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)來源多樣，覆蓋了生產(chǎn)、市場(chǎng)、政策和評(píng)價(jià)等多個(gè)方面。通過采集和分析這些數(shù)據(jù)，可以幫助水產(chǎn)生產(chǎn)企業(yè)開展業(yè)務(wù)決策、產(chǎn)品研發(fā)、市場(chǎng)調(diào)研、質(zhì)量監(jiān)管等方面的工作，提高產(chǎn)業(yè)效益。5.1基于大數(shù)據(jù)的水產(chǎn)業(yè)3.水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)通過監(jiān)測(cè)養(yǎng)殖環(huán)境、識(shí)別品種、評(píng)估品質(zhì)、預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)和管理供應(yīng)鏈等方面的信息，實(shí)現(xiàn)了精細(xì)化管理和智能化決策。這些應(yīng)用領(lǐng)域包括養(yǎng)殖環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)控、品種識(shí)別與品質(zhì)評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警、供應(yīng)鏈管理與追溯。通過結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、RFID和區(qū)塊鏈等技術(shù)手段，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)能夠提高水產(chǎn)品質(zhì)量與安全性，支持水產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。未來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景將更為廣闊。5.1基于大數(shù)據(jù)的水產(chǎn)業(yè)5.1.2水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)是用于收集、存儲(chǔ)、處理和分析水產(chǎn)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，有助于提高水產(chǎn)品質(zhì)量、了解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和優(yōu)化生產(chǎn)流程。該系統(tǒng)主要包括以下組成部分：數(shù)據(jù)采集模塊：負(fù)責(zé)通過各種設(shè)備采集水產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)、市場(chǎng)、政策、科研、輿情等數(shù)據(jù)，構(gòu)建全面的數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊：負(fù)責(zé)將采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云服務(wù)器或本地服務(wù)器中，建立高性能、大容量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，支持快速檢索和查詢，確保數(shù)據(jù)安全。數(shù)據(jù)處理模塊：負(fù)責(zé)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、清洗、轉(zhuǎn)換、挖掘和統(tǒng)計(jì)，提取特征，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等算法進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理。數(shù)據(jù)應(yīng)用模塊：負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表、地圖等形式展示，提供養(yǎng)殖監(jiān)管、產(chǎn)量估計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、疾病防控、市場(chǎng)預(yù)測(cè)等服務(wù)。水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)在于能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)和分析生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的各種數(shù)據(jù)，優(yōu)化生產(chǎn)流程、提高效率和增加盈利。通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，生產(chǎn)者能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問題，避免或減少損失。在設(shè)計(jì)使用過程中，需根據(jù)水產(chǎn)業(yè)的需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行設(shè)計(jì)，考慮系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、可靠性和安全性等因素，保障數(shù)據(jù)安全和系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。5.1基于大數(shù)據(jù)的水產(chǎn)業(yè)5.1.3水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展挑戰(zhàn)與展望1.水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展挑戰(zhàn)（1）高質(zhì)量數(shù)據(jù)有限（2）數(shù)據(jù)共享程度低（3）數(shù)據(jù)應(yīng)用人才不足2.水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展展望隨著采集范圍的擴(kuò)大和相關(guān)技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展，水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)數(shù)量將會(huì)規(guī)?；鲩L。標(biāo)準(zhǔn)制定有助于提高應(yīng)用質(zhì)量，目前水產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用不斷涌現(xiàn)也必將促進(jìn)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制定，包括設(shè)施設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)處理標(biāo)準(zhǔn)等，數(shù)據(jù)質(zhì)量和規(guī)范化程度將得到明顯提升，數(shù)據(jù)的安全保護(hù)、安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、合規(guī)性監(jiān)管也會(huì)逐漸加強(qiáng)。5.2

云計(jì)算5.2.1云計(jì)算的三種部署模型（1）公有云是由第三方服務(wù)商提供的云服務(wù)。用戶直接使用云上的應(yīng)用程序和服務(wù)，無需投資建設(shè)和維護(hù)設(shè)施。公有云的優(yōu)點(diǎn)是方便快捷，但安全性較低，因?yàn)閿?shù)據(jù)存儲(chǔ)在外部。（2）私有云是由用戶自行配置的云服務(wù)。訪問用戶有限，服務(wù)內(nèi)容可根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整。私有云的安全性較高，系統(tǒng)可用性由用戶控制，服務(wù)質(zhì)量較高，但建設(shè)成本較高。（3）混合云是公有云和私有云的結(jié)合。它能夠?qū)崿F(xiàn)資源彈性伸縮和快速部署，保障安全性能。用戶通常使用公有云的計(jì)算資源，將關(guān)鍵業(yè)務(wù)放在私有云上運(yùn)行?；旌显瞥Ｓ糜跒?zāi)備、軟件開發(fā)、文件存儲(chǔ)等方面。5.2

云計(jì)算5.2.2云計(jì)算的三種服務(wù)模式（1）IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）提供存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器等設(shè)施，用戶自行開發(fā)軟件。國內(nèi)IaaS市場(chǎng)成熟，但仍發(fā)展空間。AWS和微軟領(lǐng)先，新興廠商有技術(shù)實(shí)力可謀求發(fā)展機(jī)會(huì)。（2）PaaS（平臺(tái)即服務(wù)）提供開發(fā)和管理平臺(tái)支持，分為aPaaS和iPaaS。aPaaS降低應(yīng)用開發(fā)門檻，iPaaS減少軟件壁壘。（3）SaaS（軟件即服務(wù)）提供應(yīng)用軟件，用戶在線租用Web服務(wù)，費(fèi)用低廉、使用方便、升級(jí)成本低。SaaS在國際市場(chǎng)占主導(dǎo)地位，國內(nèi)軟件云化趨勢(shì)明顯，形成盈利模式，提高軟件附加值。5.2

云計(jì)算5.2.3云計(jì)算在水產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以用于水產(chǎn)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)分析和處理。通過傳感器監(jiān)測(cè)水質(zhì)和生物生長信息，上傳到云端進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，幫助養(yǎng)殖戶了解水產(chǎn)品生長情況，優(yōu)化生產(chǎn)管理。結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以預(yù)測(cè)水產(chǎn)生產(chǎn)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)，如魚類疾病，并提前采取措施。同時(shí)，還可以分析水產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)量和市場(chǎng)信息，為企業(yè)制定營銷策略提供依據(jù)。5.3

邊緣計(jì)算5.3.1邊緣計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)被傳輸?shù)皆朴?jì)算中心進(jìn)行存儲(chǔ)和計(jì)算，但隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量大幅增長，數(shù)據(jù)傳輸和處理需求增加，云計(jì)算存在網(wǎng)絡(luò)擁塞、系統(tǒng)延遲等問題。為解決這些問題，邊緣計(jì)算（EC）應(yīng)運(yùn)而生。EC是一種分布式計(jì)算方法，將服務(wù)功能從網(wǎng)絡(luò)中心轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣，減少業(yè)務(wù)多級(jí)傳遞。邊緣服務(wù)器靠近終端設(shè)備，在數(shù)據(jù)源附近進(jìn)行計(jì)算分析和處理，減少數(shù)據(jù)傳輸量，降低時(shí)延且增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)效能。EC的主要優(yōu)點(diǎn)是低時(shí)延、節(jié)省帶寬、高安全性和隱私性，多應(yīng)用于智能制造、智慧城市、車聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。5.3

邊緣計(jì)算5.3.2引入邊緣計(jì)算的智慧水產(chǎn)智慧水產(chǎn)包含感知層、傳輸層、處理層、應(yīng)用層四層架構(gòu)，在智慧水產(chǎn)中引入邊緣計(jì)算，能夠使其中的每個(gè)邊緣設(shè)備都具備數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理、計(jì)算能力，從而實(shí)現(xiàn)快速接入異構(gòu)設(shè)備、及時(shí)響應(yīng)服務(wù)要求等功能。智慧水產(chǎn)與邊緣計(jì)算結(jié)合，主要是將邊緣計(jì)算加入感知層與傳輸層之間，智能設(shè)備采集的信息先交由邊緣計(jì)算進(jìn)行初步處理，接著傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)云平臺(tái)開展后續(xù)處理，最終實(shí)現(xiàn)智慧水產(chǎn)應(yīng)用。引入邊緣計(jì)算的智慧水產(chǎn)架構(gòu)如圖5-1所示。圖5-1基于邊緣計(jì)算的智慧水產(chǎn)架構(gòu)5.3

邊緣計(jì)算5.3.2引入邊緣計(jì)算的智慧水產(chǎn)隨著物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備增多及其類型多樣化，通常會(huì)存在一些設(shè)備的通信接口無法聯(lián)網(wǎng)、設(shè)備組成內(nèi)部無線局域網(wǎng)而不能兼容外部設(shè)備等問題，要解決這些問題，滿足網(wǎng)絡(luò)容量和非同類設(shè)備的連接需求，則需要使用智能網(wǎng)關(guān)（Gateway），如圖5-2所示。在基于邊緣計(jì)算的智慧水產(chǎn)系統(tǒng)中，智能網(wǎng)關(guān)用于實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算，從而保障整個(gè)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。圖5-2智能網(wǎng)關(guān)5.3

邊緣計(jì)算智能網(wǎng)關(guān)由硬件和軟件組成。其中硬件部分通常包含CPU模塊、以太網(wǎng)模塊、4G/5G模塊、WiFi模塊、CAN模塊、串口模塊和電源模塊等。智能網(wǎng)關(guān)硬件結(jié)構(gòu)圖如圖5-3所示。圖5-3智能網(wǎng)關(guān)硬件結(jié)構(gòu)圖5.3

邊緣計(jì)算智能網(wǎng)關(guān)軟件部分由Linux系統(tǒng)、庫函數(shù)（Libraryfunction）、協(xié)議解析程序、數(shù)據(jù)融合程序、通信網(wǎng)絡(luò)程序、設(shè)備管控程序等組成。智能網(wǎng)關(guān)軟件架構(gòu)如圖5-4所示。圖5-4

智能網(wǎng)關(guān)軟件架構(gòu)5.3

邊緣計(jì)算智能網(wǎng)關(guān)的核心功能和優(yōu)勢(shì)包括：提供網(wǎng)絡(luò)：支持多種無線通信功能和網(wǎng)絡(luò)接入，滿足大量設(shè)備同時(shí)接入網(wǎng)絡(luò)的需求。數(shù)據(jù)采集：強(qiáng)大的接入能力，實(shí)現(xiàn)各種通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)之間的互聯(lián)互通，通過協(xié)議自適應(yīng)解析實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集功能。數(shù)據(jù)處理：對(duì)來自不同設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和融合分析，減少數(shù)據(jù)損耗和延時(shí)。數(shù)據(jù)上傳：篩選出有用的信息傳輸?shù)皆破脚_(tái)，減輕數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算的壓力。設(shè)備管控：采集物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、運(yùn)行狀態(tài)等信息上傳至云計(jì)算中心，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控、診斷和維護(hù)。安全保障：采用加密算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，維護(hù)數(shù)據(jù)安全。圖5-5智能網(wǎng)關(guān)功能結(jié)構(gòu)圖5.3

邊緣計(jì)算5.3.3邊緣計(jì)算的智慧水產(chǎn)應(yīng)用展望1.邊云協(xié)同邊云協(xié)同是邊緣計(jì)算和云計(jì)算的協(xié)同合作，其中邊緣計(jì)算支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，云計(jì)算處理全局業(yè)務(wù)。在智慧水產(chǎn)中，邊緣計(jì)算可過濾和清洗數(shù)據(jù)，減輕云計(jì)算中心的負(fù)擔(dān)，提高效率。這種協(xié)同將推動(dòng)智慧水產(chǎn)的發(fā)展，助力養(yǎng)殖業(yè)轉(zhuǎn)型。2.融合5G邊緣計(jì)算與5G的融合有助于更廣泛的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。邊緣計(jì)算可以解決5G應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)量和時(shí)延等問題。同時(shí)，5G商用也將促進(jìn)邊緣計(jì)算的發(fā)展。隨著5G技術(shù)的進(jìn)步和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的增加，邊緣計(jì)算處理數(shù)據(jù)的需求也將增加。在智慧水產(chǎn)領(lǐng)域，5G和邊緣計(jì)算的應(yīng)用前景廣闊。3.邊緣智能智慧水產(chǎn)涉及復(fù)雜的終端設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，邊緣計(jì)算需融合人工智能、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，提升實(shí)時(shí)響應(yīng)、數(shù)據(jù)處理和安全保護(hù)能力，以優(yōu)化在智慧水產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖人工智能模擬、延伸和擴(kuò)展人類思維，用于解決實(shí)際問題。它包括機(jī)器視覺、專家系統(tǒng)等技術(shù)，應(yīng)用廣泛。在水產(chǎn)養(yǎng)殖中，人工智能可分析大數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)并優(yōu)化判斷機(jī)制，輔助生長管理、設(shè)備控制等，提高效率和資源利用。盡管應(yīng)用相對(duì)較少且面臨挑戰(zhàn)，如水體能見度低和生物活動(dòng)頻繁，但人工智能仍是高效技術(shù)方法。圖5-6人工智能水產(chǎn)養(yǎng)殖應(yīng)用邏輯框圖5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖5.4.1機(jī)器視覺機(jī)器視覺是人工智能的重要部分，通過計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理、模式識(shí)別等技術(shù)模擬人類視覺系統(tǒng)，自動(dòng)識(shí)別、分析和理解圖像信息。其實(shí)現(xiàn)流程包括獲取目標(biāo)圖像、處理圖像、提取特征、識(shí)別目標(biāo)、跟蹤目標(biāo)、檢測(cè)目標(biāo)以及進(jìn)行三維重建等步驟。構(gòu)建完善的機(jī)器視覺系統(tǒng)需考慮圖像獲取、預(yù)處理、特征提取、目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)檢測(cè)和三維重建等方面。機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展依賴于深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理等技術(shù)。在工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)學(xué)、安防等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，優(yōu)勢(shì)在于非接觸式圖像采集，硬件結(jié)構(gòu)簡單，成本低。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域，機(jī)器視覺的應(yīng)用主要包括以下幾個(gè)方面：（1）通過機(jī)器視覺技術(shù)，可以自動(dòng)統(tǒng)計(jì)水產(chǎn)生物數(shù)量，提高效率和準(zhǔn)確性。（2）機(jī)器視覺技術(shù)可用于水質(zhì)監(jiān)測(cè)，分析溫度、pH值、渾濁程度等水質(zhì)信息，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和異常處理。（3）機(jī)器視覺技術(shù)可用于水產(chǎn)生物病害診斷，提取病變特征，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類識(shí)別患病和健康水產(chǎn)生物，提高診斷效率和準(zhǔn)確度。（4）機(jī)器視覺技術(shù)可用于飼料投喂管理，監(jiān)測(cè)水產(chǎn)生物動(dòng)態(tài)信息，預(yù)測(cè)飼料需求量，自動(dòng)控制飼料投放，減少浪費(fèi)和污染。（5）機(jī)器視覺技術(shù)可用于水產(chǎn)生物質(zhì)量評(píng)估，分析體重、長度、體積等指標(biāo)以及魚體形態(tài)特征，得出質(zhì)量評(píng)估結(jié)果，綜合評(píng)估水產(chǎn)生物質(zhì)量。機(jī)器視覺技術(shù)有助于降低工作強(qiáng)度、提高工作效率，快速發(fā)現(xiàn)問題并采取處理措施，提高水產(chǎn)養(yǎng)殖的品質(zhì)和產(chǎn)出效益。雖然有待進(jìn)一步優(yōu)化，但機(jī)器視覺在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，將對(duì)整個(gè)水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)的發(fā)展起到重要推動(dòng)作用。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖5.4.2專家系統(tǒng)1.專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)專家系統(tǒng)一般包括人機(jī)交互界面、知識(shí)庫、推理機(jī)、數(shù)據(jù)庫、解釋器、知識(shí)獲取六個(gè)部分。專家系統(tǒng)的基本工作流程是：系統(tǒng)通過知識(shí)獲取將專家和知識(shí)工程師等提供的知識(shí)存儲(chǔ)在知識(shí)庫中，用戶通過人機(jī)交互界面提出問題，推理機(jī)基于知識(shí)庫存儲(chǔ)的知識(shí)對(duì)問題進(jìn)行推理，數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)推理結(jié)論，解釋器對(duì)問題推理流程和結(jié)論作出詳細(xì)說明，并最終呈現(xiàn)給用戶。圖5-7專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖2.專家系統(tǒng)在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域的應(yīng)用建設(shè)水產(chǎn)業(yè)專家系統(tǒng)可以讓專家及其專長不受時(shí)空限制，為水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)管理提供服務(wù)。通過水產(chǎn)業(yè)專家系統(tǒng)，養(yǎng)殖人員可以獲取生產(chǎn)建設(shè)、管理決策、效益預(yù)測(cè)等方面的專家建議，咨詢飼料生產(chǎn)、飼喂管理、病害防治等方面的知識(shí)。另外，養(yǎng)殖人員與專家可以在線交流，進(jìn)行實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程問答；水產(chǎn)病害診斷時(shí)，可以將染病水產(chǎn)生物樣本圖等資料共享給專家，專家根據(jù)實(shí)際病癥開展遠(yuǎn)程診斷；將養(yǎng)殖現(xiàn)場(chǎng)的攝像系統(tǒng)與專家系統(tǒng)相連接，專家即可通過遠(yuǎn)程訪問的形式查看現(xiàn)場(chǎng)情況，方便及時(shí)給予技術(shù)指導(dǎo)。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖5.4.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtficialNeuralNetwork，ANN)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，具有自學(xué)習(xí)、大規(guī)模信息存儲(chǔ)和并行處理的能力，可彌補(bǔ)常規(guī)計(jì)算方法的不足。廣泛應(yīng)用于信息處理、自動(dòng)化、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域，表現(xiàn)出良好的智能特性。代表性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)輸入層、隱藏層和輸出層構(gòu)成了一個(gè)完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖5-8所示，圓圈和連線分別代表神經(jīng)元和神經(jīng)元連接。信息在三個(gè)層次之間逐層傳遞，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的輸入、處理和輸出。輸入層、輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量通常是不會(huì)變化的，隱藏層則可以根據(jù)實(shí)際的信息處理需求，對(duì)節(jié)點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行調(diào)整。圖5-8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成（1）感知機(jī)。1957年，美國學(xué)者FrankRosenblatt基于生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和工作原理，提出了感知機(jī)的概念，后來感知機(jī)成為了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元。感知機(jī)模型圖如圖5-9所示。神經(jīng)元接收各種外界的刺激映射為感知機(jī)中的各個(gè)輸入，每種刺激的重要性也不盡相同，在感知機(jī)中使用加權(quán)的形式來表示各個(gè)刺激的重要程度，當(dāng)各種刺激加權(quán)和達(dá)到一定的閾值時(shí)感知機(jī)被激活輸出一定的輸出值。圖5-9感知機(jī)模型圖5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖（2）激活函數(shù)如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均由一個(gè)個(gè)的感知機(jī)互相連接，則整個(gè)網(wǎng)絡(luò)只是一個(gè)線性的數(shù)學(xué)模型，表達(dá)能力非常弱，只有當(dāng)加入其他的非線性部分，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)才能獲得更好的表達(dá)能力，從而完成分類或是回歸的功能，這種添加的非線性部分叫做激活函數(shù)，常見的激活函數(shù)有Sigmoid函數(shù)、Tanh函數(shù)、ReLU函數(shù)等。（3）損失函數(shù)為了判斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合數(shù)據(jù)的優(yōu)良程度，需要確定一個(gè)指標(biāo)，通過這個(gè)指標(biāo)就可以得到網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值和標(biāo)簽中的真實(shí)值的誤差，將網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值和標(biāo)簽中的真實(shí)值的誤差作為輸入輸入給損失函數(shù)，經(jīng)過函數(shù)的計(jì)算便可以得到網(wǎng)絡(luò)的損失loss值，用loss值衡量該網(wǎng)絡(luò)擬合數(shù)據(jù)的效果。目前常用的損失函數(shù)有均方誤差函數(shù)、交叉熵誤差函數(shù)等。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖3.訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理（1）梯度下降。梯度是所有變量偏導(dǎo)數(shù)的向量，其方向上損失值變化最快。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目標(biāo)是獲得最優(yōu)權(quán)重參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)最佳分類或回歸性能。通過不斷迭代訓(xùn)練，將損失函數(shù)降至最低值，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與真實(shí)標(biāo)簽達(dá)到最佳擬合效果。通過沿梯度下降方向不斷更新權(quán)重，重復(fù)此過程直到損失函數(shù)收斂于最小值，采用梯度下降算法可快速減小損失函數(shù)值，提高檢測(cè)速度。（2）誤差反向傳播。早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度計(jì)算采用數(shù)值微分，但計(jì)算量大，計(jì)算機(jī)性能差時(shí)難以進(jìn)行。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論因此陷入低潮。1986年，Hinton提出誤差反向傳播算法，使用鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則從輸出端向輸入端計(jì)算梯度并逐層傳播。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練包括正向傳播和反向傳播。正向傳播將輸入經(jīng)過隱藏層處理后傳到輸出層，計(jì)算實(shí)際值與標(biāo)簽值的誤差。誤差高于閾值時(shí)，需調(diào)整權(quán)重參數(shù)降低損失函數(shù)。反向傳播則根據(jù)損失函數(shù)值反向更新權(quán)重值，將誤差從輸出層向輸入層逐層反向傳播，計(jì)算每層梯度并沿梯度下降最快的方向更新參數(shù)，循環(huán)直至輸入層。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域的應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水產(chǎn)養(yǎng)殖過程中也多有應(yīng)用，如運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以氨氮、溶解氧、pH值等參數(shù)作為輸入，得出相應(yīng)的輸出結(jié)果作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)判斷水質(zhì)環(huán)境是否符合需求，為水產(chǎn)生物生長環(huán)境調(diào)控提供理論參考；在水產(chǎn)病害診斷方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用能夠提高病害診斷系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力，使整個(gè)診斷系統(tǒng)擁有更高的自動(dòng)化性能，進(jìn)而提高病害診斷的準(zhǔn)確率；水產(chǎn)品生產(chǎn)和銷售環(huán)節(jié)也可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)水產(chǎn)品的市場(chǎng)需求量，根據(jù)市場(chǎng)需求調(diào)整生產(chǎn)量，避免因供需不平衡造成資源浪費(fèi)，影響?zhàn)B殖企業(yè)的收入。5.4

人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖5.4.4圖像處理圖像處理技術(shù)是應(yīng)用計(jì)算機(jī)處理圖像信息的技術(shù)。為了識(shí)別場(chǎng)景中的人或物體，需要進(jìn)行以下圖像處理環(huán)節(jié)：1.圖像預(yù)處理：去噪、提高對(duì)比度、圖像銳化、幾何變換等，常用的小波去噪、均值濾波器去噪、自適應(yīng)維納濾波器去噪等方法。2.圖像分割：根據(jù)性質(zhì)差異區(qū)分圖像，得到有意義的部分，核心在于圖像的二值化。3.特征提取：從圖像分割中提取大小、形狀、顏色等特征，得到描述目標(biāo)物的特征集合。4.特征分類與目標(biāo)識(shí)別：通過選擇和降維目標(biāo)特征集，得到數(shù)量合理且最具區(qū)分度的特征或特征集合，再通過學(xué)習(xí)特征數(shù)據(jù)得到分類模型，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別。在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域，圖像處理技術(shù)常用于水產(chǎn)生物識(shí)別定位，監(jiān)測(cè)水產(chǎn)生物的生命特征，靈敏度高，且非接觸式的識(shí)別監(jiān)測(cè)還能防止給水產(chǎn)生物造成干擾。將圖像處理技術(shù)和傳感器監(jiān)測(cè)技術(shù)相結(jié)合，獲取更為準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，以此完善水產(chǎn)生物動(dòng)態(tài)分析模型，可以提高水產(chǎn)生物生命信息分析的準(zhǔn)確率。圖像處理技術(shù)還能把遙感獲取的圖像信息數(shù)字化，并存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中，為養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測(cè)、災(zāi)害預(yù)警等提供便利。5.5

數(shù)字孿生在水產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用5.5.1數(shù)字孿生的內(nèi)涵及其發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)字孿生概念最早由美國的邁克爾·格里弗斯博士于2002年提出，旨在用計(jì)算機(jī)建立與實(shí)物完全相同的模型。2003年，Grieves教授在美國密歇根大學(xué)首次提出了數(shù)字孿生的設(shè)想，當(dāng)時(shí)稱為“鏡像空間模型”，后來NASA的JohnVickers將其命名為DigitalTwin。數(shù)字孿生通過采集和整合物理世界中的數(shù)據(jù)，利用模型和算法進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，建立虛擬的數(shù)字化模型來描述和復(fù)制實(shí)際物理系統(tǒng)或過程。數(shù)字孿生體可以描述物理對(duì)象在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的行為，與物理對(duì)象的全生命周期相映射，兩者的各項(xiàng)數(shù)據(jù)同步更新。數(shù)字孿生具有全要素、可推演、可追溯、數(shù)據(jù)雙向流動(dòng)等特征，已廣泛應(yīng)用于智能制造、智慧城市等領(lǐng)域，成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)。數(shù)字孿生的發(fā)展階段大致可分為技術(shù)準(zhǔn)備期、概念產(chǎn)生期、領(lǐng)先應(yīng)用期以及深度開發(fā)和大規(guī)模擴(kuò)展應(yīng)用期。在政策層面，許多國家已制定相關(guān)政策保障和推動(dòng)數(shù)字孿生發(fā)展。我國也將數(shù)字孿生寫入《“十四五”規(guī)劃》，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟也設(shè)立了數(shù)字孿生特設(shè)組，開展數(shù)字孿生技術(shù)產(chǎn)業(yè)研究，推進(jìn)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)制定，加速行業(yè)應(yīng)用推廣。5.5

數(shù)字孿生在水產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用5.5.2數(shù)字孿生數(shù)據(jù)獲取關(guān)鍵技術(shù)數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生的基礎(chǔ)，數(shù)字孿生使用傳感器、GIS、RS、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航、無線視頻監(jiān)控等多種技術(shù)采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，獲取物理量、幾何形態(tài)、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、位置變化等信息，用于構(gòu)建、優(yōu)化數(shù)字孿生模型。5.5

數(shù)字孿生在水產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用5.5.3數(shù)字孿生的體系架構(gòu)數(shù)據(jù)感知、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、人工智能、人機(jī)交互等是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)孿生應(yīng)用所需的關(guān)鍵技術(shù)，這些技術(shù)基于平臺(tái)化架構(gòu)進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)物理對(duì)象和數(shù)字孿生體之間的信息交互閉環(huán)。圖5-13數(shù)字孿生體系架構(gòu)在數(shù)據(jù)感知環(huán)節(jié)，需要選擇適合的感知技術(shù)和設(shè)備獲取物理對(duì)象的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并通過前端處理提高數(shù)據(jù)傳輸效率。傳輸處理環(huán)節(jié)涉及將感知數(shù)據(jù)通過通信技術(shù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行存儲(chǔ)、融合和處理，數(shù)據(jù)處理效率是關(guān)鍵，需要采用分布式存儲(chǔ)和流計(jì)算等技術(shù)。在模型構(gòu)建環(huán)節(jié)，數(shù)字孿生以物理世界實(shí)體特征為基礎(chǔ)進(jìn)行建模，通過反復(fù)迭代形