一种曝气智能控制系统及方法与流程

1.本发明涉及水产养殖技术领域，具体为一种曝气智能控制系统及方法。


背景技术：

2.在水产养殖行业中，需对养殖池中的溶解氧进行控制，但是不同种类和不同生长阶段的养殖生物所需的溶解氧不同，难以量化，因此在现有技术中仍采用人工经验进行曝气控制，从而对养殖池中的溶解氧进行控制。但是，溶解氧控制涉及多项参数和多项设备，采用人工经验难以达到溶解氧的精准控制，使得曝气很难达到养殖生物群体适宜需求，同时容易出现能源被浪费的情况，导致养殖成本增加。


技术实现要素：

3.本发明的目的之一在于提供一种曝气智能控制方法，以解决现有技术中因无法精准进行曝气控制导致养殖成本增加的技术问题。
4.本发明提供的基础方案一：一种曝气智能控制方法，包括以下内容：
5.获取养殖图像，分析养殖图像生成养殖生物的体型信息和位置信息；
6.根据位置信息判断养殖池的溶解氧状态，溶解氧状态包括非富氧状态；
7.当溶解氧状态为非富氧状态时，根据体型信息分析耗氧速率，根据耗氧速率进行曝气控制。
8.基础方案一的有益效果：
9.养殖图像为养殖池的水下图像，根据养殖图像分析得知养殖池中养殖生物的分布情况，即位置信息。利用养殖生物在不同溶解氧的水中分布情况不同的特性，分析养殖生物在水中的分布情况得知养殖池的溶解氧情况，从而判定溶解氧状态。非富氧状态为需要曝气控制的状态，例如缺氧状态。
10.在需要曝气控制的情况下，通过分析养殖图像得知养殖池中养殖生物的体型信息，通过体型信息反映养殖生物的耗氧速率，从而根据耗氧速率进行曝气控制，增加养殖池中的溶解氧。
11.采用本方案，养殖池中养殖生物的分布情况判断养殖池是否需要曝气增氧，在需要曝气增氧的情况下，通过养殖生物的体型信息获取耗氧速率，从而选择合适的方式进行曝气控制，精准控制养殖池的曝气增氧，在满足养殖生物群体适宜需求的同时，降低能源浪费情况，有效控制养殖成本。
12.进一步，根据耗氧速率进行曝气控制，包括以下内容：
13.获取曝气溶氧信息，根据曝气溶氧信息生成多种增氧预备方案；
14.根据耗氧速率和溶解氧状态从增氧预备方案中筛选出增氧方案，根据增氧方案进行曝气控制。
15.有益效果：曝气溶氧信息为影响增氧的多项参数，例如养殖池的水深、水温，曝气反应器的尺寸，曝气盘的类型、安装位置，曝气介质，进气量和曝气功率等。通过多项参数的
设置可生成多种增氧预备方案，根据耗氧速率和溶解氧状态从中筛选出所需的方案作为增氧方案，以此进行曝气控制。
16.进一步，非富氧状态包括缺氧状态，多种增氧预备方案具有不同的增氧速率；根据耗氧速率和溶解氧状态从增氧预备方案中筛选出增氧方案，包括以下内容：
17.当溶解氧状态为缺氧状态时，筛选增氧速率大于耗氧速率中增氧速率与耗氧速率差值最大的增氧预备方案作为增氧方案。
18.有益效果：当养殖生物长时间处于水面下，且有大量浮头时，代表此时为缺氧状态，需及时对养殖池的水体进行增氧。因此当溶解氧状态为缺氧状态时，筛选增氧速率大于耗氧速率中，增氧速率和耗氧速率差值最大的增氧预备方案进行快速增氧，从而快速补充养殖池水体中的溶解氧。
19.进一步，非富氧状态包括正常状态，多种增氧预备方案具有不同的增氧速率；根据耗氧速率和溶解氧状态从增氧预备方案中筛选出增氧方案，包括以下内容：
20.当溶解氧状态为正常状态时，筛选增氧速率与耗氧速率差值最小的增氧预备方案作为增氧方案。
21.有益效果：当养殖生物均匀分布在养殖池的水体中时，代表此时为正常状态，需维持养殖池水体的溶解氧稳定。因此当溶解氧状态为正常状态时，筛选增氧速率与耗氧速率差值最小的增氧预备方案进行增氧，保证耗氧速率和增氧速率相近，从而维持养殖池水体的溶解氧稳定。
22.进一步，根据位置信息判断养殖池的溶解氧状态，包括以下内容：
23.调用预设的曝气判断模型，获取曝气判断模型根据位置信息输出的溶解氧状态。
24.有益效果：曝气判断模型为提前训练好的模型，通过曝气判断模型输入位置信息即可得到溶解氧状态。
25.进一步，溶解氧状态还包括富氧状态，还包括以下内容：
26.当溶解氧状态为富氧状态时，结束曝气控制。
27.有益效果：在曝气控制过程中，若溶解氧状态为富氧状态，则代表此时养殖池水体的溶解氧充足，无需进行曝气控制，因此结束曝气控制，避免能源浪费，有效控制养殖成本。
28.本发明的目的之二在于提供一种曝气智能控制系统。
29.本发明提供基础方案二：一种曝气智能控制系统，包括：
30.服务器，用于获取养殖图像，分析养殖图像生成养殖生物的体型信息和位置信息；根据位置信息判断养殖池的溶解氧状态，溶解氧状态包括非富氧状态；还用于当溶解氧状态为非富氧状态时，根据体型信息分析耗氧速率，根据耗氧速率生成增氧方案。
31.基础方案二的有益效果：
32.养殖图像为养殖池的水下图像，服务器的设置，通过养殖池中养殖生物的分布情况判断养殖池的溶解氧情况，在需要曝气增氧的情况下，通过养殖生物的体型信息获取耗氧速率，从而生成增氧方案进行曝气控制。通过溶解氧状态的识别和增氧方案的生成，精准控制养殖池的曝气增氧。在满足养殖生物群体适宜需求的同时，降低能源浪费情况，有效控制养殖成本。
33.进一步，服务器还用于获取曝气溶氧信息，根据曝气溶氧信息生成多种增氧预备方案，根据耗氧速率和溶解氧状态从增氧预备方案中筛选出增氧方案。
34.有益效果：曝气溶氧信息为影响增氧的多项参数，例如养殖池的水深、水温，曝气反应器的尺寸，曝气盘的类型、安装位置，曝气介质，进气量和曝气功率等。服务器还通过多项参数的设置生成多种增氧预备方案，根据耗氧速率和溶解氧状态从中筛选出所需的方案作为增氧方案，以此进行曝气控制。
35.进一步，非富氧状态包括缺氧状态，多种增氧预备方案具有不同的增氧速率，服务器包括：
36.方案筛选模块，用于当溶解氧状态为缺氧状态时，筛选增氧速率大于耗氧速率中增氧速率与耗氧速率差值最大的增氧预备方案作为增氧方案。
37.有益效果：当溶解氧状态为缺氧状态时，方案筛选模块的设置，筛选增氧速率大于耗氧速率中，增氧速率和耗氧速率差值最大的增氧预备方案作为增氧方案，通过增氧方案进行快速增氧，从而快速补充养殖池水体中的溶解氧。
38.进一步，非富氧状态包括正常状态，多种增氧预备方案具有不同的增氧速率，服务器包括：
39.方案筛选模块，用于当溶解氧状态为正常状态时，筛选增氧速率与耗氧速率差值最小的增氧预备方案作为增氧方案。
40.有益效果：当溶解氧状态为正常状态时，方案筛选模块的设置，筛选增氧速率与耗氧速率差值最小的增氧预备方案作为增氧方案，通过增氧方案进行增氧，保证耗氧速率和增氧速率相近，从而维持养殖池水体的溶解氧稳定。
附图说明
41.图1为本发明一种曝气智能控制方法实施例的流程图；
42.图2为本发明一种曝气智能控制系统实施例的逻辑框图。
具体实施方式
43.下面通过具体实施方式进一步详细说明：
44.实施例
45.一种曝气智能控制方法，如附图1所示，包括以下内容：
46.获取养殖图像，分析养殖图像生成养殖生物的体型信息和位置信息。
47.根据位置信息判断养殖池的溶解氧状态，溶解氧状态包括非富氧状态和富氧状态，其中非富氧状态包括缺氧状态和正常状态。
48.当溶解氧状态为非富氧状态时，根据体型信息分析耗氧速率，根据耗氧速率进行曝气控制。当溶解氧状态为富氧状态时，结束曝气控制。
49.其中，获取养殖图像，包括以下内容：实时采集养殖池水中的水体视频，对水体视频进行拆分获得图像序列，图像序列即为养殖图像。
50.分析养殖图像生成养殖生物的体型信息和位置信息，包括以下内容：对养殖图像进行图像分割和图像识别，生成养殖生物的体型信息和位置信息。以养殖生物为鱼为例，在本实施例中，体型信息为鱼群的体型数据，位置信息为鱼群在养殖水体中的具体位置，用于反映鱼群在水体中的分布情况。在其他实施例中，体型信息包括鱼群的身材数据、生长时期和病害状态，位置信息包括鱼群的行为轨迹、聚集度和养殖水体中的分区位置。
51.根据位置信息判断养殖池的溶解氧状态，包括以下内容：调用预设的曝气判断模型，获取曝气判断模型根据位置信息输出的溶解氧状态。曝气判断模型为通过样本数据提前训练好的模型，用于输入位置信息输出对应的溶解氧状态。
52.根据体型信息分析耗氧速率，包括以下内容：调用预设的鱼群耗氧模型，获取鱼群耗氧模型根据体型信息预测输出的耗氧速率。鱼群耗氧模型为通过样本数据提前训练好的模型，用于输入体型信息输出对应的耗氧速率。
53.根据耗氧速率进行曝气控制，包括以下内容：获取曝气溶氧信息，根据曝气溶氧信息生成多种增氧预备方案，多种增氧预备方案具有不同的增氧速率；根据耗氧速率和溶解氧状态从增氧预备方案中筛选出增氧方案，根据增氧方案进行曝气控制。
54.根据曝气溶氧信息生成多种增氧预备方案，具体为：调用预设的曝气增氧模型，获取曝气增氧模型根据曝气溶氧信息输出的多种增氧预备方案。曝气溶氧信息为影响增氧的多项参数，例如养殖池的水深、水温，曝气反应器的尺寸，曝气盘的类型、安装位置，曝气介质，进气量和曝气功率等，曝气增氧模型为通过样本数据提前训练好的模型。
55.根据耗氧速率和溶解氧状态从增氧预备方案中筛选出增氧方案，具体为：当溶解氧状态为缺氧状态时，筛选增氧速率大于耗氧速率中增氧速率与耗氧速率差值最大的增氧预备方案作为增氧方案。当溶解氧状态为正常状态时，筛选增氧速率与耗氧速率差值最小的增氧预备方案作为增氧方案。例如，耗氧速率为1.2mg
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，增氧预备方案的增氧速率分别为0.7、1.0、1.5、2.5mg
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，当溶解氧状态为缺氧状态时，筛选增氧速率为2.5mg
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的增氧预备方案进行快速增氧；当溶解氧状态为正常状态时，筛选增氧速率为1.5mg
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的增氧预备方案，维持养殖水体溶解氧稳定。
56.一种曝气智能控制系统，使用上述曝气智能控制方法，如附图2所示，包括图像采集终端、曝气控制终端和服务器。
57.图像采集终端用于实时采集养殖池水中的水体视频，上传水体视频。
58.视频处理模块用于对水体视频进行拆分获得图像序列，图像序列即为养殖图像。
59.图像分析模块用于获取养殖图像，分析养殖图像生成养殖生物的体型信息和位置信息。具体的：图像分析模块用于对养殖图像进行图像分割和图像识别，生成养殖生物的体型信息和位置信息。以养殖生物为鱼为例，在本实施例中，体型信息为鱼群的体型数据，位置信息为鱼群在养殖水体中的具体位置，用于反映鱼群在水体中的分布情况。在其他实施例中，体型信息包括鱼群的身材数据、生长时期和病害状态，位置信息包括鱼群的行为轨迹、聚集度和养殖水体中的分区位置。
60.曝气判断模块用于根据位置信息判断养殖池的溶解氧状态，溶解氧状态包括非富氧状态和富氧状态，其中非富氧状态包括缺氧状态和正常状态。具体的，曝气判断模块预设有曝气判断模型，曝气判断模型为通过样本数据提前训练好的模型，用于输入位置信息输出对应的溶解氧状态。曝气判断模块用于获取曝气判断模型根据位置信息输出的溶解氧状态。
61.耗氧计算模块用于溶解氧状态为非富氧状态时，根据体型信息分析耗氧速率。具体的，耗氧计算模块预设有鱼群耗氧模型为，鱼群耗氧模型为通过样本数据提前训练好的模型，用于输入体型信息输出对应的耗氧速率。耗氧计算模块用于获取鱼群耗氧模型根据体型信息预测输出的耗氧速率。
62.方案生成模块用于溶解氧状态为非富氧状态时，获取曝气溶氧信息，曝气溶氧信息为影响增氧的多项参数，例如养殖池的水深、水温，曝气反应器的尺寸，曝气盘的类型、安装位置，曝气介质，进气量和曝气功率等。方案生成模块还用于根据曝气溶氧信息生成多种增氧预备方案，多种增氧预备方案具有不同的增氧速率。具体的，方案生成模块预设有曝气增氧模型，曝气增氧模型为通过样本数据提前训练好的模型。方案生成模块用于获取曝气增氧模型根据曝气溶氧信息输出的多种增氧预备方案。
63.方案筛选模块用于根据耗氧速率和溶解氧状态从增氧预备方案中筛选出增氧方案，具体的，方案筛选模块用于当溶解氧状态为缺氧状态时，筛选增氧速率大于耗氧速率中增氧速率与耗氧速率差值最大的增氧预备方案作为增氧方案；还用于当溶解氧状态为正常状态时，筛选增氧速率与耗氧速率差值最小的增氧预备方案作为增氧方案。例如，耗氧速率为1.2mg
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，增氧预备方案的增氧速率分别为0.7、1.0、1.5、2.5mg
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，当溶解氧状态为缺氧状态时，筛选增氧速率为2.5mg
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的增氧预备方案进行快速增氧；当溶解氧状态为正常状态时，筛选增氧速率为1.5mg
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的增氧预备方案，维持养殖水体溶解氧稳定。
64.曝气控制终端用于根据增氧方案进行曝气控制，以对养殖池中的溶解氧进行控制。曝气控制终端还用于当溶解氧状态为富氧状态时，结束曝气控制。此时养殖池水体的溶解氧充足，无需进行曝气控制，因此结束曝气控制，避免能源浪费，有效控制养殖成本。
65.以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本技术给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本技术的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本技术要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

技术特征：
1.一种曝气智能控制方法，其特征在于，包括以下内容：获取养殖图像，分析养殖图像生成养殖生物的体型信息和位置信息；根据位置信息判断养殖池的溶解氧状态，溶解氧状态包括非富氧状态；当溶解氧状态为非富氧状态时，根据体型信息分析耗氧速率，根据耗氧速率进行曝气控制。2.根据权利要求1所述的一种曝气智能控制方法，其特征在于：根据耗氧速率进行曝气控制，包括以下内容：获取曝气溶氧信息，根据曝气溶氧信息生成多种增氧预备方案；根据耗氧速率和溶解氧状态从增氧预备方案中筛选出增氧方案，根据增氧方案进行曝气控制。3.根据权利要求2所述的一种曝气智能控制方法，其特征在于：非富氧状态包括缺氧状态，多种增氧预备方案具有不同的增氧速率；根据耗氧速率和溶解氧状态从增氧预备方案中筛选出增氧方案，包括以下内容：当溶解氧状态为缺氧状态时，筛选增氧速率大于耗氧速率中增氧速率与耗氧速率差值最大的增氧预备方案作为增氧方案。4.根据权利要求2所述的一种曝气智能控制方法，其特征在于：非富氧状态包括正常状态，多种增氧预备方案具有不同的增氧速率；根据耗氧速率和溶解氧状态从增氧预备方案中筛选出增氧方案，包括以下内容：当溶解氧状态为正常状态时，筛选增氧速率与耗氧速率差值最小的增氧预备方案作为增氧方案。5.根据权利要求1所述的一种曝气智能控制方法，其特征在于：根据位置信息判断养殖池的溶解氧状态，包括以下内容：调用预设的曝气判断模型，获取曝气判断模型根据位置信息输出的溶解氧状态。6.根据权利要求1所述的一种曝气智能控制方法，其特征在于：溶解氧状态还包括富氧状态，还包括以下内容：当溶解氧状态为富氧状态时，结束曝气控制。7.一种曝气智能控制系统，其特征在于，包括：服务器，用于获取养殖图像，分析养殖图像生成养殖生物的体型信息和位置信息；根据位置信息判断养殖池的溶解氧状态，溶解氧状态包括非富氧状态；还用于当溶解氧状态为非富氧状态时，根据体型信息分析耗氧速率，根据耗氧速率生成增氧方案。8.根据权利要求7所述的一种曝气智能控制系统，其特征在于：服务器还用于获取曝气溶氧信息，根据曝气溶氧信息生成多种增氧预备方案，根据耗氧速率和溶解氧状态从增氧预备方案中筛选出增氧方案。9.根据权利要求8所述的一种曝气智能控制系统，其特征在于：非富氧状态包括缺氧状态，多种增氧预备方案具有不同的增氧速率，服务器包括：方案筛选模块，用于当溶解氧状态为缺氧状态时，筛选增氧速率大于耗氧速率中增氧速率与耗氧速率差值最大的增氧预备方案作为增氧方案。10.根据权利要求8所述的一种曝气智能控制系统，其特征在于：非富氧状态包括正常状态，多种增氧预备方案具有不同的增氧速率，服务器包括：
方案筛选模块，用于当溶解氧状态为正常状态时，筛选增氧速率与耗氧速率差值最小的增氧预备方案作为增氧方案。

技术总结
本发明涉及水产养殖技术领域，具体为一种曝气智能控制系统及方法，该方法，包括以下内容：获取养殖图像，分析养殖图像生成养殖生物的体型信息和位置信息；根据位置信息判断养殖池的溶解氧状态，溶解氧状态包括非富氧状态；当溶解氧状态为非富氧状态时，根据体型信息分析耗氧速率，根据耗氧速率进行曝气控制。采用本方案，通过养殖生物的分布情况判断是否进行曝气增氧，并通过养殖生物的体型信息获取耗氧速率，从而选择适宜曝气控制，在满足养殖生物群体适宜需求的同时，降低能源浪费情况，有效控制养殖成本，能够解决现有技术中因无法精准进行曝气控制导致养殖成本增加的技术问题。进行曝气控制导致养殖成本增加的技术问题。进行曝气控制导致养殖成本增加的技术问题。


技术研发人员：于歆 吴昊峰 杨军超 周月明 郭智威 齐高相 申渝
受保护的技术使用者：重庆南向泰斯环保技术研究院有限公司
技术研发日：2022.03.11
技术公布日：2022/5/25