循环水养殖游泳型鱼类摄食活动强度评估方法研究

针对循环水养殖游泳型鱼类过程中的高效投喂难题进行了研究,以罗非鱼为实验对象,提出了一种基于改进动能模型的鱼群摄食活动强度评估方法。该方法避免了鱼群目标的前景提取和对鱼群内个体的跟踪,直接以由鱼群摄食活动引起的水面反光区域变化特征为关键因素进行分析。首先,在HSV色彩空间下对水面反光区域进行分割、提取;其次,利用Lucas-Kanade光流、统计学方法以及信息熵对反光区域变化的不规律程度进行计算和分析;最后,结合反光区域的变化幅度信息实现对鱼群摄食活动强度的评估。通过实验结果对比分析可知,所提方法在单轮多次饱食投喂(间隔时间(40±2)s)下针对不同肠胃饱满指数(20.35±10、150.61±10)的罗非鱼均能较好地描述鱼群摄食活动强度。     

投饵机在水产养殖中的推广及应用

一、渔用投饵机在水产养殖中的作用1.投饵机应用有利于促进全价配合饲料的推广投饵机和全价配合饲料的应用均属于科学养鱼的范畴。配合饲料的一个最重要优势是针对养殖品种的营养需要,把各种单一饲料配合起来组成营养全面、经济的混合饲料,避免了单一饲料中营养成分失衡现象。现已有部分养殖户了解到配合饲料对科学养鱼的重要性,但是有些养殖户虽然选用了配合饲料,却不用投饵机,仍传统地把配合饲料一堆儿放入水底下喂鱼,由于摄食面小、水溶度高等因素,相对投饵机投喂会多损失饲料15%～20%。好的饲料得不到正确的使用,从而使养殖效益得不到体…     

基于FAST的智能化水下投饵机器人设计

【目的】现有投饵机械主要集中于水上自动化投饵,但根据经验判断投饵量以及饵料的不定向移动容易造成资源浪费和环境污染,需对饵料投喂技术进行智能化改进。【方法】课题组基于物联网背景下的水产养殖,设计了一款立体监控智能化水下投饵机器人,该产品搭载定位器、传感器、水质监测装置和饵料投放装置。采用FAST分析法分析了淡水养殖户的用户需求,构建了投饵机器人的功能系统;以鲤鱼为试验对象,利用BP神经网络建立了智能化投喂模型,该网络经过43轮重复训练后选取了7组测试样本送入模型测试,分析了投喂模型定量投喂的真实程度;通过人机协同试验,系统性地研究了人机协同方式。【结果】该设计可以完成航行器自主避障巡航、水质监测和饵料定量投喂等任务,可以实时反馈水质监测信息和航行器行进路线。【结论】1）基于FAST的智能化水下投饵机器人可以达到科学养殖、健康养殖的目的,有助于减少养殖人员的工作任务、有效节约资源并改善环境,对智能化水下养殖机械和环境友好型水产养殖行业具有一定的研究价值;2）该产品目前仅适用于雾化饵料投喂,在普及方面还存在一定的局限。     

基于改进LRCN的鱼群摄食强度分类模型

实现饵料的自动投喂是自动化水产养殖的重点,对鱼群的摄食强度进行识别能够为精准投饵提供参考。目前大多数关于鱼群摄食强度的研究都是基于循环养殖池或者自制鱼缸中,并不适用于开放式养殖池塘。基于实际环境,采用水上观测方式建立了鱼群摄食强度视频数据集,并提出了一种基于改进长期卷积循环网络(LRCN)的鱼群摄食强度分类模型,将注意力机制SE模块嵌入卷积神经网络中,通过SE-CNN网络提取视频帧的特征,输入至双层GRU网络中,最后通过全连接分类层得出视频类别。提出的SE-LRCN模型实现了对鱼群摄食视频的强度三分类。试验结果表明,本文提出的模型分类准确率达到97%,F1值达到94.8%,与改进前的LRCN模型相比,准确率提高12个百分点,F1值提高12.4个百分点。研究模型可以更精细地识别鱼群的摄食强度,为自动化精准投饵提供参考。     

移动式水力投饵机

移动式水力投饵机江苏理工大学研制成功一种适合养殖场或养殖专业户使用的移动式水力投饵机，可减轻人工投饵的劳动强度，提高投饵速度。这种移动式水力投饵机，由手推车、水泵、水力引射喷头和供饵部分组成，能投喂各种饵料，且投饵均匀；一次投喂面积为４５０平方米左右...     

基于ResNet-CA的鱼群饱腹程度识别方法

投喂作为水产养殖过程中的一个关键环节,饵料的投喂量直接影响水产品的质量和养殖成本。然而,目前的投喂方法包括人工投喂和机器定时定量投喂,大多依靠人工经验,很难实现精准投喂。本文基于改进的ResNet34识别鱼群不同的饱腹程度。根据鱼群在不同饱腹阶段表现的摄食行为创建了含有5种不同饱腹程度的数据集,并采用数据增强操作对图像进行预处理。其次在原始模型ResNet34的基础上,本文提出使用坐标注意力机制,使模型在对图像进行特征提取的过程中能够做到专注于更大区域范围。并且使用深度可分离卷积的方式来代替传统卷积,减少模型参数量。为了评估改进的有效性,分析了改进后的模型在鱼群饱腹程度数据集上的性能,并将其与原模型ResNet34、AlexNet、VGG16、MobileNet-v2、GoogLeNet等经典卷积神经网络架构进行比较。综合实验结果表明,该模型相较于原模型参数量减少46.7%,准确率达到93.4%,相较于原模型提升3.4个百分点,同时改进后的模型在准确率、精确度、召回率等方面也都优于其他卷积神经网络。综上所述,本模型实现了性能与参数量之间的良好平衡,为后续模型在实际养殖环境中的部署并指导养殖户改善和制定投喂策略提供了可能。     

基于特征加权融合的鱼类摄食活动强度评估方法

为解决鱼类养殖中投喂精度低的问题,提出了一种基于特征加权融合的鱼类摄食活动强度评估方法。该方法以鱼群为研究对象,利用不同摄食阶段图像的特征对摄食活动强度进行分析,避免了复杂背景中单体鱼的切割。首先,利用图像预处理技术获取前景目标,通过鱼群质心绘制出不同摄食阶段的鱼群游动轨迹;其次,分别提取图像的颜色、形状和纹理等特征;然后,使用Relief特征选择和XGBoost算法筛选出3个摄食评价因子,采用加权融合方法确定每个评价因子的最佳权重;最后,通过融合后的特征对摄食活动强度进行评估。试验结果表明,与传统面积法相比,本文提出方法的决定系数可达0. 904 3,且摄食识别准确率高达98. 89%。该方法在增强鲁棒性的同时,提高了检测和评估效率,可为鱼群摄食行为检测和活动强度评估提供参考。     

池塘河蟹养殖精准投饵系统设计与试验

传统池塘河蟹养殖主要依靠渔民根据经验来估算投饵量,通过人工撑船投喂饵料,饵料利用率低且劳动强度大。由于河蟹具有领地意识且移动范围较小,池塘各处河蟹分布不均匀,因此河蟹养殖需要科学精准投饵。现有河蟹养殖投饵作业方式粗放,无法满足河蟹高效生态养殖需求。为了掌握河蟹生长规律,更加科学高效地投饵喂料,本文设计基于河蟹生长模型的精准投饵系统。利用灰色关联度分析法确定对河蟹生长发育影响最大的环境因子。在传统水产生物生长模型基础上,加入环境因子进行改进,从线性和指数两个角度对河蟹生长模型进行优化拟合。利用遗传算法（GA）-反向反馈神经网络（BP神经网络）(GA-BP神经网络)对精准投饵预测模型进行训练,通过输入水温、溶解氧含量、pH值等环境参数,推算出最佳环境影响因子数值。根据河蟹生长模型、养殖密度、养殖面积得出河蟹总质量,结合河蟹生长期存活率与投喂率便可得出总投饵量。根据池塘河蟹实际分布密度和水质参数,确定池塘各区域的饵料分配系数,将总投饵量科学地分配到池塘各个区域。通过仿真得出预测投饵量决定系数R²为0.990,预测模型具有较好的拟合效果。池塘投饵试验结果表明,基于河蟹生长...     

移动式水力投饵机

移动式水力投饵机江苏理工大学研制成功一种移动式水力投饵机，可减轻人力投饵的劳动强度，提高投饵速度和质量，是养鱼专业户的好帮手。这种移动式水力投饵机，由手推车、水泵、水力引射喷头和供饵部分组成，能投喂各种饵料，投饵均匀，一次投喂面积可达０．０４５公顷（...     

全自动饵料精量投喂装置的研究

为提高水产养殖投饵的自动化和精细化水平,满足现代水产养殖精确投饵的需要,研发了一种采用搅龙作为强制式排料机构的全自动饵料精量投喂装置.同时,介绍了装置的工作原理、结构特点、主要技术参数以及精量投喂控制方法.性能试验表明,该精量投喂装置各项性能均达到设计要求,搅龙排料稳定可靠,不均匀度0.35%~0.49%,电控系统定时定量精确,且在线可调,操作方便,适应性广.     

池塘自动喂养机

本文介绍了一种池塘喂养机,以前传统的人工划船喂养的方法,会造成抛料不均匀、饵料的利用率较低且易破坏水质导致池塘水体富营养化等问题,费时费力,喂养人员还要忍受日晒雨淋之苦。当前市场上所销售的水产喂养机虽然型号齐全,功能优越,但仍不能全部满足水产养殖行业的需要。因为这些设备的抛洒角度只有90～100度,投料距离只有10米,一部喂养机满足不了一个池塘的需要,全塘均匀投喂更不能实现。而该设备上的抛料器能以每分钟1440转360度全方位抛洒饵料,抛洒直径达到了20米。该设备因具有投饵距离远、投饵面积大、投饵均匀等优点,完全能弥补抛洒箱式喂养机的缺点。     

网箱养鱼应用自动投饵机省劳力省饲料

随着各地养殖条件的逐渐成熟,利用水库、湖泊等资源,进行淡水网箱养鱼的规模正在不断扩大。采用机械设备——网箱自动投饵机代替人工投喂饵料,同样适用于网箱养鱼,并逐步被广大渔农接受,目前已得到推广应用,并申请取得了专利。     

测水投饵——池塘养鱼高产技术

(1)测水温，定投饵量。鱼类属变温动物，其消化摄食强度与水温有关。而鱼类发病率也往往与鱼类摄食强度紧密相联。一般说，在适温范围内(7～32℃)，水温越高，鱼的摄食量越大。因此，必须根据全年水温升降规律来严格确定日投饲量，使鱼吃好、长好、少生病。具体方法：早春时节，当水温上升到6℃以上时，每天投喂1次，开始每次……     

自动投饲增氧系统装备的开发应用

<正>我国是世界第一水产养殖大国,养殖水产品产量占全世界的70%。随着国内水产养殖业规模的扩大,对配合饲料的需求亦不断增大。而投饲装备技术的优劣,直接决定了养殖鱼类的摄食率、健康程度和生长速度,影响养殖水体的水质条件。目前国内仍然主要依靠养殖户根据个人经验进行饲料投喂,存在劳动强度大的突出缺点。此外人工投饲过程中计量不精准、喂料不准时、颗粒碎料含量高、撒料不均匀等缺点易造成水体中饲料残留过多,最     

测水投铒 池塘养鱼高产技术

(1) 测水温，定投饵量。鱼类属变温动物，其消化摄食强度与水温有关。而鱼类发病率也往往与鱼类摄食强度紧密相联。一般说，在适温范围内(7～32℃)，水温越高，鱼的摄食量越大。因此，必须根据全年水温升降规律来严格确定日投饲量，使鱼吃好、长好、少生病。具体方法：早春时节，当水温上升到6℃以上时，每天投喂1次，开始每次喂量为当日存塘草、蝙等吃食鱼体重的3%～5%，然后逐渐增加，以防投草过量造成鱼类消化障碍而引起鱼类肠炎等疾病。5月份以后，当水温上升到15～20℃时，喂草量可增加到当日存塘草、蝙鱼重的50%。7-9月份，当水温上升…     

智能投饵船研究现状与展望

饵料、药剂、微生物等精准投喂是水产健康养殖重要环节,智能投饵船因具备自动避障定位、多点精准投放、支持水质和视频监测集成等功能而逐渐受到关注。从投饵机构、路径控制、投饵策略3方面总结国内外智能投饵船研究现状,重点介绍现有下料机构及抛料机构、路径控制方式、航向控制算法、投饵路径策略和智能投饵技术,并针对当前研究不足,总结未来研发趋势：进一步改善抛饵破碎率及抛洒均匀性、融合5G通信和RTK视觉识别的高精度导航定位系统、开发计算简易的航向高精度控制算法、开发基于机器视觉与声学信息分析的智能投饵管控算法、实现智能投饵船的多功能化发展、构建数字孪生的智能投饵船远程监控系统。     

基于近红外机器视觉的鱼类摄食强度评估方法研究

在水产养殖中,鱼类的摄食强度可以反映其食欲,准确客观地评估鱼类的摄食强度对指导投喂和生产实践具有重要意义。针对当前鱼类摄食强度评估过程中存在的人工观测效率低、客观性不强的问题,本研究以实现鱼类食欲的自动客观分析为目的,提出了一种基于近红外机器视觉的游泳型鱼类摄食强度的评估方法。首先,利用近红外工业相机搭建了近红外图像采集系统,采集了鱼类摄食过程中的图像。经过一系列图像处理步骤后,利用灰度共生矩阵提取摄食图像的纹理特征变量信息,包括对比度、能量、相关性、逆差距和熵等。之后,将这5个特征变量作为输入向量构建了模型的数据集,并训练了支持向量机分类器。为了提高模型分类的准确率,利用网格搜索法选取支持向量机分类器的最优惩罚系数c和核函数参数g。最后利用训练好的模型将鱼类的摄食强度分为弱、一般、中和强4类,最终实现了鱼类摄食强度的评估。试验结果表明,图像纹理可以较好地描述鱼类摄食过程中的行为变化,正确识别4类摄食强度的准确率达到87.78%,且不需要考虑水花等对成像质量的影响,具有较强的适应性。本方法可用于鱼类食欲的自动客观评估,为后续投喂决策提供理论依据和方法支持。     

池塘青虾养殖秋季管理要点

秋季是池塘青虾养殖管理的关键期,这阶段青虾摄食旺盛,病害易发,池塘水质很容易变化。因此,加强秋季青虾养殖管理可稳固养殖成果,确保池塘青虾养殖的产量和效益。现将池塘青虾养殖秋季管理要点概括如下：1强化饲料投喂秋季需适时增加精饲料的投喂,增加动物性饵料如螺蛳的投喂比例,这样不仅能增加产量,而且可有效提高商品青虾的出塘规格与养殖效益。首先,投喂的饲料要求新鲜、适口、无腐败变质、无污染,以优质全价配合饲料制成颗粒状为佳,配合饲料的粗蛋白含量要达到33％以上。如可投喂青虾、罗氏沼虾颗粒饲料以满足青虾的生长需求。     

用于水产养殖的投饲增氧复式装备技术原理与应用

鱼群拥挤吃料时,局部水体的溶氧量会急剧下降,鱼的摄食量明显减少,饲料转化率也显著降低。文章介绍了用于水产养殖的投饲增氧复式装备技术原理与应用前景。     

基于单片机的鱼用投饵机自动控制系统

目前在淡水养鱼业的生产中,使用的投饵机控制系统存在着定时不准确、可靠性差、投饵与间歇时间设置不合理、不能调节投饵距离、浪费饵料等问题。为了解决此类问题,研制了基于单片机的鱼用投饵机自动控制系统,该系统设定参数为供饵时间、停饵时间、投饵时间和投饵距离,控制对象为输送减速交流电机和投饵直流电机;同时,从硬件和软件方面介绍了本自动控制系统的设计和制作。试验结果表明,该系统能够控制鱼用投饵机进行定时、定量投饵,做到科学喂鱼。