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一种禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法及系统

阅读：1015发布：2020-08-31

专利汇可以提供一种禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法及系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明属于禾花鱼稻田生态养殖信息处理技术领域，公开了一种禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法及系统，利用摄像器实时监控禾花鱼稻田场景、禾花鱼群图像数；利用检测设备实时采集禾花鱼稻田水位、水温、水质数据；利用消毒器对禾花鱼稻田进行定期水体消毒；利用投饲机对禾花鱼进行定时、定量投食；利用判断程序根据采集的禾花鱼群图像判断禾花鱼稻田养殖状态情况；利用评估程序评估禾花鱼稻田等级；利用显示器显示采集的禾花鱼稻田水温、水位、水质、监控视频数据。本发明可以方便准确快捷的得到待评估禾花鱼稻田的等级，提高禾花鱼养殖质量。，下面是一种禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法及系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法，其特征在于，所述禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法包括以下步骤：
步骤一，通过视频监控模块利用摄像器实时监控禾花鱼稻田场景、禾花鱼群图像数；通过稻田水体数据采集模块利用检测设备实时采集禾花鱼稻田水位、水温、水质数据；
步骤二，主控模块通过消毒模块利用消毒器对禾花鱼稻田进行定期水体消毒；
步骤三，通过投食模块利用投饲机对禾花鱼进行定时、定量投食；
步骤四，通过养殖状态判断模块利用判断程序根据采集的禾花鱼群图像判断禾花鱼稻田养殖状态情况；
步骤五，通过评估模块利用评估程序评估禾花鱼稻田等级；
步骤六，通过显示模块利用显示器显示采集的禾花鱼稻田水温、水位、水质、监控视频数据。
2.如权利要求1所述禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法，其特征在于，所述养殖状态判断模块判断方法包括：
(1)通过视频处理程序选取禾花鱼群视频数据：选取第k 帧图像、第k+n帧图像、第k+2n帧、k+3n帧图像作为样本，其中，k为大于等于1的整数，n为正整数；
(2)图像处理：对所述步骤(1)所选择的图像依次进行去噪处理、灰度处理，之后对灰度处理的图像进行分割处理，分别得到禾花鱼群口型图像、鱼尾图像、鱼鳃图像和鱼眼睛图像；
(3)帧间差分运算：利用帧间差分法分别对所述步骤(2)得到的禾花鱼群口型图像、鱼尾图像、鱼鳃图像和鱼眼睛图像进行相邻帧间差分运算；
(4)行为判断：如果禾花鱼群口型图像的相邻各帧的差分值变化大于设定阈值，则禾花鱼群处于饥饿状态，如果鱼尾图像的相邻各帧的差分值变化大于设定阈值，则禾花鱼群处于紧张激动或逃避状态，如果鱼鳃图像的相邻各帧的差分值变化大于设定阈值，则禾花鱼群处于缺氧状态，如果鱼眼睛图像的相邻各帧的差分值变化大于设定阈值，则禾花鱼群处于温度不适或者其它异常状态；
(5)重复步骤(1)-(4)，重新判断禾花鱼群的所处状态；
(6)如果某一项的图像的差分值持续大于设定阈值一定时间，则可判断出禾花鱼群处于异常状态，报警装置发出报警，提醒养殖员禾花鱼群养殖出现异常，以便养殖员进行相关处理。
3.如权利要求1所述禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法，其特征在于，所述评估模块评估方法包括：
1)通过检测设备获取待评估禾花鱼稻田的多个参数数据；
2)将获取到的多个参数数据代入预先获得的决策树模型，对所述待评估禾花鱼稻田进行评估，得到所述待评估禾花鱼稻田的评估结果。
4.如权利要求3所述禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法，其特征在于，所述在所述将获取到的多个参数数据代入预先获得的决策树模型，对所述待评估禾花鱼稻田进行评估，得到所述待评估禾花鱼稻田的评估结果的步骤之前，所述等级评估方法还包括：
获取多个样本禾花鱼稻田中每个样本禾花鱼稻田的等级和多个参数数据；
根据每个样本禾花鱼稻田的等级和多个参数数据，构建决策树模型。
5.如权利要求4所述禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法，其特征在于，所述根据每个样本禾花鱼稻田的等级和多个参数数据，构建决策树模型的步骤，包括：
根据每个样本禾花鱼稻田的多个参数数据，对每个样本禾花鱼稻田进行规范化处理；
根据规范化处理后的多个样本禾花鱼稻田以及每个样本禾花鱼稻田的等级，构建决策树模型。
6.如权利要求5所述禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法，其特征在于，所述每个样本禾花鱼稻田的多个参数数据至少包括：样本禾花鱼稻田土壤的pH值、样本禾花鱼稻田重金属含量、样本禾花鱼稻田滴滴涕含量、样本禾花鱼稻田无机养分的含量、样本禾花鱼稻田水源的含氧量。
7.一种实现权利要求1～6任意一项所述禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法的信息数据处理终端。
8.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-6任意一项所述的禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法。
9.一种基于权利要求1所述禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法的禾花鱼稻田生态养殖信息处理系统，其特征在于，所述禾花鱼稻田生态养殖信息处理系统包括：
视频监控模块，与主控模块连接，用于通过摄像器实时监控禾花鱼稻田场景、禾花鱼群图像数；
稻田水体数据采集模块，与主控模块连接，用于通过检测设备实时采集禾花鱼稻田水位、水温、水质数据；
主控模块，与视频监控模块、稻田水体数据采集模块、消毒模块、投食模块、养殖状态判断模块、评估模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；
消毒模块，与主控模块连接，用于通过消毒器对禾花鱼稻田进行定期水体消毒；
投食模块，与主控模块连接，用于通过投饲机对禾花鱼进行定时、定量投食；
养殖状态判断模块，与主控模块连接，用于通过判断程序根据采集的禾花鱼群图像判断禾花鱼稻田养殖状态情况；
评估模块，与主控模块连接，用于通过评估程序评估禾花鱼稻田等级；
显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示采集的禾花鱼稻田水温、水位、水质、监控视频数据。

说明书全文

一种禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法及系统

技术领域

[0001] 本发明属于禾花鱼稻田生态养殖信息处理技术领域，尤其涉及一种禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法及系统。

背景技术

[0002] 禾花鱼是一种体色乌黑透亮的鲤鱼品种，即乌鲤，主要在南部山区，广西北部一带，最开始发源于桂林市全州县龙水乡；禾花鱼取鱼苗在水稻稻田中养殖，因采食落水的禾花后长大，鱼肉具有禾花香味而得名禾花鱼。禾花鱼食性杂、生长快、繁殖能力强，刺少肉多，肉质细嫩，骨软无腥味，蛋白质含量高，一般体重在50-250克。然而，现有禾花鱼稻田生态养殖信息处理过程中不能准确判断禾花鱼的生活状态；同时，不能准确评估禾花鱼稻田等级，影响养殖质量。

[0003] 综上所述，现有技术存在的问题是：现有禾花鱼稻田生态养殖信息处理过程中不能准确判断禾花鱼的生活状态；同时，不能准确评估禾花鱼稻田等级，影响养殖质量。

发明内容

[0004] 针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法及系统。

[0005] 本发明是这样实现的，一种禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法，所述禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法包括以下步骤：

[0006] 步骤一，通过视频监控模块利用摄像器实时监控禾花鱼稻田场景、禾花鱼群图像数；通过稻田水体数据采集模块利用检测设备实时采集禾花鱼稻田水位、水温、水质数据；

[0007] 步骤二，主控模块通过消毒模块利用消毒器对禾花鱼稻田进行定期水体消毒；

[0008] 步骤三，通过投食模块利用投饲机对禾花鱼进行定时、定量投食；

[0009] 步骤四，通过养殖状态判断模块利用判断程序根据采集的禾花鱼群图像判断禾花鱼稻田养殖状态情况；

[0010] 步骤五，通过评估模块利用评估程序评估禾花鱼稻田等级；

[0011] 步骤六，通过显示模块利用显示器显示采集的禾花鱼稻田水温、水位、水质、监控视频数据。

[0012] 进一步，所述养殖状态判断模块判断方法包括：

[0013] (1)通过视频处理程序选取禾花鱼群视频数据：选取第k 帧图像、第k+n帧图像、第k+2n帧、k+3n帧图像作为样本，其中，k为大于等于1的整数，n为正整数；

[0014] (2)图像处理：对所述步骤(1)所选择的图像依次进行去噪处理、灰度处理，之后对灰度处理的图像进行分割处理，分别得到禾花鱼群口型图像、鱼尾图像、鱼鳃图像和鱼眼睛图像；

[0015] (3)帧间差分运算：利用帧间差分法分别对所述步骤(2)得到的禾花鱼群口型图像、鱼尾图像、鱼鳃图像和鱼眼睛图像进行相邻帧间差分运算；

[0016] (4)行为判断：如果禾花鱼群口型图像的相邻各帧的差分值变化大于设定阈值，则禾花鱼群处于饥饿状态，如果鱼尾图像的相邻各帧的差分值变化大于设定阈值，则禾花鱼群处于紧张激动或逃避状态，如果鱼鳃图像的相邻各帧的差分值变化大于设定阈值，则禾花鱼群处于缺氧状态，如果鱼眼睛图像的相邻各帧的差分值变化大于设定阈值，则禾花鱼群处于温度不适或者其它异常状态；

[0017] (5)重复步骤(1)-(4)，重新判断禾花鱼群的所处状态；

[0018] (6)如果某一项的图像的差分值持续大于设定阈值一定时间，则可判断出禾花鱼群处于异常状态，报警装置发出报警，提醒养殖员禾花鱼群养殖出现异常，以便养殖员进行相关处理。

[0019] 进一步，所述评估模块评估方法包括：

[0020] 1)通过检测设备获取待评估禾花鱼稻田的多个参数数据；

[0021] 2)将获取到的多个参数数据代入预先获得的决策树模型，对所述待评估禾花鱼稻田进行评估，得到所述待评估禾花鱼稻田的评估结果。

[0022] 进一步，所述在所述将获取到的多个参数数据代入预先获得的决策树模型，对所述待评估禾花鱼稻田进行评估，得到所述待评估禾花鱼稻田的评估结果的步骤之前，所述等级评估方法还包括：

[0023] 获取多个样本禾花鱼稻田中每个样本禾花鱼稻田的等级和多个参数数据；

[0024] 根据每个样本禾花鱼稻田的等级和多个参数数据，构建决策树模型。

[0025] 进一步，所述根据每个样本禾花鱼稻田的等级和多个参数数据，构建决策树模型的步骤，包括：

[0026] 根据每个样本禾花鱼稻田的多个参数数据，对每个样本禾花鱼稻田进行规范化处理；

[0027] 根据规范化处理后的多个样本禾花鱼稻田以及每个样本禾花鱼稻田的等级，构建决策树模型。

[0028] 进一步，所述每个样本禾花鱼稻田的多个参数数据至少包括：样本禾花鱼稻田土壤的pH值、样本禾花鱼稻田重金属含量、样本禾花鱼稻田滴滴涕含量、样本禾花鱼稻田无机养分的含量、样本禾花鱼稻田水源的含氧量。

[0029] 本发明的另一目的在于提供一种实现所述禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法的信息数据处理终端。

[0030] 本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法。

[0031] 本发明的另一目的在于提供一种禾花鱼稻田生态养殖信息处理系统，所述禾花鱼稻田生态养殖信息处理系统包括：

[0032] 视频监控模块，与主控模块连接，用于通过摄像器实时监控禾花鱼稻田场景、禾花鱼群图像数；

[0033] 稻田水体数据采集模块，与主控模块连接，用于通过检测设备实时采集禾花鱼稻田水位、水温、水质数据；

[0034] 主控模块，与视频监控模块、稻田水体数据采集模块、消毒模块、投食模块、养殖状态判断模块、评估模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；

[0035] 消毒模块，与主控模块连接，用于通过消毒器对禾花鱼稻田进行定期水体消毒；

[0036] 投食模块，与主控模块连接，用于通过投饲机对禾花鱼进行定时、定量投食；

[0037] 养殖状态判断模块，与主控模块连接，用于通过判断程序根据采集的禾花鱼群图像判断禾花鱼稻田养殖状态情况；

[0038] 评估模块，与主控模块连接，用于通过评估程序评估禾花鱼稻田等级；

[0039] 显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示采集的禾花鱼稻田水温、水位、水质、监控视频数据。

[0040] 本发明的优点及积极效果为：本发明通过养殖状态判断模块利用图像处理技术，很好的对禾花鱼群的行为进行实时的监控，能够随时的对鱼类生活状态进行监测，及时发现鱼类生活环境的变化，一旦禾花鱼群出现异常现象，即可快速及时的将异常信息发送给养殖人员，有效的避免了鱼类养殖中很严重的经济损失，与传统养殖相比，不仅能使劳动者从繁重的工作中解放出来，还能保证生产过程的安全，同时可以更加精准的反映禾花鱼群的生活状态，对养殖中突发状态采取有效的措施，减少损失，提高养殖产量，本发明从禾花鱼群身体的不同部位进行实时监控，保证了全方位的对禾花鱼群进行监测，保证了水产养殖的安全性和智能性；同时，通过评估模块获取待评估禾花鱼稻田的多个参数数据，带入预先获得的决策树模型，对待评估禾花鱼稻田进行评估，得到禾花鱼稻田的评估等级，从而可以方便准确快捷的得到待评估禾花鱼稻田的等级，提高禾花鱼养殖质量。附图说明

[0041] 图1是本发明实施例提供的禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法流程图。

[0042] 图2是本发明实施例提供的禾花鱼稻田生态养殖信息处理系统结构框图。

[0043] 图2中：1、视频监控模块；2、稻田水体数据采集模块；3、主控模块；4、消毒模块；5、投食模块；6、养殖状态判断模块；7、评估模块；8、显示模块。

具体实施方式

[0044] 为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明包括。

[0045] 下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

[0046] 如图1所示，本发明提供的禾花鱼稻田生态养殖信息处理方法包括以下步骤：

[0047] S101：通过视频监控模块利用摄像器实时监控禾花鱼稻田场景、禾花鱼群图像数；通过稻田水体数据采集模块利用检测设备实时采集禾花鱼稻田水位、水温、水质数据；

[0048] S102：主控模块通过消毒模块利用消毒器对禾花鱼稻田进行定期水体消毒；

[0049] S103：通过投食模块利用投饲机对禾花鱼进行定时、定量投食；

[0050] S104：通过养殖状态判断模块利用判断程序根据采集的禾花鱼群图像判断禾花鱼稻田养殖状态情况；

[0051] S105：通过评估模块利用评估程序评估禾花鱼稻田等级；

[0052] S106：通过显示模块利用显示器显示采集的禾花鱼稻田水温、水位、水质、监控视频数据。

[0053] 如图2所示，本发明实施例提供的禾花鱼稻田生态养殖信息处理系统包括：视频监控模块1、稻田水体数据采集模块2、主控模块3、消毒模块4、投食模块5、养殖状态判断模块6、评估模块7、显示模块8。

[0054] 视频监控模块1，与主控模块3连接，用于通过摄像器实时监控禾花鱼稻田场景、禾花鱼群图像数；

[0055] 稻田水体数据采集模块2，与主控模块3连接，用于通过检测设备实时采集禾花鱼稻田水位、水温、水质数据；

[0056] 主控模块3，与视频监控模块1、稻田水体数据采集模块2、消毒模块4、投食模块5、养殖状态判断模块6、评估模块7、显示模块8连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；

[0057] 消毒模块4，与主控模块3连接，用于通过消毒器对禾花鱼稻田进行定期水体消毒；

[0058] 投食模块5，与主控模块3连接，用于通过投饲机对禾花鱼进行定时、定量投食；

[0059] 养殖状态判断模块6，与主控模块3连接，用于通过判断程序根据采集的禾花鱼群图像判断禾花鱼稻田养殖状态情况；

[0060] 评估模块7，与主控模块3连接，用于通过评估程序评估禾花鱼稻田等级；

[0061] 显示模块8，与主控模块3连接，用于通过显示器显示采集的禾花鱼稻田水温、水位、水质、监控视频数据。

[0062] 本发明提供的养殖状态判断模块6判断方法包括：

[0063] (1)通过视频处理程序选取禾花鱼群视频数据：选取第k帧图像、第k+n帧图像、第k+2n帧、k+3n帧图像作为样本，其中，k为大于等于1的整数，n为正整数；

[0064] (2)图像处理：对所述步骤(1)所选择的图像依次进行去噪处理、灰度处理，之后对灰度处理的图像进行分割处理，分别得到禾花鱼群口型图像、鱼尾图像、鱼鳃图像和鱼眼睛图像；

[0065] (3)帧间差分运算：利用帧间差分法分别对所述步骤(2)得到的禾花鱼群口型图像、鱼尾图像、鱼鳃图像和鱼眼睛图像进行相邻帧间差分运算；

[0066] (4)行为判断：如果禾花鱼群口型图像的相邻各帧的差分值变化大于设定阈值，则禾花鱼群处于饥饿状态，如果鱼尾图像的相邻各帧的差分值变化大于设定阈值，则禾花鱼群处于紧张激动或逃避状态，如果鱼鳃图像的相邻各帧的差分值变化大于设定阈值，则禾花鱼群处于缺氧状态，如果鱼眼睛图像的相邻各帧的差分值变化大于设定阈值，则禾花鱼群处于温度不适或者其它异常状态；

[0067] (5)重复步骤(1)-(4)，重新判断禾花鱼群的所处状态；

[0068] (6)如果某一项的图像的差分值持续大于设定阈值一定时间，则可判断出禾花鱼群处于异常状态，报警装置发出报警，提醒养殖员禾花鱼群养殖出现异常，以便养殖员进行相关处理。

[0069] 本发明提供的评估模块7评估方法包括：

[0070] 1)通过检测设备获取待评估禾花鱼稻田的多个参数数据；

[0071] 2)将获取到的多个参数数据代入预先获得的决策树模型，对所述待评估禾花鱼稻田进行评估，得到所述待评估禾花鱼稻田的评估结果。

[0072] 本发明提供的在所述将获取到的多个参数数据代入预先获得的决策树模型，对所述待评估禾花鱼稻田进行评估，得到所述待评估禾花鱼稻田的评估结果的步骤之前，所述等级评估方法还包括：

[0073] 获取多个样本禾花鱼稻田中每个样本禾花鱼稻田的等级和多个参数数据；

[0074] 根据每个样本禾花鱼稻田的等级和多个参数数据，构建决策树模型。

[0075] 本发明提供的根据每个样本禾花鱼稻田的等级和多个参数数据，构建决策树模型的步骤，包括：

[0076] 根据每个样本禾花鱼稻田的多个参数数据，对每个样本禾花鱼稻田进行规范化处理；

[0077] 根据规范化处理后的多个样本禾花鱼稻田以及每个样本禾花鱼稻田的等级，构建决策树模型。

[0078] 本发明提供的每个样本禾花鱼稻田的多个参数数据至少包括：样本禾花鱼稻田土壤的pH值、样本禾花鱼稻田重金属含量、样本禾花鱼稻田滴滴涕含量、样本禾花鱼稻田无机养分的含量、样本禾花鱼稻田水源的含氧量。

[0079] 在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

[0080] 以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

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