(机器视觉和机器人养鱼)FishFarms
渔业类行业的技术进展智能化自动化和数字化应用
渔业类行业的技术进展智能化自动化和数字化应用渔业类行业的技术进展：智能化、自动化和数字化应用随着科技的飞速发展，各行各业也在不断引入先进的技术来提升效率和质量，渔业类行业也不例外。
智能化、自动化和数字化应用对渔业产生了积极的影响，使其在生产、管理和销售环节都取得了可喜的成果。
本文将探讨这些技术在渔业领域的进展以及带来的优势。
一、智能化技术在渔业中的应用智能化技术是现代渔业发展的重要推动力量之一。
通过引入智能设备和系统，渔民可以实现更高效、更精确的作业。
例如，智能渔船配备了高精度导航、自动化作业设备和传感器等装置，使渔民能够准确掌握渔场的位置和环境变化，从而选择最佳的捕捞时间和路线。
此外，智能化技术还可以通过监测仪器实时监测水质、水温等参数，帮助渔民科学管理养殖环境，提高水产品的质量。
二、自动化技术在渔业中的应用自动化技术的引入进一步提高了渔业生产效率。
传统渔业中繁琐的人工操作可以通过自动化设备实现自动化操作，从而减轻了渔民的劳动强度并提高了生产效益。
例如，自动化捕捞设备可以通过雷达和摄像头感测鱼群的位置和规模，并自动将网具放置在最佳位置，降低了捕捞时间和成本。
此外，养殖业领域也应用了自动化技术，如自动给料设备、智能水质调控系统等，全程自动化的生产模式使得养殖过程更加高效、稳定。
三、数字化应用在渔业中的意义数字化应用在渔业领域的意义不可忽视。
通过将渔业数据数字化并进行分析，渔民可以从中获取准确的信息和决策支持。
例如，通过渔业追溯系统，消费者可以通过扫描产品上的二维码，获取鱼类捕捞地点、捕捞方式、养殖环境等信息，从而保证其安全与健康。
数字化还可以实现渔业资源管理的精细化，通过分析渔获量、水质数据等，为渔业管理者提供决策依据，合理规划渔业资源的开发和保护。
总结：渔业类行业的技术进展正朝着智能化、自动化和数字化的方向发展。
智能化技术的应用使渔民能够更准确地掌握渔场情况，提高作业效率和水产品质量；自动化技术的引入降低了劳动强度，提高了生产效益；数字化应用则为渔业资源管理和产品追溯提供有力支持。
养鱼神器！前景广阔的渔业机器人——中国农业大学国家数字渔业创新中心巡礼之三
17专题报道Special Coverage养鱼神器！前景广阔的渔业机器人——中国农业大学国家数字渔业创新中心巡礼之三本刊记者 温 靖，朱逸铭，郭 黎在中国农业大学国家数字渔业创新中心的院子里，支着一座五十多平方米的地上池塘，研究人员正围着水池观察一条自如游走的“鱼”。
走近观察，你会发现这是一条有着鱼类标准外形的机器仿真鱼。
池边的研究人员正在电脑上输入着指令，机器仿真鱼便迅速地作出了反应，在水中敏捷潜行，或停留悬浮。
鱼头部的摄像机以及鱼身上的传感器会将水中的各项相关数据传送到电脑终端。
在机器鱼的帮助下，研究人员对水池里的温度、浊度、溶氧量等环境因子了如指掌。
这就是数字渔业创新中心研发的新型渔业机器人。
“我们渔业机器人与智能装备实验室，主要从事渔业机器人研究设计与开发。
” 中国农业大学国家数字渔业创新中心位耀光教授告诉记者，实验室自成立以来已经研发出三类渔业机器人，基本涵盖了目前水产养殖不同的应用场景：水质巡检、生物量估算、网箱巡检及清洗、水下抓取等。
传统的渔业水下观测需要潜水员潜入水中作业。
在水深大于20米时，潜水员容易出现胸闷、头晕等不适症状，长此以往有罹患减压病的风险。
目前常用的环境监测方法为浮标在线监测法，它仅能测定有限固定点的水质参数，不便对水体进行三维空间上的动态监测，对鱼类的数量行为观测能力非常有限。
使用渔业机器人则可有效解决此问题，通过运动控制系统和拍摄等感知系统，可以实现探测、预警、打捞、娱乐等功能。
目前，渔业机器人代替或辅助人类进行海底作业，已成为帮助人类开发海洋的重要工具。
水下巡检机器人中国农业大学国家数字渔业创新中心最早设计的是一种框架式的机器人，也是目前国际上比较流行的遥控式水下机器人，英文简称“ROV”（图1）。
这种机器人由多种系统集成构建：航姿参考系统可以为ROV 提供准确可靠的姿态与航行信息；水下相机用于实时获取图像信息；多普勒计程仪测量并记录 ROV 水下速度，用于水下辅助导航系统；脐带缆可以将动力、控制信号传递给ROV，同时接收返回的图像信息；推进系统提供前进动力；深度传感器获取当前的深度信息。
高科技在渔业类行业中的应用无人机人工智能等
高科技在渔业类行业中的应用无人机人工智能等高科技在渔业类行业中的应用——无人机、人工智能等在当今科技快速发展的时代，高科技在各行各业中的应用已成为不可忽视的趋势。
在渔业类行业中，无人机、人工智能等高科技手段的引入，不仅提高了生产效率和经济效益，还改变了传统的渔业模式。
本文将探讨高科技在渔业类行业中的应用，以及对渔业发展的影响。
一、无人机在渔业中的应用无人机作为一项先进的技术，已经广泛运用于农业、物流等领域。
在渔业类行业中，无人机的应用同样展现出了巨大的潜力。
首先，无人机可以用于渔业资源勘测。
传统的渔业资源勘测往往需要人工划定勘测范围，耗时耗力。
而无人机可以通过航拍技术，快速准确地勘测渔场范围和渔业资源分布情况，为渔业生产提供科学依据。
其次，无人机还可以用于渔业巡查。
通过配备红外线摄像头等设备，无人机可以在夜间监测渔船活动情况，防止非法捕捞行为发生。
同时，无人机还能够实时获取海洋环境信息，为渔民提供合适的渔场选择和渔获预测，提高了捕捞效率。
此外，无人机在水质监测、鱼群迁徙研究等方面也发挥了重要作用。
通过无人机搭载传感器设备，可以实时测量水质参数，为渔业生产提供科学数据支持。
同时，结合人工智能技术，无人机可以分析鱼群迁徙规律，为渔民提供精准捕捞指导，减少无效劳动。
二、人工智能在渔业中的应用除了无人机，人工智能技术也在渔业类行业中得到了广泛应用。
首先，人工智能可以用于智能渔具的开发。
传统的渔业劳动力成本高、效率低，人工智能技术的引入可以有效解决这一问题。
通过传感器和智能算法，渔具可以自动感知渔获情况，并自主调整渔网网眼大小，提高渔获率。
同时，人工智能还可以根据多年的数据积累，进行预测性分析，指导渔民选择合适的渔场和捕捞时间，避免盲目投放渔网。
其次，人工智能还可以用于鱼类疾病的早期预测。
鱼类疾病是影响渔业发展的重要因素之一。
通过收集和分析大量的渔业数据，人工智能可以建立预测模型，及时预警鱼类疾病的爆发，帮助渔民采取相应的防控措施，避免损失的扩大。
机器人在水产养殖和渔业中的应用
机器人在水产养殖和渔业中的应用正逐渐成为当前产业领域的热门话题。
随着科技的不断进步和人工智能技术的发展，机器人技术在水产养殖和渔业中的应用也逐渐得到了广泛关注。
从过去简单的自动化设备到如今智能机器人的应用，机器人已经成为了水产养殖和渔业生产中不可或缺的一部分。
本文将就机器人在水产养殖和渔业中的应用进行深入探讨，探讨其对相关领域的影响与作用。
机器人在水产养殖领域的应用已经日益广泛。
在过去，水产养殖生产主要依靠人工从事，而现如今，随着机器人技术的发展，一些智能化、自动化的水产养殖设备已经逐渐投入使用。
这些机器人在水产养殖过程中发挥了重要的作用，大大提高了生产效率，降低了生产成本，更加环保和可持续发展，为整个水产养殖产业带来了革命性的变革。
一方面，机器人在水产养殖中的应用使得监测和管理水产生长变得更加简便高效。
例如，水质监测机器人可以根据预设程序自动收集水质数据并及时传输至养殖场的管理者，让其能够实时了解水产养殖环境情况，及时调整养殖策略。
同时，机器人还可以用于监测水产生长情况，通过智能算法判断水产的健康状况，提前预防疾病的发生，从而提高水产存活率，降低养殖风险。
另一方面，机器人在水产养殖过程中的应用也为水产养殖从业人员减轻了劳动强度，提高了工作效率。
传统的水产养殖工作往往需要大量人力投入，而机器人的出现改变了这种现状。
自动投喂机器人、自动清洗器械、无人机喷洒肥料等设备的应用，不仅能够代替部分人力工作，还可以实现定时定量的管理，保证水产养殖过程更加规范化和科学化。
同时，机器人在水产养殖环节中也可以提供数据支持，为决策提供更为准确的依据，提高了综合管理水平和效益。
除了在水产养殖领域的应用，机器人在渔业中也发挥着重要的作用。
随着渔业生产规模的不断扩大，渔民在捕捞、航行、渔具维护等方面的工作压力也不断增大。
而机器人技术的应用，则可以有效地降低渔民的劳动强度，提高渔业生产效率，并且还能够减少捕捞过程中的损失和环境破坏。
人工智能技术在水产养殖行业的应用案例
人工智能技术在水产养殖行业的应用案例近年来，随着科技的不断进步和人工智能技术的快速发展，各行各业都在积极探索人工智能技术在其领域中的应用。
在水产养殖行业中，人工智能技术也发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍几个水产养殖行业中的人工智能应用案例，并探讨它们对养殖效率和产量的提升所起到的积极作用。
一、水质监测与调控水质是水产养殖的关键因素之一，良好的水质可以提高养殖效果，而不良的水质可能导致疾病爆发和养殖效果下降。
传统的水质监测方法需要人工采样和实验室分析，耗时耗力且不够实时。
而通过人工智能技术，养殖场可以实时监测水质数据，包括水温、溶氧量、PH值等，并利用数据分析算法快速准确地判断水质是否合适，及时进行调控。
二、养殖环境监测与管理人工智能技术可以通过传感器实时监测养殖环境，包括温度、湿度、光照等因素，并将数据上传至云平台进行分析。
基于人工智能算法的分析，可以对养殖环境的变化进行预测和预警，提醒养殖人员采取相应的措施，确保养殖环境的稳定和安全。
三、养殖过程优化人工智能技术可以对养殖过程进行智能化管理和优化。
通过分析海水质量、饵料投喂量、养殖密度等数据，结合机器学习算法，可以实现对养殖过程的精细化控制和调整。
例如，通过对养殖数据的分析，系统可以根据实时需求自动调节饲料投放量，避免浪费和过度喂养，提高养殖效益。
四、病害预测与防控人工智能技术在水产养殖中还可以帮助病害的预测与防控。
通过对历史养殖数据的分析，可以建立模型预测疾病的可能爆发时间和地点，及早采取防控措施。
同时，结合图像识别技术，可以对病害的症状进行自动识别和分类，提供准确的诊断结果，帮助养殖人员及时制定有效的治疗方案。
五、智能养殖设备的应用人工智能技术还可以应用于智能养殖设备中，如智能投喂机器人、智能自动清洁设备等。
利用机器学习和感知技术，智能设备可以自动识别养殖场内的情况，并做出相应的操作，提高养殖效率。
例如，智能投喂机器人可以根据养殖数据和模型，合理分配饵料，避免过度投喂或不足投喂，提高饲料利用率。
人工智能在农业渔业中的发展现状与未来趋势
人工智能在农业渔业中的发展现状与未来趋势随着科技的不断进步和创新，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经逐渐渗透到各行各业，包括农业渔业。
人工智能技术的应用在农业渔业领域已经取得了一些突破，为提高生产效率、降低成本、保护环境做出了贡献。
未来，人工智能在农业渔业中的发展有望进一步推动行业的创新与变革。
一、农业领域中的人工智能应用在农业领域，人工智能技术被广泛应用于农作物种植、营养管理、疾病诊断等方面。
通过使用传感器和机器学习算法，农民可以监测土壤湿度、光照强度等环境因素，精确调控灌溉和施肥，提高农作物的产量和品质。
同时，人工智能技术还可以帮助预测病虫害发生的风险，提前采取相应的防治措施，减少农药的使用量。
在渔业领域，人工智能技术被应用于鱼类的养殖管理、捕捞预测等方面。
通过智能摄像头、物联网设备和算法分析，养殖场可以实时监测鱼类的生长情况、水质状况等关键指标，并根据监测结果进行精确饲养管理，提高养殖效益。
此外，人工智能还可以结合遥感技术，分析海洋环境和气象数据，预测渔业资源变化和鱼类迁徙路径，提前规划捕捞活动，减少资源浪费和环境风险。
二、人工智能在农业渔业中的未来趋势随着人工智能技术的不断发展和成熟，农业渔业中的应用将会进一步扩大。
首先，将会出现更多的智能化农业设备和机器人，用于自动化的农作业，包括自动化的种植、收获和包装。
这将大幅提高生产效率，降低劳动成本，并缓解农产品供给紧张问题。
同时，随着物联网技术的发展，农业渔业生产流程中的各个环节将实现更高程度的信息化和数字化，进一步提高决策的科学性和精确性。
其次，人工智能技术的发展将推动农业渔业向智能化、绿色化方向发展。
通过分析大数据和应用预测模型，农业渔业生产可以更好地适应气候变化和环境保护要求，减少对土地、水资源的过度开发和污染。
此外，人工智能还可以推动农业渔业与其他高新技术的结合，例如生物技术和轻工业技术的应用，加速新品种的育种，提高产品附加值。
人工智能技术在渔业应用中的应用
人工智能技术在渔业应用中的应用
人工智能技术在渔业中的应用主要包括以下几个方面：
1.智慧化渔业管理：AI技术可以通过分析海洋环境数据和渔业生产数
据，帮助政府、企业以及渔民更好地了解海洋渔业资源的状况，从而实现智慧化渔业管理。
例如，AI可以根据气象数据和水质数据，预测海洋环境的变化，从而提醒我们采取相应的措施；可以帮助渔业监管部门对海洋渔业生产经营数据进行汇总分析，帮助我们进行科学决策。
2.养殖环境监测及设备自动控制：基于物联网设备，如水下监控、水
位传感器、溶解氧传感器、pH值传感器等，可以实现对养殖环境的监测及设备的自动控制。
同时，人工智能图像识别等技术的加入能够进一步提升养殖效率，帮助实现鱼苗精细化管理，确保鱼苗养殖速度的最大化和养殖成本的最小化。
总的来说，人工智能技术在渔业中的应用有助于提高渔业生产效率和管理水平，促进渔业的可持续发展。
计算机视觉技术在海洋渔业中的应用与效果评估
计算机视觉技术在海洋渔业中的应用与效果评估随着科技的不断进步和应用领域的不断拓展，计算机视觉技术已经成为现代渔业发展中的一项重要支撑技术。
通过图像处理和分析，计算机视觉技术能够提高渔业生产和管理的效率，同时也为海洋资源的保护与可持续开发提供了有力支持。
本文将从计算机视觉技术的应用范围、具体应用案例及其效果评估等角度进行探讨和分析。
首先，计算机视觉技术在海洋渔业中的应用范围十分广泛。
其中，最常见的应用是鱼类和海洋生物的识别和计数。
通过通过分析图像特征和进行图像比对，计算机视觉技术可以准确地识别出各种鱼类的种类和数量，从而帮助渔业管理者进行渔业资源评估和管理决策。
此外，计算机视觉技术还可以应用于海洋环境监测，通过对海岸线状态、水质和水下生物等方面的图像分析，为渔业环境保护和生态恢复提供科学依据。
另外，计算机视觉技术还可用于渔具和装备的检测及损坏评估，提高设备的使用寿命和维护效率。
其次，计算机视觉技术在海洋渔业中的具体应用案例具有较大的实践价值。
例如，远程无人渔捞系统的应用，通过搭载计算机视觉技术的无人船或潜水器，可以实现自主巡航和捕捞，大大提高了渔业生产效率和海洋生态环境的可持续开发水平。
另外，通过计算机视觉技术实现的水下机器人应用也在渔业的科研调查和资源评估中发挥了重要作用。
这些技术可以帮助渔业管理部门实时获取海洋生态和渔业资源状况，为渔业政策和资源管理提供科学依据。
此外，计算机视觉技术还可以用于渔业生产全过程的数据采集和分析。
通过对渔船的监控和图像记录，可以实现对渔业生产过程中的关键环节、作业方式和捕捞量等信息的监测和记录。
这些数据可以用于提高渔业产品的溯源能力、优化渔业生产工艺和提升捕捞效率。
同时，计算机视觉技术还可以结合其他传感器技术，例如声纳、气象传感器等，实现全方位的渔业生态环境综合监测和资源评估。
最后，计算机视觉技术在海洋渔业中的应用已经取得了一定的效果。
通过与传统的人工识别和检测相比，计算机视觉技术具有高效快速、自动化和准确性高的特点。
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COMPUTER VISION AND ROBOTICS TECHNIQUES IN FISH FARMS
J. R. Martinez-de Dios, C. Serna and A. Ollero Depto. Ingeniería de Sistemas y Automática. Universidad de Sevilla. Camino de los Descubrimientos s/n, 41092, Sevilla (Spain). Fax:+34-95-4487340. Email: {jdedios, cmar, aollero}@.es
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ห้องสมุดไป่ตู้
J. R. Martínez-de Dios, C. Serna y A. Ollero. Computer vision and robotics techniques in fish farms. Robotica. Vo. 21. No. 3. Editor Cambridge University Press. Junio 2003. Pgs. 233 - 243.
Sensors and techniques to estimate the biomass are still very scarce. There are some devices such as submersible frames that count and estimate the size of the passing fish using optical techniques (biomass counters or biomass estimators). Automatic systems using computer vision for monitoring the fish passage through special devices in rivers have also been presented2,3. It should be noted that most fish species are very reluctant to pass through artificial devices, which increases their level of stress. Furthermore, measurements of the fish passing through these devices could be not representative of the whole fish population in the cage. In the last years, techniques using underwater video monitoring have been also proposed by several authors in the aquaculture domain4,5,6. However, many of these systems still operate with low level of automation and require intense activity from operators. Fish segmentation and measurement requires the computation of 3-D variables such as the distance from the fish observed, fish orientation and size. Thus, 3-D computer vision techniques should be applied. However, the cost of industrial 3-D computer vision systems is still high for many fish farms and cannot be easily applied due to difficulties in fish-farm environment. Moreover, the hardware and software computational requirements of the system have been minimised by avoiding complex 3-D fish models. The proposed systems use simplified models based on fish features, and existing relations between the fish length and its weight. This approach has significant advantages for its simplicity, modularity and flexibility to adapt to different fish species. Besides it needs lower computer requirements than other segmentation methods based on 3-D models or active contours.
1.
INTRODUCTION
Aquaculture has experienced a dramatic growing in the last years, with a growing rate near 15% per year. According to the UN Food and Agriculture Organisation (FAO), aquaculture produces about 20 million of fish food tons per year in about 200.000 ponds or cages. This amount represents about 20% of the world fisheries requirement. However, the fish-farm production technology is clearly underdeveloped, still very far from the state of the art in factories of manufactured products or even from many food production processes. The work presented in this paper is a part of a project aiming to improve the production processes in fish farms using new perception, control and automation technologies. The project involves all the phases in the fish growing process including sizing, quality control, grading and the control of the variables involved in the growing. Thus, a distributed control system has been developed and implemented to control all the relevant variables involved in the fish farm process.1 Biomass estimation has a very high interest in aquaculture with direct impact in the optimisation of the production management, process automation and monitoring and quality control. Traditional techniques to estimate the fish biomass in ponds under thermal cover, in large earthen ponds and sea cages involve manual sampling and weighting. However, the minimisation of the fish handling operation is highly desirable to reduce fishes stress and increase the quality of the product. Then, special attention is paid to the estimation of the number and size distribution of the fish using non-manual and non-intrusive procedures.
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J. R. Martínez-de Dios, C. Serna y A. Ollero. Computer vision and robotics techniques in fish farms. Robotica. Vo. 21. No. 3. Editor Cambridge University Press. Junio 2003. Pgs. 233 - 243.
Abstract: This paper presents new low-cost systems for the automation of some fish farm operations. Particularly, computer vision is applied to noncontact fish weight estimation. Stereo vision systems with synchronised convergent cameras are employed to perform fish 3-D segmentation in tanks and sea cages. Several pre-processing algorithms are applied to compensate illumination local variations. The approach applied for fish 3D segmentation consists in detecting in both images certain fish features. Once these points have been detected and validated in both images, the fish are 3-D segmented by applying stereo vision matching considerations. Fish weight is estimated by using simple length-weight relations well known in the aquaculture domain. The paper also presents a robotic system for fish feeding and an underwater robot for autonomous pond cleaning. Keywords: computer vision, fish farm automation, aquaculture, image processing, cost-oriented automation, mobile robotics systems.