[发明专利]一种稻田红螯螯虾共作生态养殖系统

权利要求书

1.一种稻田红螯螯虾共作生态养殖系统，其特征在于，所述稻田红螯螯虾共作生态养殖系统包括：

水池、水管、水泵、支杆、摄像头、稻田区、视频增强模块、水质处理模块、显示模块、主控器；

水池右侧底部通过水管连接水泵；水泵右侧通过水管连接稻田区；稻田区左端上方通过支杆连接摄像头；主控器通过电路线分别连接水泵、摄像头、视频增强模块、水质处理模块、显示模块；

视频增强模块，与主控器连接，用于通过视频增强设备对采集的稻田红螯螯虾共作生态养殖视频进行增强处理；

水质处理模块，与主控器连接，用于对稻田红螯螯虾共作生态养殖水质进行改良；

显示模块，与主控器连接，用于通过显示器显示采集的稻田红螯螯虾共作生态养殖视频。

2.如权利要求1所述稻田红螯螯虾共作生态养殖系统，其特征在于，所述视频增强模块增强方法如下：

(1)通过视频增强程序根据具体应用场景，采用模拟仿真或人工采集应用场景数据的方法，构建图像或视频的训练数据集；

(2)根据应用场景条件，确定多分支卷积神经网络每条分支的网络深度的超参数，构建一个多分支卷积神经网络模型；

(3)采用优化方法和目标损失函数，在步骤(1)训练数据集上对步骤(2)构建的多分支卷积神经网络模型进行训练，得到收敛的多分支卷积神经网络模型参数；

(4)对于尺寸大于多分支卷积神经网络所限定输入大小的图像，首先对需要处理的图像按照多分支卷积神经网络所限定的输入大小进行分块处理，然后把这些图像块输入到训练好的多分支卷积神经网络模型中进行增强，最后将增强后的图像按照分块处理的逆过程进行拼接，重叠部分取平均，即得到最终的图像处理结果；对于视频的帧数大于多分支卷积神经网络所限定输入大小的视频，首先按照多分支卷积神经网络所限定的输入帧数对需要增强的视频进行分段处理，得到分段后的短视频序列，将这些短视频序列输入到训练好的多分支卷积神经网络模型中进行增强，最后将增强后的视频序列按照分段处理的逆过程进行拼接，重叠部分取平均，即得到最终的视频处理结果。

3.如权利要求2所述稻田红螯螯虾共作生态养殖系统，其特征在于，所述步骤(1)中，采用模拟采集应用场景数据的方法为：针对光线或照明不足所导致图像质量下降时，首先采用伽马变换调整图像亮度，模拟光线不足可能导致的图像或视频细节缺失情况；然后对图像添加泊松噪声来模拟低光条件下传感器可能产生的噪声分布；在视频模拟的时候，保证同一视频帧的伽马变换参数保持相同，不同视频帧的伽马参数随机选择；通过对大规模公开的视频或图像数据集进行处理，即得到视频或图像训练数据集。

4.如权利要求2所述稻田红螯螯虾共作生态养殖系统，其特征在于，所述步骤(2)中，超参数包括：输入图像的大小、图像归一化方法、网络层数、网络分支个数、网络每层特征个数、卷积操作步长。

5.如权利要求1所述稻田红螯螯虾共作生态养殖系统，其特征在于，所述水质处理模块处理方法如下：

1)将EM原露微生物菌、红砂糖、蜂蜜和黄泥土按重量份配比均匀混合在一起后并揉成结实的团状构成缓释改良水质球；

2)该缓释改良水质球单个重0.6千克，每间隔一个月时间向水中均匀抛洒一次，视水底淤泥深度而定，每亩水面一次抛洒10个即可，所述EM原露微生物菌、红砂糖、蜂蜜和黄泥土的重量份配比为：EM原露微生物菌15、红砂糖4、蜂蜜2和黄泥土60。

6.如权利要求5所述稻田红螯螯虾共作生态养殖系统，其特征在于，所述每次的抛洒量视水底淤泥深度而定，当淤泥深度在10厘米以内时，每亩水面一次抛洒10个即可；当淤泥深度在12厘米时，每亩水面一次抛洒15个即可；当淤泥深度在20厘米以上时，每亩水面一次抛洒25个即可。