[发明专利]一种AI智能水产养殖样本识别方法及养殖系统

说明书

本发明公开了一种AI智能水产养殖样本识别方法及养殖系统，包括以下步骤：录入水产养殖的种类、族群和行为等样本录入样本数据库中；建立族群活动范围框架；采集水厂养殖池中画面信息；提取特征画面并识别样本。本发明通过本地样本对比模块读取样本数据储存模块中的本地数据，同时互联网接入模块、爬虫平台搜索模块和互联网对比模块从互联网上定向搜索视频对比，对比有重合的则通过种类识别模块、族群识别模块和行为识别模块进行识别操作，对比模块无法识别画面提取模块传递至的画面由人工识别模块通过人工来识别，并将识别结果录入样本数据储存模块中，以供下次自动识别，从而使得该装置识别较为准确，并可有效的进行规范化养殖模型训练。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种AI智能水产养殖样本识别方法及养殖系统。

背景技术

现有智能水产养殖系统基于“互联网+”平台，主要用于整合养殖专家、水技站、品牌商和经销商等产业资源，构建现代化水产共同体。局限于信息资源的互享，能够做到以科学系统化的规范进行人工养殖生产，同时采集行业内数据样本，协助建设科学养殖的模型，目前的智能化水产养殖还处于半人工养殖，只是借助部分设施进行水质监测、生产管理、生态防控等功能。

但是现有技术在实际使用时，多数智能水产养殖，不具备AI性能，无法精准物种识别，簇群定位，这就使得无法规范化养殖模型训练。

发明内容

本发明的目的在于提供一种AI智能水产养殖样本识别方法及养殖系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：包括以下步骤：

S1：录入水产养殖的种类、族群和行为等样本录入样本数据库中；

S2：建立族群活动范围框架；

S3：采集水厂养殖池中画面信息；

S4：提取特征画面并识别样本；

S5：识别样本的种类或族群和行为；

S6：分析样本并得出结论。

优选的，所述步骤S1中样本数据库包括水厂养殖池中所有生物的种类和样本族群形状、规模和大小以及样本的饥饿行为、求偶行为和越狱行为。

优选的，所述步骤S2中族群活动范围框架为将每个样本族群规定的活动范围进行划分，并设立分界线。

优选的，所述步骤S3中画面信息为水养殖池中视频信息。

优选的，所述步骤S4中特征画面为含有水产画面，并将水产识别为样本。

优选的，所述步骤S5中识别样本的种类或族群和行为步骤包括：

画面采集模块从样本数据库中与采集样本对比识别；

画面提取模块运用爬虫平台在互联网上定向视频搜索，将互联网信息作为大样本数据库，并将互联网数据库定向搜索的视频百科与采集样本对比识别。