[发明专利]一种基于养殖水质大数据评价水产饲料的方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于养殖水质大数据评价水产饲料的方法及系统，通过快速对比待测饲料与标准饲料在实验池中扩散的实验光谱图像序列和参考光谱图像序列的边缘线，计算其对应的梯度值并进行快速的大数据分析峰值，从而客观地、快速方便地、持续性地、精确地检测到饲料对养殖水质的污染。避免了在实际应用中水产动物对该类饲料的采食速度和饲料中的污染源的降解速度等不可控因素对饲料评测的影响，从而动态地判断衡量水产饲料的好坏。

技术领域

本公开属于大数据、计算机图像处理技术、水产饲料检测技术领域，具体涉及一种基于养殖水质大数据评价水产饲料的方法及系统。

背景技术

水产养殖水质是影响动物生长和健康以及决定养殖经济效益的关键。评价养殖水质的主要指标包括：酸碱度（pH）、溶氧量、氨氮含量、亚硝酸盐含量、总磷含量、总氮含量、重金属含量等。现有技术一般通过化学检测和仪器检测两种方法，化学检测方法是采用商业水质检测试剂盒（如水质检测试剂盒系列），通过试剂盒中的化学试剂与水体中特定成分发生化学反应，以最终水体颜色变化来判断水质指标含量的多少。缺陷是检测范围局限、检测数值不精确，且取样量不具备代表性，费时费力。仪器检测方法是采用传感器探测水质，相对省时省力，但仪器经常需要校准，普遍精确度不高，误差大，可重复性差。

通过水质指标可以客观的评价饲料的环保性和品质，目前普遍采用以上两种方法。即通过将饲料投入水体饲喂水产动物，采集特定时间点或时间段的水体样本，根据检测的水质指标，判断饲料对水质的影响。由于上述检测方法的局限，如精度低、样本量少、费时费力等，导致对饲料的评估结果往往过于片面和存在较大缺陷。且鱼塘水质指标是动态变化的，经常受到天气状况、气温、气压和水体中动物活动的影响，某一时或短时间的检测结果并不能科学预判水质质量，从而导致对饲料的评估存在较大难度。

目前的饲料检验主要是为了提高蛋白质的生物学价值，从而采用理想的蛋白质模式，改善蛋白质中各种氨基酸的平衡状况，可提高蛋白质的生物学利用价值，有效降低饲料粗蛋白质水平，提高饲料中氮的利用率，减少粪便中氮的排泄量。这样既可节省大量的天然蛋白质饲料资源，又可减轻集约化水产养殖对环境的氮污染程度。

因片面考虑水产动物对蛋白质等营养物的需求量，配合饲料中添加大量鱼粉或动物性蛋白原料等比例不合适可能会导致饲料氮磷排放污染。如何检测出饲料中的污染物，比如氮、磷含量与标准饲料比是否超标，直接的化学检测费时费力，且无法快速地、持续性地、精确地检测到饲料对水质的污染。在实际应用中，水产动物对饲料的采食速度和饲料中污染源的降解速度等因素是不可控的，无法根据直接的化学指标来衡量水产饲料的好坏。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于养殖水质大数据评价水产饲料的方法，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。

测试环境：设置2个大小一致的水产养殖池（5～20亩的养殖池）作为实验池和参考池，实验池和参考池内放养相同密度的鱼苗（以罗非鱼为例，规格8朝，密度2000-3000尾/亩），并且实验池和参考池的水深和水质相同；取等量的待测水产饲料（新配置的准备检测的鱼饲料）和标准水产饲料（商业0号罗非鱼饲料），在实验池和参考池的投喂点进行投喂。饲料日投喂量为鱼苗体重的3%-5%，早晚各一次。

为了实现上述目的，根据本公开的一方面，提供一种基于养殖水质大数据评价水产饲料的方法，所述方法包括以下步骤：

分别在实验池和参考池的投喂点投喂待测水产饲料和标准水产饲料后，开始执行以下步骤：

S100，通过设置于实验池和参考池投喂点上方的光谱图像采集设备开始同步采集实验池和参考池水面的光谱图像，分别记为实验光谱图像和参考光谱图像，以首次开始同步采集光谱图像的时间为T0，每隔时间间隔TG采集实验光谱图像和参考光谱图像得到实验光谱图像序列和参考光谱图像序列；其中，时间间隔TG的初始值设置为[5，60]分钟；