[发明专利]一种循环水养殖鱼类智能分级系统

权利要求书

1.一种循环水养殖鱼类智能分级系统，其特征在于，该系统利用机器视觉和人工智能算法对循环水养殖鱼群社群等级结构信息进行量化与分析，继而结合鱼群不同社群等级个体间的游泳策略博弈特征和养殖环境信息，获得当前养殖对象最佳的社群等级结构配置，并基于该配置实现养殖鱼类智能分级，所述的利用机器视觉和人工智能算法对循环水养殖鱼群社群等级结构信息进行量化与分析，具体如下：

(1)利用机器视觉技术及人工智能算法计算出当前养殖池内鱼群个体体长L、体宽W信息；继而对鱼群个体体长信息进行归一化：①当W_i≤0.4L_i时，②当W_i＞0.4L_i时，其中1≤i≤N，N为当前养殖池内养殖对象数量，L_i为第i个对象的体长，L_max和L_min分别表示当前养殖池内养殖对象的最长体长和最短体长；

(2)基于归一化的鱼群个体体长信息，量化鱼群社群等级结构特征，计算不同社群等级个体在群体中所占比例：①高社群等级个体比例其中N_h为0.7≤L≤1的鱼群个体数量；②中社群等级个体比例其中N_m为0.3＜L＜0.7的鱼群个体数量；③低社群等级个体比例其中N_l为0≤L≤0.3的鱼群个体数量。

2.根据权利要求1所述的循环水养殖鱼类智能分级系统，其特征在于，所述系统包括养殖池、水下摄像机、生物量评估通道、吸鱼泵、服务器、补光灯；所述的水下摄像机、生物量评估通道安装于养殖池内部，并与服务器连接；同时服务器的输出端分别连接补光灯和吸鱼泵。

3.根据权利要求1所述的循环水养殖鱼类智能分级系统，其特征在于，所述的继而结合鱼群不同社群等级个体间的游泳策略博弈特征和养殖环境信息，求解当前养殖对象最佳的社群等级结构配置，具体为：

根据已量化的鱼群社群等级结构特征信息和鱼群游泳策略博弈特征分析，耦合水体流速信息，确定当前鱼群最佳社群等级结构配置P_h’、P_m’、P_l’：

1)当养殖水体平均流速V≥1BL_h/s，其中BL_h为未经归一化处理的高社群等级个体平均体长，则：P_h’＝P_h，P_m’＝P_m，P_l’＝P_l；

2)当养殖水体平均流速1BL_h/s＞V≥1BL_m/s，其中BL_m为未经归一化处理的中社群等级个体平均体长，则：

①当N_h＝1时，P_h’＝P_h，P_m’＝P_m，P_l’＝P_l；

②当N_h＞1时，P_m’＝1-P_h’-P_l’，P_l’＝P_l，其中M_feed为当前日投饲量，M_all为当前鱼群生物量总和；

3)当养殖水体平均流速1BL_m/s＞V≥1BL_l/s，其中BL_l为未经归一化处理的低社群等级个体平均体长，则：

①当N_h＝N_m＝1时，P_h’＝P_h，P_m’＝P_m，P_l’＝P_l；

②当N_h＝1，N_m＞1时，P_h’＝P_h，P_l’＝1-P_h’-P_m’；

③当N_h＞1，N_m＞1时，P_l’＝1-P_h’-P_m’；

4)当养殖水体平均流速V＜1BL_l/s：

①当N_h＝N_m＝1时，P_h’＝P_h，P_m’＝P_m，P_l’＝P_l；

②当N_h＝1，N_l＞1时，P_h’＝P_h，P_l’＝1-P_h’-P_m’；

③当N_h＞1，N_m＞1时，P_l’＝1-P_h’-P_m’。