[发明专利]一种水产品自动化养殖投饲集中管理方法及系统

权利要求书

1.一种水产品自动化养殖投饲集中管理方法，其特征在于：包括：

获取当前水产物的运动图像；

根据所述当前水产物运动图像进行目标跟踪，以记录水产物运动轨迹；

根据所述水产物运动轨迹确定水产物运动参数；

根据所述水产物运动参数确定水产物饥饿状态；

根据所述水产物饥饿状态确定当前投喂行为并获取预设投喂数据；

获取水产物养殖场所的环境数据和水产物数据；

基于所述水产物养殖场所的环境数据、所述水产物数据以及所述预设投喂数据训练得到目标神经网络模型；

通过所述目标神经网络模型得到预设时间内所需的目标投喂数据；以及

根据所需的目标投喂数据向所述水产物养殖场所投喂饲料。

2.根据权利要求1所述的管理方法，其特征在于：

在所述获取当前水产物运动图像之前，获取初始水产物水下运动视频；

通过预设视频增强方式对所述初始水产物水下运动视频进行视频增强，以得到增强后的当前水产物运动图像。

3.根据权利要求2所述的管理方法，其特征在于：

所述通过预设视频增强方式对所述初始水产物水下运动视频进行视频增强，以得到增强后的当前水产物运动图像之前，获取与初始水产物水下运动视频对应的增强水产物运动图像；

根据所述初始水产物水下运动视频与所述增强水产物运动图像之间的峰值信噪比选取与目标增强水产物运动图像对应的目标水下视频增强方式，并将所述目标水下视频增强方式设置为预设视频增强方式。

4.根据权利要求1-3所述的管理方法，其特征在于：

所述根据所述水产物运动轨迹确定水产物运动参数包括：

将与预设拍摄方向对应的水产物运动轨迹进行结合，以得到三维轨迹视频；

根据所述三维轨迹视频确定与单位时刻对应的水产物运动参数。

5.根据权利要求1-3所述的管理方法，其特征在于：

所述根据所述水产物运动参数确定水产物饥饿状态包括：

将所述水产物运动轨迹与所述水产物运动参数输入至多模态机器学习算法，得到所述多模态机器学习算法输出的水产物饥饿状态；

其中，所述多模态机器学习算法是基于运动轨迹样本、参数样本与饥饿状态样本训练得到的。

6.根据权利要求1所述的管理方法，其特征在于：

所述环境数据包括第一环境数据和第二环境数据，所述第一环境数据包括所述水产物养殖场所预设范围内的光线辐射强度、气温、湿度以及风速中至少一项，所述第二环境数据包括所述水产物养殖场所的水域内的水温、盐度、流速、PH值以及溶氧量中至少一项。

7.根据权利要求1所述的管理方法，其特征在于：

基于所述水产物养殖场所的环境数据、所述水产物数据以及所述预设投喂数据训练得到目标神经网络模型包括：

选择数据样本，所述数据样本包括所述水产物养殖场所的环境数据、所述水产物数据以及所述投喂数据；

确定所述神经网络拓扑结构，所述神经网络包括输入层、隐含层及输出层；

建立数据模型；

网络分析。