物联网与智能化水产养殖

张 洲 查 吉 祁树亮

（江苏农林职业技术学院信息工程学院，江苏 镇江 212400）

0 引言

中国水产养殖占世界水产养殖总量的60%以上。水产品年产值超过1万亿元。然而，中国仍处于初级阶段，尤其是传统的人工捕鱼和人工与机械相结合的捕鱼技术。随着我国水产养殖业的快速发展，环境污染、水资源质量差、水资源浪费等一系列问题逐渐显现。这些问题直接导致水产养殖的低质量、低产量、水体富营养化。水产养殖业每年都面临巨大损失。为了解决长期困扰水产养殖业的疾病多、养殖方法不科学、技术问题多、水产养殖知识缺乏、技术服务滞后、产品质量差、养殖过程缺乏监测、产品溯源困难等问题。基于智能推理及知识获取、数据处理模型以及物联网水产品安全预警方法和溯源系统，有效监测水产养殖、物流和营销的环境参数。人工饲料和药物使用超标时，系统会自动报警，保持水环境无污染，实现全程无纸化和低碳环保。

1 市场中的水产养殖现状

为了解决传统水产养殖在污染、食品安全、自然灾害和常见疾病等方面存在的问题，水产养殖的产业化、机械化和产业化已成为水产养殖的新模式之一。采用先进的农业技术，可实现机械化、自动化、工厂化循环水产养殖，通过循环水和废水处理，实现高密度种植。消除养殖池中的饲料和粪便等有害颗粒物，创造良好水质的健康养殖环境，对节约水资源也有重要作用。

21世纪初，我国一些高校和科研院所逐步开始将智能物联网技术应用于渔业研究领域。中国农业大学开发的“网络化鱼病诊断专家系统”和中国农业大学开发的“网络化淡水虾养殖系统”采用正向推理方法开发了疾病诊断和安全预警技术。然而，该系统没有充分考虑疾病诊断的不确定性，人机界面相对简单。福建省相关水产养殖机构也建立了以鱼虾为主的水产养殖疾病在线诊断咨询系统，以图像的形式显示水产疾病，但这只是对数据库的简单查询，没有完整的疾病评估和证明机制。无法提前分析、生成和处理适当的医疗记录。

传统水产养殖和水产养殖的大数据应用将有助于发展智能化水产养殖设施，弥补传统水产养殖的不足。基于智能系统的理论和技术，研究了水产养殖疾病诊断、预防和治疗以及全过程管理的各种思维机制和知识表示策略。将数据、信息和知识纳入水产养殖疾病的诊断、预防和治疗以及整个过程管理，并设计和开发水动物专家系统。

2 设计的技术服务

基于物联网与大数据相结合的水产养殖服务新理念，利用互联网、人工智能与专家系统、无线传感器、物联网等技术，构建完整的智能水产养殖服务平台。以解决长期困扰水产养殖行业问题，如养殖方法不科学、常见病多、技术推广问题多、技术服务不成熟、产品质量低、产品可追溯性差等。基于无线传感器网络、RFID、Web服务的水产品全过程质量跟踪方法。信息管理、决策支持和其他技术确保了农民在水产养殖生产中的质量控制。

2.1 基于专家系统技术的水产品质量安全预警

基于智能系统的理论和技术，开发了各种推理机制，并利用大量数据进行知识汇总，为策略研究服务。与此同时，水产养殖专家系统正在利用区域数据进行开发，如水产养殖过程中的生物疾病诊断，以及在大数据环境下对整个水产养殖过程进行实时监测和管理。在现有技术的基础上拓展与兼容渔业知识，以便有效表达和有机融合有关渔业的知识；知识融合、技术协作和主从论证推理的结合解决了鱼病诊断过程中的不确定性问题，显著提高了智能系统的可解性。

2.2 基于物联网技术的水产品溯源技术

Arduino软硬件平台结合了无线传感器网、RFID、Web service、信息管理和辅助决策等功能，可以对水产品的全过程质量进行跟踪。该系统不仅能自动监测水产养殖水质、物流、营销等环境数据参数，而且能耗低，稳定性强，数据采集终端节点和采集节点主控板均基于Arduino开源电子原型平台。以可以实现水质数据、物流、销售环境和水产养殖监测点位置信息的采集、存储、处理和传输。通过网络服务实现水产品供应链各个环节数据信息的传输、集成和传播；主控板采用基于Arduino的开源电子平台。采集终端主板主要由四个功能模块组成：ZigBee模块、SD卡存储模块、GPS模块和水质仪表模块；汇聚节点主板主要由ZigBee模块、SD卡存储模块、GPRS模块和GPS模块组成。ZigBee模块使用XBee Pro S2以提高通信距离，用于无线传感器网络的无线通信。采集终端与汇集节点结构图如图1、图2所示。

图1 采集终端

图2 汇聚节点

在这一系列过程中，不仅可以通过智能数据采集快速有效地采集所有相关数据，还可以实现零污染信息的采集。在水产养殖过程中，水产品安全预警系统用于实时监测养殖池塘的水质参数。如果人工饲料和药物超标，系统会自动报警并结合当前的水质参数做出相应处理，以保持水环境清洁、无污染。

将水产品从育苗、繁育、加工、包装、营销等相关过程信息和数据，收集、传输和汇总到水产养殖可追溯系统平台上，每个水产品通过平台独特的加密算法进行唯一标识。标识与水产品相关联，实现与水产品相对应的标识，确保水产品的质量和安全。溯源系统中的数据分析不仅满足了溯源信息的要求，而且保证了溯源系统的可移植性、通用性和可扩展性。一方面可以监控水产品供应链的各个环节，及时发现和消除安全隐患，实现从鱼塘到餐桌的全过程管理。另一方面，它也使得养殖户们足不出户就可以获得关于养殖池的各种信息。同时，还增加了渔业领域的知识表示策略、知识融合的推理机制、多技术协作和主从论证推理、集成的智能控制人工知识获取环境以及基于数据挖掘的自动和半自动知识获取，基于数据库和知识库的知识发现集成机制，最终可有效地解决了渔业信息处理系统中知识获取的瓶颈问题。溯源结构图如图3所示。

图3 溯源结构图

3 服务平台使用成效

3.1 研发水产养殖智能服务平台

经项目团队研究，利用现代主流计算机软件和网络技术，开发了水产养殖智能服务平台。它采用B/S结构的多层设计：客户级、Web服务级、应用服务级和数据源级。多层体系结构减轻了Web服务器的负担，有创建和管理连接的缓冲池的技术功能、事务操作和安全服务，并提高了Web应用程序的可伸缩性、可靠性、可管理性和灵活性。这种多层结构将现有的Web服务器物理上分为两层：Web由Java servlet、ASP或JSP组成。等待执行用户的请求，分析任务，将逻辑层任务发送到应用服务器进行处理，等待结果，形成相应的HTML文本并返回给用户；应用服务器（逻辑层）必须执行会话层任务，在这种情况下，它包含操作所有逻辑构件以有效运行、与数据层交互协作并返回结果的必要条件。

3.2 水质数据采集系统的设计和实现

本研究开发了安装在浮标上的智能无线传感节点，并利用ZigBee、GPRS等通信技术建立了能实时、连续获取、记录一定范围内监测水质参数的无线传感网，将水质、天气等环境数据参数传输传送到数据库服务器，监控数据可以在个人或移动终端上显示。

4 结语

以智能水产养殖为目标，利用人工智能、专家系统、无线传感器网络、RFID、Web service等技术，设计并构建了一个新型的水产养殖智能综合服务平台。平台采用自动数据采集装置，实现零污染信息采集。水产品安全预警系统实时监测影响水产品质量的水质参数。在水产养殖过程中，当人工饲料和药物的使用超过标准时，系统会自动报警并实施相应的规划措施，以保持水环境清洁，解决养殖方法不科学、疾病频发和污染严重的问题。笔者还建立了供应链系统和可追溯性查询系统，以确保对水产养殖过程和水产品质量安全进行全面追溯。