智能视觉物联网在水产养殖监测系统的应用

"基于智能视觉物联网的水产养殖监测系统" 这篇研究论文探讨了如何利用智能视觉物联网技术提升水产养殖的监测效率和准确性。水产养殖规模的不断扩大使得传统的养殖技术难以满足现代渔业生产的需求，特别是对水下鱼群行为的监控方面。论文提出了一种新的水产养殖监测系统，该系统在现有的水质监测基础上，增加了对视觉标签的支持，通过图像识别技术实现对鱼群异常行为的自动化监测。 系统的核心是智能视觉物联网，它结合了物联网设备、图像处理和人工智能算法。物联网设备用于收集水质数据，如溶解氧、温度和pH值，这些数据对于鱼类的生长和健康至关重要。同时，通过安装在水下的摄像头捕获鱼群的实时影像，运用图像识别技术分析鱼的行为模式，从而判断是否存在异常情况，例如疾病、缺氧或过度拥挤。 论文指出，该系统在实际测试中表现出了高精度的水质参数测量能力，同时对鱼群健康参数的监测准确度和实时性也非常高。这意味着养殖者可以及时发现潜在问题，预防疾病爆发，提高鱼群的整体健康状况和养殖效益。此外，系统的自动化特性降低了人工监控的工作强度，提高了养殖管理的效率。 关键词涉及水产养殖、鱼群行为、异常监测、水质信息、实时性、图像识别和自动化技术。这些关键词强调了系统的主要特点和应用领域。中图分类号和文献标志码则反映了论文在科研领域的定位和学术价值。 这项基于智能视觉物联网的水产养殖监测系统是现代渔业技术的一大创新，它有望改变传统水产养殖的管理模式，推动水产养殖业向更加智能化、精准化方向发展，具有广泛的实际应用潜力。