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    • 10. 发明授权
    • 鱼菜共生系统及基于鱼类行为的蔬菜氮元素需求估算方法
    • CN113516635B
    • 2024-02-27
    • CN202110661641.1
    • 2021-06-15
    • 中国农业大学
    • 李道亮刘畅王广旭杜玲
    • G06T7/00G06T7/80G06N3/0464G06N3/0442G06N3/045G06N3/08G06Q50/02
    • 本发明属于智能鱼菜共养技术领域,涉及一种鱼菜共生系统及基于鱼类行为的蔬菜氮元素需求估算方法。鱼菜共生系统包括:种菜池、养鱼池、抽水泵、摄像机、过滤器和计算机。估算方法包括以下步骤:步骤1:建立鱼菜共生系统;步骤2:分析和统计鱼类行为数据;步骤3:建立鱼类活跃度与氮元素浓度之间的模型关系;步骤4:将测试集输入到训练好的最优模型中,得到水中氮元素含量的预测值。本申请采用机器视觉与数学模型分析结合的方式综合计算鱼类行为数据,充分反映鱼类在不同氮元素浓度条件下的活跃程度,更全面可靠地将鱼类行为与植物营养程度联系起来;将人工智能和鱼菜共生系统进行有机融(56)对比文件毛力;肖炜;杨弘.用信息融合技术改进水产养殖水质监控系统.水产学杂志.2015,(02),全文.于辉辉.基于机器学习的池塘养殖水质关键因子预测方法研究.中国博士学位论文全文数据库信息科技辑.2018,(第12期),全文.任小娅.鱼菜共生水质环境智能测控系统研发.中国优秀硕士学位论文全文数据库 (农业科技辑).2020,(第01期),全文.Qiangqiang Ye;Xueqin Yang;ChaoboChen;Jingcheng Wang.River Water QualityParameters Prediction Method Based onLSTM-RNN Model.2019 Chinese Control AndDecision Conference (CCDC).2019,全文.H. AlZu'bi, W. Al-Nuaimy, J. Buckley,L. Sneddon, I. Young.Real-time 3D fishtracking and behaviouranalysis.Proceedings of the 2015 IEEEJordan Conference on Applied ElectricalEngineering and ComputingTechnologies.2015,全文.Shuangyin Liu;Longqin Xu;Qiucheng Li;Xuehua Zhao;Daoliang Li.Fault Diagnosisof Water Quality Monitoring Devices Basedon Multiclass Support Vector Machines andRule-Based Decision Trees.IEEEAccess.2018,第06卷全文.陆宇辰;赵牧秋.不同鱼-菜比值共生系统的水体无机态氮磷含量变化.土壤与作物.2018,(第01期),全文.王丽娜;方景龙.基于视频理解的活体鱼水质监测实验.杭州电子科技大学学报.2010,(第06期),全文.施珮;袁永明;张红燕;贺艳辉.罗非鱼池塘养殖溶解氧预测研究.中国农学通报.2016,(第29期),全文.