在傳統(tǒng)養(yǎng)殖模式面臨資源消耗大、環(huán)境污染、病害頻發(fā)等挑戰(zhàn)的今天，智慧漁業(yè)正以科技之力重塑水產(chǎn)養(yǎng)殖的未來。工廠化循環(huán)水養(yǎng)殖（RAS）作為高效、環(huán)保的現(xiàn)代養(yǎng)殖方式，通過深度融合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，將養(yǎng)殖車間升級為可感知、自決策、全協(xié)同的智能生產(chǎn)單元，實現(xiàn)了從“經(jīng)驗驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的跨越。

傳感器網(wǎng)絡(luò)：通過在養(yǎng)殖車間部署多參數(shù)傳感器陣列，實時監(jiān)測溶解氧、pH、氨氮、亞硝酸鹽等關(guān)鍵指標(biāo)，數(shù)據(jù)可以通過采集終端自動上傳至云平臺。

AI智能預(yù)警：通過在車間本地部署邊緣計算節(jié)點，對傳感器采集的實時數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，基于水質(zhì)分析模型的關(guān)聯(lián)分析，實現(xiàn)AI智能預(yù)警。

通過建設(shè)全域視頻監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)戶外區(qū)域、養(yǎng)殖車間的實時視頻覆蓋，聯(lián)動AI視覺識別，對異常情況進(jìn)行預(yù)警，強(qiáng)化范圍內(nèi)的安全監(jiān)管，用戶可以通過APP端遠(yuǎn)程查看現(xiàn)場情況。

通過在養(yǎng)殖池部署水下高清攝像頭，利用AI圖像分析，結(jié)合深度學(xué)習(xí)，實時追蹤水下魚群等生物的游動速度、攝食活躍度、體表異常等狀態(tài)，輔助用戶進(jìn)行疾病檢測、疾病診斷等決策。

自動投喂：通過在養(yǎng)殖車間部署自動投餌機(jī)，依托PLC自動設(shè)定或調(diào)整投喂頻率和投喂量，實現(xiàn)定時、定量投喂，記錄投喂數(shù)據(jù)，進(jìn)行投喂策略的動態(tài)調(diào)控，從而有效提高飼料利用率。

可視化平臺系統(tǒng)實現(xiàn)了廠區(qū)三維模型、水質(zhì)數(shù)據(jù)、車間環(huán)境、生產(chǎn)經(jīng)營等各類數(shù)據(jù)的綜合展示，為用戶提供直觀可靠的數(shù)據(jù)分析和決策支持。通過APP端，用戶可以直接查看水質(zhì)監(jiān)測、生長狀態(tài)、車間視頻監(jiān)控、生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行、餌料投喂等各類數(shù)據(jù)。

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