(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110593943.X (22)申请日 2021.05.28 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113312844 A (43)申请公布日 2021.08.27 (73)专利权人 重庆工商大 学 地址 400060 重庆市南岸区学府大道19号 专利权人 重庆大学　 重庆南向泰斯环保技 术研究院有 限公司 (72)发明人 杨军超　范玉淇　王建辉　申渝　 陈猷鹏　 (74)专利代理 机构 重庆强大凯创专利代理事务 所(普通合伙) 50217 专利代理师 赵玉乾 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 20/00(2019.01) G01N 33/18(2006.01)G06F 113/08(2020.01) (56)对比文件 CN 110542750 A,2019.12.0 6 CN 1017969 28 A,2010.08.1 1 CN 1028073 01 A,2012.12.0 5 CN 109596 545 A,2019.04.09 MY 180923 A,2020.12.12 CN 110476839 A,2019.1 1.22 彭玉 等.活性污泥 模型 （ASMs） 研究进 展及 其发展前 景. 《应用化工》 .2020,第49卷(第5期), 第1288-1292页. 胡洪营 等.系统工程视野下的再生水饮用 回用安全保障体系构建. 《环境科 学研究》 .2018, 第31卷(第7期),第1 163-1173页. 付意成 等.水量水质联合调控 模型及其应 用. 《水电能源科 学》 .2009,第27卷(第2期),第 31-35页. Rahim Barzeg ar 等.Ap plication of wavelet-artificial i ntelligence hybrid models for water qual ity predicti on: a case study i n Aji-Chay River, Iran. 《Stoc h Environ Res Risk As sess》 .2016,第1797 –1819 页. 审查员 张雁琳 (54)发明名称 基于机器学习的循环水养殖监测系统 (57)摘要 本发明涉及机器学习的技术领域， 具体为一 种基于机器学习的循环水养殖监测系统， 包括服 务器， 以及设置于养殖池内的水质调节组件， 服 务器获取养殖池内的水质参数和养殖图像； 服务 器预设有智能调控模型， 服务器存储历史养殖记 录， 历史养殖记录包括历史水质参数、 历史生长 状态和历史调控信息， 服务器将历史养殖记录作 为训练样 本训练智能调控模型； 服务器接收水质 参数和养殖图像， 根据养殖图像生成养殖产品的生长状态， 获取智能调控模型根据水质参数和生 长状态输出的调控信息发送给水质调节组件； 水 质调节组件根据调控信息对养殖池内的养殖水 体进行水质调控。 采用本方案能够根据养殖产品 的生长状态对养殖水体的水质进行调控。 权利要求书1页 说明书7页 附图4页 CN 113312844 B 2022.07.29 CN 113312844 B 1.基于机器学习的循环水养殖监测系统， 其特征在于： 包括服务器， 以及 设置于养殖池 内的水质调节组件， 服 务器用于获取养殖池内的水质参数和养殖图像； 服务器预设有智能调控模型， 服务器还用于存储历史养殖记录， 历史养殖记录包括历 史水质参数、 历史生长状态和历史调控信息， 服务器还用于将历史养殖记录作为训练样本 训练智能调控 模型； 服务器还用于接收水质参数和养殖图像， 根据养殖图像生成养殖产品的生长状态， 获 取智能调控 模型根据水质参数和生长状态输出的调控信息发送给 水质调节组件； 水质调节组件用于根据调控信息对养殖池内的养殖 水体进行 水质调控； 还包括设置于养殖池的控制 终端， 服务器存储有水质预测模型和当前养殖信息， 服务 器还用于获取 水质预测模型根据当前养殖信息 输出的标准 参数范围； 服务器还用于判断水质参数是否超出标准参数范围， 若是， 则生成进水控制信号发送 给控制终端， 控制终端用于根据进水控制信号增大养殖池的进水量； 服务器还用于再次接收水质参数， 并判断再次接收的水质参数是否超过标准参数范 围， 若是， 则生成设备检修信号， 若否， 则生成水体污染信号。 2.根据权利要求1所述的基于机器学习的循环水养殖监测系统， 其特征在于： 服务器还 用于存储水质参数、 养殖图像、 生长状态和调控信息 。 3.根据权利要求1所述的基于机器学习的循环水养殖监测系统， 其特征在于： 还包括设 置于养殖池内的水质监测组件和图像采集模块， 水质监测组件用于采集水质参数发送给服 务器， 图像采集模块用于采集养殖池内的养殖图像发送给服 务器。 4.根据权利要求3所述的基于机器学习的循环水养殖监测系统， 其特征在于： 水质监测 组件包括P H值测定仪、 氨氮传感器、 溶解氧传感器、 余氯传感器、 叶绿素传感器、 悬浮物传感 器、 测温传感器、 硝氮传感器中的一种或多种。 5.根据权利要求1所述的基于机器学习的循环水养殖监测系统， 其特征在于： 服务器还 用于当水质参数超过预设的参数阈值时， 生成快速换水信号发送给控制终端， 控制终端用 于根据快速换 水信号增大养殖池的进水量。 6.根据权利要求1所述的基于机器学习的循环水养殖监测系统， 其特征在于： 水质预测 模型和/或智能调控 模型为BP神经网络模型。 7.根据权利要求1所述的基于机器学习的循环水养殖监测系统， 其特征在于： 控制终端 包括阻挡板， 阻挡板与养殖池的底部和两侧固定连接， 阻挡板用于沿养殖水体流动方向将 养殖水体分隔为进水 水体和出 水水体， 阻挡板上设有 若干过水孔； 控制终端还包括用于遮挡过水孔的伸缩机构， 伸缩机构与阻挡板滑动连接， 水质监测 组件设置在伸缩机构上， 控制终端用于根据进水控制信号控制伸缩机构沿阻挡板滑动。 8.根据权利要求7所述的基于机器学习的循环水养殖监测系统， 其特征在于： 伸缩机构 包括固定座和伸缩板， 固定座内设有 数量不少于两个的电机， 电机的输出轴 均连接有丝杠， 伸缩板的底部开设有限位孔， 限位孔与固定座滑动连接， 限位孔的底部开设有螺纹孔， 丝杠 远离输出轴的一端与螺纹孔螺纹连接 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 113312844 B 2基于机器学习的循环水养殖监测系统 技术领域 [0001]本发明涉及机器学习的技术领域， 具体为一种基于机器学习的循环水养殖监测系 统。 背景技术 [0002]在循环水养殖环境中包括处理环境和养殖环境， 处理环境通过对水体进行处理实 现水体的循环使用， 养殖环境用于实现养殖产品的养殖。 为了确保养殖水体适宜养殖产品 的生长， 在养殖环境中设置多个水质监测传感器， 水质监测传感器分布于养殖环境中的不 同深度、 不同区域， 从而采集养殖环 境中不同区域水体的水质参数， 通过水质参数实现对养 殖水体的水质监测。 当水质参数超过养殖产品的标准范围时， 根据水质参数和标准范围对 养殖水体的水质进 行调控， 但是在养殖产品的不同生长状态下， 所需的水质要求不同， 采用 相同的标准范围进行 水质调控， 难以满足养殖产品的养殖要求。 发明内容 [0003]本发明意在 提供一种基于机器学习的循环水养殖监测系统， 能够根据养殖产品的 生长状态对养殖 水体的水质进行调控。 [0004]本发明提供如下基础方案： [0005]基于机器学习的循环水养殖监测系统， 包括服务器， 以及设置于养殖池内的水质 调节组件， 服 务器用于获取养殖池内的水质参数和养殖图像； [0006]服务器预设有智能调控模型， 服务器还用于存储历史养殖记录， 历史养殖记录包 括历史水质参数、 历史生长状态和历史调控信息， 服务器还用于将历史养殖记录作为训练 样本训练智能调控 模型； [0007]服务器还用于接收水质参数和养殖图像， 根据养殖图像生成养殖产品的生长状 态， 获取智能调控 模型根据水质参数和生长状态输出的调控信息发送给 水质调节组件； [0008]水质调节组件用于根据调控信息对养殖池内的养殖 水体进行 水质调控。 [0009]基础方案的有益效果： [0010]历史养殖记录为服务器存储的养殖池历史进行养殖的相关信息， 将历史养殖记录 作为训练样本对智能调控 模型进行训练， 提高智能调控 模型输出 结果的准确性。 [0011]服务器根据养殖 图像生成养殖产品的生长状态， 智能调控模型的设置， 结合水质 参数和生长状态， 预测当前生长状态下， 需对水质进行调控的调控情况， 即调控信息。 根据 调控信息控制水质调节组件。 [0012]水质调节组件根据调控信息对水质进行调控， 采用本方案， 通过历史养殖记录对 智能调控模型进 行训练， 通过训练后的智能调控模型根据养殖产品的生长状态对养殖水体 的水质进行调控， 使得调控信息更符合养殖产品的实际养殖情况， 从而使养殖产品达到最 佳生长状态。 [0013]进一步， 服务器还用于存 储水质参数、 养殖图像