智慧水產信息處理和應用第5章5.1基于大數據的水產業5.2云計算5.3邊緣計算5.4人工智能與水產養殖5.5數字孿生在水產業中的應用5.1基于大數據的水產業5.1.1大數據與水產業大數據1.大數據大數據是指龐大且難以用傳統方法管理的數據集合，需要借助大數據技術進行處理，以快速篩選有價值信息，發掘數據的潛在價值。大數據不僅僅是指數據量大，還包括數據種類多、變化快、價值密度低等特征，這使得傳統技術和軟件難以處理。其主要特點有：Volume（大量）：數據源廣泛，體量巨大，通常以PB、EB、ZB等計量單位。Variety（多樣）：數據來自不同應用和設備，形成多種結構，包括結構化、半結構化和非結構化數據。Velocity（高速）：數據快速增長，處理速度要求高，通常需要在數秒內完成數據分析。Value（價值）：在大數據中，真正有價值的數據只占極小一部分，應用的關鍵在于最大程度挖掘這部分數據的價值。隨著計算機、信息和網絡技術的迅猛發展，各行各業產生的信息數量急劇增加，大數據研究的核心目標是從這些信息中提取有價值的數據，并應用于實際生產與管理。5.1基于大數據的水產業2.水產業大數據來源水產業大數據涵蓋了從生產到銷售的全方位信息，包括物聯網時序數據、關系型業務數據和電子地圖數據。通過采集和處理這些數據，可以為水產業發展提供問題發現、趨勢預測和決策指導。水產業大數據主要來源于：水產業生產數據：包括養殖品種、水質環境、養殖密度等，通過傳感器、攝像頭等監測設備獲得，反映實際生產情況和影響生產效率的因素。水產業市場數據：包括水產品的供應量、需求量、價格變動等，主要來源于企業銷售系統和第三方物流公司，反映市場銷售情況，幫助企業預測和調整銷售策略。水產業政策數據：包括政策法規、統計數據等，主要來源于政府部門和行業協會，反映企業在法律法規、環保標準等方面的遵從程度。水產業科研數據：通過科學方法獲得的水產生物和水產養殖技術數據，包括新品種引進、行業標準規范等，為水產生產提供科學建議。水產業輿情數據：包括消費者評價、社交媒體數據等，反映消費者需求、看法和喜好，幫助企業了解消費者，提高產品質量和服務水平。水產業大數據來源多樣，覆蓋了生產、市場、政策和評價等多個方面。通過采集和分析這些數據，可以幫助水產生產企業開展業務決策、產品研發、市場調研、質量監管等方面的工作，提高產業效益。5.1基于大數據的水產業3.水產業大數據應用水產業大數據通過監測養殖環境、識別品種、評估品質、預警風險和管理供應鏈等方面的信息，實現了精細化管理和智能化決策。這些應用領域包括養殖環境的實時監控、品種識別與品質評估、風險評估與預警、供應鏈管理與追溯。通過結合物聯網、RFID和區塊鏈等技術手段，大數據系統能夠提高水產品質量與安全性，支持水產業的可持續發展。未來，隨著物聯網、大數據和人工智能的發展，水產業大數據的應用前景將更為廣闊。5.1基于大數據的水產業5.1.2水產業大數據系統水產業大數據系統是用于收集、存儲、處理和分析水產業相關數據的系統，有助于提高水產品質量、了解市場動態和優化生產流程。該系統主要包括以下組成部分：數據采集模塊：負責通過各種設備采集水產業生產、市場、政策、科研、輿情等數據，構建全面的數據資源。數據存儲模塊：負責將采集到的數據存儲在云服務器或本地服務器中，建立高性能、大容量的數據存儲系統，支持快速檢索和查詢，確保數據安全。數據處理模塊：負責對采集到的數據進行預處理、清洗、轉換、挖掘和統計，提取特征，利用機器學習、人工智能等算法進行建模和預測，實現精細化管理。數據應用模塊：負責將數據分析結果以圖表、地圖等形式展示，提供養殖監管、產量估計、風險預警、疾病防控、市場預測等服務。水產業大數據系統的優點在于能夠實時、準確監測和分析生產環節中的各種數據，優化生產流程、提高效率和增加盈利。通過實時監控和分析，生產者能夠及時發現并解決問題，避免或減少損失。在設計使用過程中，需根據水產業的需求和數據特點進行設計，考慮系統的可擴展性、可靠性和安全性等因素，保障數據安全和系統穩定運行。5.1基于大數據的水產業5.1.3水產業大數據發展挑戰與展望1.水產業大數據發展挑戰（1）高質量數據有限（2）數據共享程度低（3）數據應用人才不足2.水產業大數據發展展望隨著采集范圍的擴大和相關技術的創新發展，水產業大數據數量將會規模化增長。標準制定有助于提高應用質量，目前水產業大數據應用不斷涌現也必將促進相關標準的制定，包括設施設備標準、數據采集標準、數據處理標準等，數據質量和規范化程度將得到明顯提升，數據的安全保護、安全風險評估、合規性監管也會逐漸加強。5.2

云計算5.2.1云計算的三種部署模型（1）公有云是由第三方服務商提供的云服務。用戶直接使用云上的應用程序和服務，無需投資建設和維護設施。公有云的優點是方便快捷，但安全性較低，因為數據存儲在外部。（2）私有云是由用戶自行配置的云服務。訪問用戶有限，服務內容可根據實際需求調整。私有云的安全性較高，系統可用性由用戶控制，服務質量較高，但建設成本較高。（3）混合云是公有云和私有云的結合。它能夠實現資源彈性伸縮和快速部署，保障安全性能。用戶通常使用公有云的計算資源，將關鍵業務放在私有云上運行。混合云常用于災備、軟件開發、文件存儲等方面。5.2

云計算5.2.2云計算的三種服務模式（1）IaaS（基礎設施即服務）提供存儲、網絡、服務器等設施，用戶自行開發軟件。國內IaaS市場成熟，但仍發展空間。AWS和微軟領先，新興廠商有技術實力可謀求發展機會。（2）PaaS（平臺即服務）提供開發和管理平臺支持，分為aPaaS和iPaaS。aPaaS降低應用開發門檻，iPaaS減少軟件壁壘。（3）SaaS（軟件即服務）提供應用軟件，用戶在線租用Web服務，費用低廉、使用方便、升級成本低。SaaS在國際市場占主導地位，國內軟件云化趨勢明顯，形成盈利模式，提高軟件附加值。5.2

云計算5.2.3云計算在水產業領域的應用云計算和物聯網技術可以用于水產生產的數據分析和處理。通過傳感器監測水質和生物生長信息，上傳到云端進行數據分析，幫助養殖戶了解水產品生長情況，優化生產管理。結合大數據技術，可以預測水產生產中的潛在風險，如魚類疾病，并提前采取措施。同時，還可以分析水產品質量、產量和市場信息，為企業制定營銷策略提供依據。5.3

邊緣計算5.3.1邊緣計算物聯網數據被傳輸到云計算中心進行存儲和計算，但隨著物聯網設備數量大幅增長，數據傳輸和處理需求增加，云計算存在網絡擁塞、系統延遲等問題。為解決這些問題，邊緣計算（EC）應運而生。EC是一種分布式計算方法，將服務功能從網絡中心轉移到網絡邊緣，減少業務多級傳遞。邊緣服務器靠近終端設備，在數據源附近進行計算分析和處理，減少數據傳輸量，降低時延且增強網絡效能。EC的主要優點是低時延、節省帶寬、高安全性和隱私性，多應用于智能制造、智慧城市、車聯網等領域。5.3

邊緣計算5.3.2引入邊緣計算的智慧水產智慧水產包含感知層、傳輸層、處理層、應用層四層架構，在智慧水產中引入邊緣計算，能夠使其中的每個邊緣設備都具備數據采集、傳輸、處理、計算能力，從而實現快速接入異構設備、及時響應服務要求等功能。智慧水產與邊緣計算結合，主要是將邊緣計算加入感知層與傳輸層之間，智能設備采集的信息先交由邊緣計算進行初步處理，接著傳輸到物聯網云平臺開展后續處理，最終實現智慧水產應用。引入邊緣計算的智慧水產架構如圖5-1所示。圖5-1基于邊緣計算的智慧水產架構5.3

邊緣計算5.3.2引入邊緣計算的智慧水產隨著物聯網終端設備增多及其類型多樣化，通常會存在一些設備的通信接口無法聯網、設備組成內部無線局域網而不能兼容外部設備等問題，要解決這些問題，滿足網絡容量和非同類設備的連接需求，則需要使用智能網關（Gateway），如圖5-2所示。在基于邊緣計算的智慧水產系統中，智能網關用于實現邊緣計算，從而保障整個系統的正常運行。圖5-2智能網關5.3

邊緣計算智能網關由硬件和軟件組成。其中硬件部分通常包含CPU模塊、以太網模塊、4G/5G模塊、WiFi模塊、CAN模塊、串口模塊和電源模塊等。智能網關硬件結構圖如圖5-3所示。圖5-3智能網關硬件結構圖5.3

邊緣計算智能網關軟件部分由Linux系統、庫函數（Libraryfunction）、協議解析程序、數據融合程序、通信網絡程序、設備管控程序等組成。智能網關軟件架構如圖5-4所示。圖5-4

智能網關軟件架構5.3

邊緣計算智能網關的核心功能和優勢包括：提供網絡：支持多種無線通信功能和網絡接入，滿足大量設備同時接入網絡的需求。數據采集：強大的接入能力，實現各種通信技術標準之間的互聯互通，通過協議自適應解析實現數據采集功能。數據處理：對來自不同設備的數據進行預處理和融合分析，減少數據損耗和延時。數據上傳：篩選出有用的信息傳輸到云平臺，減輕數據傳輸和計算的壓力。設備管控：采集物聯網終端設備的網絡狀態、運行狀態等信息上傳至云計算中心，實現實時監控、診斷和維護。安全保障：采用加密算法對數據進行加密，維護數據安全。圖5-5智能網關功能結構圖5.3

邊緣計算5.3.3邊緣計算的智慧水產應用展望1.邊云協同邊云協同是邊緣計算和云計算的協同合作，其中邊緣計算支持實時數據處理，云計算處理全局業務。在智慧水產中，邊緣計算可過濾和清洗數據，減輕云計算中心的負擔，提高效率。這種協同將推動智慧水產的發展，助力養殖業轉型。2.融合5G邊緣計算與5G的融合有助于更廣泛的物聯網應用。邊緣計算可以解決5G應用的網絡帶寬、數據量和時延等問題。同時，5G商用也將促進邊緣計算的發展。隨著5G技術的進步和物聯網應用的增加，邊緣計算處理數據的需求也將增加。在智慧水產領域，5G和邊緣計算的應用前景廣闊。3.邊緣智能智慧水產涉及復雜的終端設備和網絡協議，邊緣計算需融合人工智能、深度學習等技術，提升實時響應、數據處理和安全保護能力，以優化在智慧水產領域的應用。5.4

人工智能與水產養殖人工智能模擬、延伸和擴展人類思維，用于解決實際問題。它包括機器視覺、專家系統等技術，應用廣泛。在水產養殖中，人工智能可分析大數據，學習并優化判斷機制，輔助生長管理、設備控制等，提高效率和資源利用。盡管應用相對較少且面臨挑戰，如水體能見度低和生物活動頻繁，但人工智能仍是高效技術方法。圖5-6人工智能水產養殖應用邏輯框圖5.4

人工智能與水產養殖5.4.1機器視覺機器視覺是人工智能的重要部分，通過計算機科學、圖像處理、模式識別等技術模擬人類視覺系統，自動識別、分析和理解圖像信息。其實現流程包括獲取目標圖像、處理圖像、提取特征、識別目標、跟蹤目標、檢測目標以及進行三維重建等步驟。構建完善的機器視覺系統需考慮圖像獲取、預處理、特征提取、目標識別、目標跟蹤、目標檢測和三維重建等方面。機器視覺技術發展依賴于深度學習、計算機視覺、圖像處理等技術。在工業生產、醫學、安防等領域有廣泛應用，優勢在于非接觸式圖像采集，硬件結構簡單，成本低。5.4

人工智能與水產養殖在水產養殖領域，機器視覺的應用主要包括以下幾個方面：（1）通過機器視覺技術，可以自動統計水產生物數量，提高效率和準確性。（2）機器視覺技術可用于水質監測，分析溫度、pH值、渾濁程度等水質信息，實現實時監測和異常處理。（3）機器視覺技術可用于水產生物病害診斷，提取病變特征，通過機器學習算法分類識別患病和健康水產生物，提高診斷效率和準確度。（4）機器視覺技術可用于飼料投喂管理，監測水產生物動態信息，預測飼料需求量，自動控制飼料投放，減少浪費和污染。（5）機器視覺技術可用于水產生物質量評估，分析體重、長度、體積等指標以及魚體形態特征，得出質量評估結果，綜合評估水產生物質量。機器視覺技術有助于降低工作強度、提高工作效率，快速發現問題并采取處理措施，提高水產養殖的品質和產出效益。雖然有待進一步優化，但機器視覺在水產養殖領域具有廣闊的應用前景，將對整個水產養殖行業的發展起到重要推動作用。5.4

人工智能與水產養殖5.4.2專家系統1.專家系統基本結構專家系統一般包括人機交互界面、知識庫、推理機、數據庫、解釋器、知識獲取六個部分。專家系統的基本工作流程是：系統通過知識獲取將專家和知識工程師等提供的知識存儲在知識庫中，用戶通過人機交互界面提出問題，推理機基于知識庫存儲的知識對問題進行推理，數據庫存儲推理結論，解釋器對問題推理流程和結論作出詳細說明，并最終呈現給用戶。圖5-7專家系統基本結構5.4

人工智能與水產養殖2.專家系統在水產養殖領域的應用建設水產業專家系統可以讓專家及其專長不受時空限制，為水產養殖生產管理提供服務。通過水產業專家系統，養殖人員可以獲取生產建設、管理決策、效益預測等方面的專家建議，咨詢飼料生產、飼喂管理、病害防治等方面的知識。另外，養殖人員與專家可以在線交流，進行實時遠程問答；水產病害診斷時，可以將染病水產生物樣本圖等資料共享給專家，專家根據實際病癥開展遠程診斷；將養殖現場的攝像系統與專家系統相連接，專家即可通過遠程訪問的形式查看現場情況，方便及時給予技術指導。5.4

人工智能與水產養殖5.4.3神經網絡神經網絡(ArtficialNeuralNetwork，ANN)是一種機器學習技術，具有自學習、大規模信息存儲和并行處理的能力，可彌補常規計算方法的不足。廣泛應用于信息處理、自動化、醫學等領域，表現出良好的智能特性。代表性的神經網絡模型有BP神經網絡、RBF神經網絡等。5.4

人工智能與水產養殖1.神經網絡的層次結構輸入層、隱藏層和輸出層構成了一個完整的神經網絡，如圖5-8所示，圓圈和連線分別代表神經元和神經元連接。信息在三個層次之間逐層傳遞，實現對信息的輸入、處理和輸出。輸入層、輸出層的節點數量通常是不會變化的，隱藏層則可以根據實際的信息處理需求，對節點數量進行調整。圖5-8神經網絡的層次結構5.4

人工智能與水產養殖2.神經網絡的基本組成（1）感知機。1957年，美國學者FrankRosenblatt基于生物神經元結構和工作原理，提出了感知機的概念，后來感知機成為了神經網絡的基本單元。感知機模型圖如圖5-9所示。神經元接收各種外界的刺激映射為感知機中的各個輸入，每種刺激的重要性也不盡相同，在感知機中使用加權的形式來表示各個刺激的重要程度，當各種刺激加權和達到一定的閾值時感知機被激活輸出一定的輸出值。圖5-9感知機模型圖5.4

人工智能與水產養殖（2）激活函數如果神經網絡均由一個個的感知機互相連接，則整個網絡只是一個線性的數學模型，表達能力非常弱，只有當加入其他的非線性部分，整個網絡才能獲得更好的表達能力，從而完成分類或是回歸的功能，這種添加的非線性部分叫做激活函數，常見的激活函數有Sigmoid函數、Tanh函數、ReLU函數等。（3）損失函數為了判斷神經網絡擬合數據的優良程度，需要確定一個指標，通過這個指標就可以得到網絡的預測值和標簽中的真實值的誤差，將網絡的預測值和標簽中的真實值的誤差作為輸入輸入給損失函數，經過函數的計算便可以得到網絡的損失loss值，用loss值衡量該網絡擬合數據的效果。目前常用的損失函數有均方誤差函數、交叉熵誤差函數等。5.4

人工智能與水產養殖3.訓練神經網絡的工作原理（1）梯度下降。梯度是所有變量偏導數的向量，其方向上損失值變化最快。神經網絡訓練的目標是獲得最優權重參數，以實現最佳分類或回歸性能。通過不斷迭代訓練，將損失函數降至最低值，使神經網絡與真實標簽達到最佳擬合效果。通過沿梯度下降方向不斷更新權重，重復此過程直到損失函數收斂于最小值，采用梯度下降算法可快速減小損失函數值，提高檢測速度。（2）誤差反向傳播。早期神經網絡梯度計算采用數值微分，但計算量大，計算機性能差時難以進行。神經網絡理論因此陷入低潮。1986年，Hinton提出誤差反向傳播算法，使用鏈式求導法則從輸出端向輸入端計算梯度并逐層傳播。神經網絡訓練包括正向傳播和反向傳播。正向傳播將輸入經過隱藏層處理后傳到輸出層，計算實際值與標簽值的誤差。誤差高于閾值時，需調整權重參數降低損失函數。反向傳播則根據損失函數值反向更新權重值，將誤差從輸出層向輸入層逐層反向傳播，計算每層梯度并沿梯度下降最快的方向更新參數，循環直至輸入層。5.4

人工智能與水產養殖4.神經網絡在水產養殖領域的應用神經網絡在水產養殖過程中也多有應用，如運用神經網絡算法，以氨氮、溶解氧、pH值等參數作為輸入，得出相應的輸出結果作為評價標準判斷水質環境是否符合需求，為水產生物生長環境調控提供理論參考；在水產病害診斷方面，神經網絡技術的應用能夠提高病害診斷系統的自學習能力，使整個診斷系統擁有更高的自動化性能，進而提高病害診斷的準確率；水產品生產和銷售環節也可以利用神經網絡預測水產品的市場需求量，根據市場需求調整生產量，避免因供需不平衡造成資源浪費，影響養殖企業的收入。5.4

人工智能與水產養殖5.4.4圖像處理圖像處理技術是應用計算機處理圖像信息的技術。為了識別場景中的人或物體，需要進行以下圖像處理環節：1.圖像預處理：去噪、提高對比度、圖像銳化、幾何變換等，常用的小波去噪、均值濾波器去噪、自適應維納濾波器去噪等方法。2.圖像分割：根據性質差異區分圖像，得到有意義的部分，核心在于圖像的二值化。3.特征提取：從圖像分割中提取大小、形狀、顏色等特征，得到描述目標物的特征集合。4.特征分類與目標識別：通過選擇和降維目標特征集，得到數量合理且最具區分度的特征或特征集合，再通過學習特征數據得到分類模型，實現目標識別。在水產養殖領域，圖像處理技術常用于水產生物識別定位，監測水產生物的生命特征，靈敏度高，且非接觸式的識別監測還能防止給水產生物造成干擾。將圖像處理技術和傳感器監測技術相結合，獲取更為準確的監測數據，以此完善水產生物動態分析模型，可以提高水產生物生命信息分析的準確率。圖像處理技術還能把遙感獲取的圖像信息數字化，并存儲到計算機中，為養殖環境監測、災害預警等提供便利。5.5

數字孿生在水產業中的應用5.5.1數字孿生的內涵及其發展現狀數字孿生概念最早由美國的邁克爾·格里弗斯博士于2002年提出，旨在用計算機建立與實物完全相同的模型。2003年，Grieves教授在美國密歇根大學首次提出了數字孿生的設想，當時稱為“鏡像空間模型”，后來NASA的JohnVickers將其命名為DigitalTwin。數字孿生通過采集和整合物理世界中的數據，利用模型和算法進行分析和預測，建立虛擬的數字化模型來描述和復制實際物理系統或過程。數字孿生體可以描述物理對象在現實環境中的行為，與物理對象的全生命周期相映射，兩者的各項數據同步更新。數字孿生具有全要素、可推演、可追溯、數據雙向流動等特征，已廣泛應用于智能制造、智慧城市等領域，成為數字化轉型的關鍵技術。數字孿生的發展階段大致可分為技術準備期、概念產生期、領先應用期以及深度開發和大規模擴展應用期。在政策層面，許多國家已制定相關政策保障和推動數字孿生發展。我國也將數字孿生寫入《“十四五”規劃》，工業互聯網產業聯盟也設立了數字孿生特設組，開展數字孿生技術產業研究，推進相關標準制定，加速行業應用推廣。5.5

數字孿生在水產業中的應用5.5.2數字孿生數據獲取關鍵技術數據是數字孿生的基礎，數字孿生使用傳感器、GIS、RS、北斗衛星導航、無線視頻監控等多種技術采集實時數據，獲取物理量、幾何形態、運動狀態、位置變化等信息，用于構建、優化數字孿生模型。5.5

數字孿生在水產業中的應用5.5.3數字孿生的體系架構數據感知、數據傳輸、數據處理、數據建模、人工智能、人機交互等是實現數據孿生應用所需的關鍵技術，這些技術基于平臺化架構進行融合，實現物理對象和數字孿生體之間的信息交互閉環。圖5-13數字孿生體系架構在數據感知環節，需要選擇適合的感知技術和設備獲取物理對象的實時數據，并通過前端處理提高數據傳輸效率。傳輸處理環節涉及將感知數據通過通信技術傳輸到數據平臺進行存儲、融合和處理，數據處理效率是關鍵，需要采用分布式存儲和流計算等技術。在模型構建環節，數字孿生以物理世界實體特征為基礎進行建模，通過反復迭代形