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[導讀] 養(yǎng)魚是一門“藝術” 有人說,養(yǎng)魚很簡單??!但是如果你也這樣認為,那就out了。養(yǎng)魚是一門“藝術”,比如在喂魚時,什么時候喂,喂多少,降/升溫了怎么喂?這里面有很多的門道。在實際生產(chǎn)中,養(yǎng)

養(yǎng)魚是一門“藝術”

有人說,養(yǎng)魚很簡單啊!但是如果你也這樣認為,那就out了。養(yǎng)魚是一門“藝術”,比如在喂魚時,什么時候喂,喂多少,降/升溫了怎么喂?這里面有很多的門道。在實際生產(chǎn)中,養(yǎng)殖人員經(jīng)常為投喂多少困惑,喂少了魚就會長的慢了。喂太多,飼料浪費就會增加,并且沒有吃完的飼料在水里分解的時候還會消耗水里的氧氣,并產(chǎn)生對魚類有害的氨氮等有毒物質,嚴重的會影響魚類的生命和生長。此外,企業(yè)管理者也非常關心怎樣投喂可以達到效益的最大化等。而隨著水產(chǎn)品價格的提高,養(yǎng)殖戶鳥槍換炮,連自動化設備和人工智能這些高科技都整上了,養(yǎng)魚早已經(jīng)不是我們小時候印象中的落后場面了。你可以利用人工智能幫你打理喂魚的事業(yè)。

聽魚說話,難!

那么在喂魚的時候,問題來了,你咋知道你養(yǎng)的魚吃沒吃飽呢?而這絕對是投喂的重要依據(jù)。但是我們?nèi)绾尾拍芰私怍~類的胃口呢?這個是喂魚過程中的關鍵同時也是難點。魚類不會說話,或者是說話我們聽不懂,或者是魚會發(fā)出饑餓的信號,但是至今我們都沒有發(fā)現(xiàn)或者理解。都說魚只有3s的記憶,也不會和人溝通。那么怎么知道魚今天餓不餓,胃口好不好呢?

在實際生產(chǎn)中,對魚類食欲的評估主要是由喂魚的人工觀察,這種方法雖然比較直觀,但是缺點也顯而易見,每個人的經(jīng)驗和水平不一樣,判斷的標準和結果也不統(tǒng)一。而對于大規(guī)模的養(yǎng)殖場,這樣的方式費時費力,人力成本的開銷也較高。此外,還有學者通過利用腸胃飽滿指數(shù)的方法來衡量魚的食欲,即將魚麻醉后取出并稱量其腸胃內(nèi)的干物質容量來量化饑餓程度。但是這種方法對魚來說是致命的,在實際生產(chǎn)中也不具有大規(guī)模推廣應用的可能。因此,如何不打擾魚的正常生長獲取其食欲是生產(chǎn)和研究中迫切需要解決的實際科學問題。

餓不餓:機器視覺察言觀色

通過分析和研究,發(fā)現(xiàn)雖然影響魚類攝食的因素很多,但它們都可以通過攝食過程中的行為變化表現(xiàn)出來。這其實和我們?nèi)祟愵愃?,我們餓的時候會有很多行為上的變化,有很多這樣的成語比如:狼吞虎咽,饑不擇食,嗷嗷待哺,饑虎撲食,等等。魚餓的時候也會有很多行為上的變化,可以直接反映其饑餓程度。簡單來說,魚吃飽了,活動的范圍和幅度就不一樣了!但是,對于魚餓不餓,只是一個模糊的概念,到底怎么才是餓,怎樣才是不餓呢,這就需要一個客觀準確的指標來描述魚的饑餓程度。而這一切都可以利用人工智能技術實現(xiàn)。

人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,理論和技術日益成熟,應用領域也不斷擴大。機器視覺技術是人工智能發(fā)展的一個重要分支。簡單說來,機器視覺就是用機器代替人眼和大腦來做觀察和判斷。視覺對人很重要,人類獲得訊息90%以上是依靠眼睛的。目前機器視覺已經(jīng)可以做到很多事情,比如車牌識別、文字識別、刷臉支付,自動駕駛無人車,制造業(yè)的自動檢測,視頻監(jiān)控等。主要的工作流程就是通過采集目標的圖像,傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)對圖像進行處理,分析后得到目標的形狀、大小、顏色、運動方向速度等形態(tài)信息,并輔助以智能的算法,根據(jù)應用的場合自動做出決策,或者是直接控制現(xiàn)場的設備。機器視覺的優(yōu)點非常多,由于它在采集圖像的過程中不會接觸被攝目標,也不會影響或者干擾目標的正?;顒雍瓦\行。此外,機器視覺的硬件系統(tǒng)只需要一個攝像頭和專用的處理模塊,在大規(guī)模的應用時成本優(yōu)勢明顯,是一種非接觸式、無損的、低成本的檢測方法。

然而,雖然機器視覺技術目前在工業(yè)現(xiàn)場用的比較成熟,但是,它還沒有大規(guī)模應用于水產(chǎn)養(yǎng)殖中。這是由于水產(chǎn)養(yǎng)殖的特殊性決定的,一方面攝像頭和研究對象之隔了水這一特殊的介質,光的折射、反光等現(xiàn)象影響了使用效果;另一方面,魚有隨環(huán)境顏色的變化調整體色的習性,導致采集到的圖像對比度非常低。為解決以上問題,還需要研究水面反光的處理方法,自適應的圖像對比度增強方法,達到最優(yōu)的視覺效果,從而增強機器視覺在水產(chǎn)養(yǎng)殖中的使用效果。

最后,通過一系列的圖像處理算法,自動分辨出每張圖片那個是魚,有多少魚,魚在哪里,因為魚的活動引起了圖像哪些地方發(fā)生變化等。結合連續(xù)采集的圖片,可以計算每張圖像中的魚運動的快慢,方向等。然后綜合以上的魚的位置,大小,方向,速度等信息,結合一系列的數(shù)學算法,就可以得到評價魚類的食欲和饑餓程度的指標。

喂多少:智能算法說了算

水產(chǎn)養(yǎng)殖投喂系統(tǒng)結構復雜,傳統(tǒng)投喂方法應用局限較大。隨著我國人工智能國家戰(zhàn)略的提出和落實,推進人工智能與水產(chǎn)養(yǎng)殖的深度交叉跨界融合勢在必行。利用智能算法,構建智能投喂決策方法,可以實現(xiàn)按魚類的需要進行投喂。作為一種新興的解決問題的形式,智能算法非常適合應用于水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)。當一個機器或者系統(tǒng)嵌入了這個算法后,它就擁有了人所具有的基本能力,比如觀察、思考、學習、創(chuàng)造等。

然而其怎么可以實現(xiàn)投喂量和啟停的判斷呢?和人類一樣,人類的經(jīng)驗和知識是通過學習得到的,人工智能模型或者算法之所以被稱為“智能”的,是因為這些模型可以模擬人類的認識和經(jīng)驗積累過程,也需要學習,只不過是其學習后判斷的標準是統(tǒng)一的,不會受客觀因素的影響。其實現(xiàn)主要是首先建立訓練集,告訴模型什么樣的行為參數(shù)輸入可以得到什么樣的輸出,模型訓練后,完成學習過程,建立了一定的規(guī)則(即“經(jīng)驗”)。后續(xù)就可以實現(xiàn)對輸入行為參數(shù)的判斷,自動輸出控制指令(繼續(xù)或者停止投喂),就實現(xiàn)了按魚類食欲的智能投喂決策,進而取代了以往靠簡單選取閾值判斷投喂。人工智能技術的出現(xiàn)使得喂魚這項枯燥的操作產(chǎn)生了巨大變化,它能代替人來決定什么時間開始和停止喂食。

好不好?數(shù)據(jù)來說話

在其研究中,其水平已經(jīng)處于國內(nèi)外領先水平,并取得了很多技術層面上的創(chuàng)新。首次提出了基于魚類行為指標的智能投喂方法,是對原先人工判斷的一個重大突破。實驗結果也表明,其可以極大節(jié)省飼料。更重要的是,如果任由節(jié)省的這部分飼料在水里分解,勢必會污染環(huán)境。

實驗結果也表明,在保證魚類正常生長的前提下,魚類的飼料轉化率大大提高,可以節(jié)省飼料的成本。更重要的是,如果任由節(jié)省的這部分飼料在水里分解,勢必會污染水質,有效的改善了水質。并且由于投喂的合理,魚不會出現(xiàn)饑一頓飽一頓的情況,福利水平也提高了,魚肉品質自然就會更好。經(jīng)濟效益自然就提高了。而基于人工智能的方法只需要一個攝像頭和一系列的軟件算法,并且在使用時,只需在初期設定和調試參數(shù),后續(xù)可以做到無人值守,可以降低人工的成本,具有大規(guī)模推廣應用的潛力。

但是截至目前,方法還只在一種魚身上進行了測試。下一步,將繼續(xù)完善其研究成果,通過在更多品種的魚,更多的養(yǎng)殖模式(比如網(wǎng)箱,池塘等)上試驗,提高方法的效果。并推進其在產(chǎn)業(yè)化中的應用,真正為產(chǎn)業(yè)發(fā)展解決實際問題,我們對其前景充滿信心。

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