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龍圖騰網(wǎng)獲悉乳山市海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展中心申請的專利一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的水產(chǎn)養(yǎng)殖智能監(jiān)測管理系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119584143B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510137952.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04W16/18；該發(fā)明授權(quán)一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的水產(chǎn)養(yǎng)殖智能監(jiān)測管理系統(tǒng)是由王航寧;于成松;譚林濤;徐雯雯設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的水產(chǎn)養(yǎng)殖智能監(jiān)測管理系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的水產(chǎn)養(yǎng)殖智能監(jiān)測管理系統(tǒng)，涉及水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：布設(shè)模塊，用于確定水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境中的關(guān)鍵位置，并在關(guān)鍵位置布設(shè)多個傳感器節(jié)點；通訊模塊，用于與多個傳感器節(jié)點無線通信連接，以發(fā)送各傳感器節(jié)點監(jiān)測到的養(yǎng)殖數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析模塊，與所述通訊模塊連接，用于接收并分析所述通訊模塊發(fā)送的養(yǎng)殖數(shù)據(jù)，并確定動態(tài)修正值；利用動態(tài)修正值，對當(dāng)前的傳感器節(jié)點位置進(jìn)行調(diào)整，以得到最終的位置節(jié)點。本發(fā)明可以提升水產(chǎn)養(yǎng)殖的智能化水平。

本發(fā)明授權(quán)一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的水產(chǎn)養(yǎng)殖智能監(jiān)測管理系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的水產(chǎn)養(yǎng)殖智能監(jiān)測管理系統(tǒng)，其特征在于，包括： 布設(shè)模塊，用于確定水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境中的關(guān)鍵位置，包括：對水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境的整體布局、水流動態(tài)、養(yǎng)殖池形狀和大小進(jìn)行評估，以得到環(huán)境評估結(jié)果；基于環(huán)境評估結(jié)果，確定初步選點，初步選點包括水流交匯點、養(yǎng)殖池的邊緣區(qū)域或增氧設(shè)備附近；構(gòu)建一個二維矩陣，代表水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境的平面布局，矩陣的每個元素對應(yīng)養(yǎng)殖環(huán)境中的一個具體位置；根據(jù)初步選點，計算位置矩陣中的相應(yīng)元素對應(yīng)的權(quán)重值，其中，權(quán)重值根據(jù)水流動態(tài)、水質(zhì)變化、增氧設(shè)備影響和邊緣區(qū)域影響得到；創(chuàng)建一個特征矩陣，其中包含影響關(guān)鍵位置選擇的各種因素，包括水質(zhì)參數(shù)的變化率、氣象參數(shù)的穩(wěn)定性和養(yǎng)殖生物的分布密度，每個因素對應(yīng)特征矩陣的一列；將位置矩陣與特征矩陣進(jìn)行矩陣乘法運算，每個位置都得到一個綜合值；根據(jù)矩陣乘法運算得到的綜合值，對所有位置根據(jù)綜合值的大小進(jìn)行排序，以得到對應(yīng)的關(guān)鍵位置，在關(guān)鍵位置布設(shè)多個傳感器節(jié)點； 通訊模塊，用于與多個傳感器節(jié)點無線通信連接，以發(fā)送各傳感器節(jié)點監(jiān)測到的養(yǎng)殖數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)分析模塊，與所述通訊模塊連接，用于接收并分析所述通訊模塊發(fā)送的養(yǎng)殖數(shù)據(jù)，并根據(jù)高斯分布函數(shù)、節(jié)點的實時監(jiān)測值與節(jié)點的參考值的差值，以及信號強度和的比值，確定動態(tài)修正值；利用動態(tài)修正值，對當(dāng)前的傳感器節(jié)點位置進(jìn)行調(diào)整，以得到最終的位置節(jié)點； 構(gòu)建模塊，用于根據(jù)最終的位置節(jié)點，獲取各傳感器節(jié)點監(jiān)測的養(yǎng)殖數(shù)據(jù)，其中，養(yǎng)殖數(shù)據(jù)包括監(jiān)測的水質(zhì)參數(shù)、氣象參數(shù)以及養(yǎng)殖生物的生長狀態(tài)參數(shù)；將各傳感器節(jié)點的養(yǎng)殖數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，形成綜合數(shù)據(jù)集，從綜合數(shù)據(jù)集中提取反映水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境的狀態(tài)和變化趨勢的關(guān)鍵特征；根據(jù)關(guān)鍵特征構(gòu)建模擬養(yǎng)殖池的水流動態(tài)、水質(zhì)分布、氣象條件以及養(yǎng)殖生物的生長狀態(tài)的預(yù)測模型；根據(jù)預(yù)測模型以及實時的養(yǎng)殖數(shù)據(jù)，對未來養(yǎng)殖環(huán)境進(jìn)行實時預(yù)測，以得到預(yù)測結(jié)果； 預(yù)警模塊，用于根據(jù)預(yù)測結(jié)果，以及預(yù)設(shè)的閾值生成對應(yīng)的預(yù)警信息； 與多個傳感器節(jié)點無線通信連接，以發(fā)送各傳感器節(jié)點監(jiān)測到的養(yǎng)殖數(shù)據(jù)，包括： 根據(jù)關(guān)鍵位置，確定傳感器節(jié)點的位置、數(shù)量和類型，設(shè)定遺傳算法的初始參數(shù)，包括種群大小、交叉率、變異率和迭代次數(shù)； 采用二進(jìn)制編碼表示無線通信路徑，初始化一個種群，其中包含多個個體，每個個體代表一種無線通信方案； 定義適應(yīng)度函數(shù)來評估每種無線通信方案的優(yōu)劣； 根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)，選擇對應(yīng)的個體進(jìn)入下一代，隨機選擇兩個個體，以交換對應(yīng)的部分基因，產(chǎn)生新的個體，通過多次迭代，不斷優(yōu)化種群中的個體，即無線通信方案；在每次迭代后，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)評估當(dāng)前種群中個體的優(yōu)劣，并進(jìn)行選擇和遺傳操作，當(dāng)達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)時，停止迭代，并輸出最終的無線通信方案，即對應(yīng)的個體，適應(yīng)度函數(shù)的計算公式為： ； 其中，表示適應(yīng)度函數(shù)；表示個體，即：無線通信方案，包含節(jié)點位置和節(jié)點間的通信路徑；、、和表示權(quán)重因子，調(diào)整各項指標(biāo)的重要性；表示有效覆蓋區(qū)域；表示目標(biāo)區(qū)域總面積；表示第i和第j個節(jié)點之間的距離；表示第i個節(jié)點的傳輸延遲，包括處理時間和鏈路延遲；表示第i個節(jié)點的傳輸失敗概率；i和j分別表示兩個不同的節(jié)點；n是節(jié)點總數(shù)； 根據(jù)最終的無線通信方案，配置傳感器節(jié)點和無線通信網(wǎng)絡(luò)； 根據(jù)配置的傳感器節(jié)點和無線通信網(wǎng)絡(luò)，發(fā)送各傳感器節(jié)點監(jiān)測到的養(yǎng)殖數(shù)據(jù)； 動態(tài)修正值的計算公式為： ； 其中，表示動態(tài)修正值；表示第i個傳感器節(jié)點到目標(biāo)位置的距離；表示第i個傳感器節(jié)點的實時監(jiān)測值；表示第i個傳感器節(jié)點的參考值；表示高斯分布的標(biāo)準(zhǔn)差；表示傳感器節(jié)點的數(shù)量；和分別表示第i個傳感器和第j個傳感器的信號強度；i和j是索引，用于表示不同的傳感器； 利用動態(tài)修正值，對當(dāng)前的傳感器節(jié)點位置進(jìn)行調(diào)整，以得到最終的位置節(jié)點，包括： 確定原始傳感器節(jié)點位置，每個傳感器節(jié)點的位置用三維坐標(biāo)（x，y，z）來表示，其中，x和y表示水平面上的位置，z表示水深； 根據(jù)監(jiān)測區(qū)域的大小和形狀、以及當(dāng)前傳感器節(jié)點的分布情況，定義位置的調(diào)整步長； 將動態(tài)修正值分解成三個動態(tài)修正分量，分別對應(yīng)于x軸、y軸和z軸三個方向，將每個方向的動態(tài)修正分量與調(diào)整步長相乘，得到一個三維的調(diào)整向量，動態(tài)修正值被分解為dx，dy，dz，調(diào)整向量為dx×步長，dy×步長，dz×步長； 將計算出的調(diào)整向量分別加到每個傳感器節(jié)點的原始三維坐標(biāo)上，以得到最終的位置節(jié)點，即，最終的x坐標(biāo)＝原始x坐標(biāo)＋dx×步長；最終的y坐標(biāo)＝原始y坐標(biāo)＋dy×步長；最終的z坐標(biāo)＝原始z坐標(biāo)＋dz×步長； 將動態(tài)修正值分解成三個動態(tài)修正分量，分別對應(yīng)于x軸、y軸和z軸三個方向，包括： 收集一個包含傳感器節(jié)點位置和讀數(shù)的數(shù)據(jù)集； 對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)中傳感器節(jié)點的位置變化，生成對應(yīng)的dx、dy、dz分量作為訓(xùn)練標(biāo)簽； 構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并定義輸入層和輸出層，輸入層包含傳感器讀數(shù)和位置坐標(biāo)；輸出層有三個節(jié)點，分別對應(yīng)dx、dy、dz三個分量的預(yù)測值，設(shè)置隱藏層，并確定對應(yīng)的ReLU函數(shù)； 將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集； 使用訓(xùn)練集對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過反向傳播算法和梯度下降算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)，以得到最終的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型； 將當(dāng)前傳感器節(jié)點的讀數(shù)和位置坐標(biāo)輸入到最終的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，通過最終的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的前向傳播計算，得到預(yù)測的dx、dy、dz分量值； 根據(jù)預(yù)測結(jié)果，以及預(yù)設(shè)的閾值生成對應(yīng)的預(yù)警信息，包括： 從預(yù)測模型中實時獲取模擬數(shù)據(jù)的關(guān)鍵指標(biāo)，關(guān)鍵指標(biāo)包括水流動態(tài)、水質(zhì)分布、氣象條件以及養(yǎng)殖生物的生長狀態(tài)的預(yù)測值； 基于歷史數(shù)據(jù)分析，為各項關(guān)鍵指標(biāo)設(shè)定對應(yīng)的預(yù)警閾值； 將關(guān)鍵指標(biāo)與預(yù)警閾值進(jìn)行比對，判斷各項關(guān)鍵指標(biāo)是否超出或接近預(yù)警閾值，以得到比對結(jié)果； 根據(jù)比對結(jié)果，確定是否觸發(fā)預(yù)警。

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