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一种水族宠物饲养智能管理系统的制作方法

萌宠菠菠乐园
2024-11-17 11:54

一种水族宠物饲养智能管理系统的制作方法

本发明涉及水族宠物饲养，具体为一种水族宠物饲养智能管理系统。

背景技术：

1、水生动物是指主要在水中生活的动物，其中一些体型相对较小的热带鱼类以及龟类可以当做宠物进行饲养，申请号为201610303760.9的发明公开了一种智能水族缸及智能饲养管理系统，通过喂食器定时释放食物，使得水族动物进食规律，鱼类养成良好的进食习惯，进而促进水族的生长。

2、上述的管理系统是针对水族宠物的饮食来进行智能化的健康管理，但无法对整个水族环境生态系统进行全方面的饲养协调管理；因此，不满足现有的需求，对此我们提出了一种水族宠物饲养智能管理系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种水族宠物饲养智能管理系统，通过水族箱内部的各类传感器来进行数据的采集，对宠物的健康状况及饲养环境实时评估，实现宠物疾病自动诊断并生成治疗方案，帮助鱼友解决宠物饲养数据的诸多问题，如饲养环境评估及改善，宠物健康状况的实时掌控、宠物或饲养环境异常提供解决方案，出差后无法照料宠物等各类问题，可以解决现有技术中的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种水族宠物饲养智能管理系统，其特征在于，所述水族宠物饲养智能管理系统包括数据采集层、储存管理层、业务逻辑层、展示应用层和水族箱，数据采集层、储存管理层、业务逻辑层、展示应用层和水族箱之间相互交互，所述数据采集层包括网络数据、历史文档、监测数据和日志数据，所述储存管理层括养殖要素库、鱼病信息库、信息库、系统管理库以及mysql关系型数据库，其中，鱼病信息库智用于收集鱼类病变的信息数据，信息库用于收集除鱼病外的饲养数据以及鱼类信息数据，所述业务逻辑层包括应用服务接口、数据处理、数据管理、统计业务、水质分析、数据展板、养殖要素分析和mapreduce，所述展示应用层包括数据查询、数据管理和数据分析；

3、所述水族箱内部的esp32s开发板外接除氯传感器、ph传感器、浊度传感器、orp传感器、温控传感器以及加热装置、制氧装置、投喂电机装置、投药装置、净水装置，照明设备和多路继电器；

4、水族宠物饲养智能管理系统读取数据库中存入的过去一周的手动投喂数据，将早中晚的投喂时间数据取出平均值，作为自动执行投喂的时间段，当每天到达指定时段的时候由管理系统发出投喂命令，由控制饲料投喂的执行结构执行对应功能，启动对应饲料投喂电机进行定量投喂；

5、自动执行的投喂建议时间为：早7:10，中午12:15，晚18:25，投喂量为鱼种放养量×净增重倍数×饲料系数；

6、鱼净增重倍数为4～5，饲料系数为2～2.5；

7、php读取执行数据处理后由array转为json以接口的形式输出给展示应用层的同时并将执行数据反馈给esp32中对应的控制模块，命令执行后返回给服务端一条执行状态，如果该操作执行成功，计数器+1并存入数据库，如果执行失败，返回对应错误号，并重新回滚调用php中的回调函数，再次执行该命令，直至执行成功为止；

8、自动投喂程序默认执行周期为7天，执行周期的选值包括7天、15天、30天，执行至截止日期，该程序结束运行，并提示用户校正数据后，在客户端手动重启自动投喂功能，与此同时，根据数据库中记录宠物鱼相关的成长数据及宠物品种，返回建议设置的参数：如已经饲养的天数，不同成长阶段的水质要求，鱼粮投喂量的调整；

9、关于数据校正：随着宠物成长时间的推进，宠物鱼的成长指标会发生变化，所需环境指标也会随之发生变化，那么就需要对自动化程序的参数做出对应调整；

10、建议参数：首先回到相应的数据库中去检索是否存在可提供参考的数据如果存在则将数据读出并将参数压入数组$array后转成json发送给客户端展示，数据库中没有推荐参数则调用搜索引擎的接口获取专业数据并将数据压入数组，以json的形式输出给前端，并注明数据来源起到提示参考的作用；

11、数据库中预存参考数据作为ph值对比判断的标准值，如ph值预存标准参考数据是6.5～8.5，也就是当接收到传感器传来的数据不符合这一区间程序将被判断该项数据为false，程序进入该分支语句后调用数据校验程序，再次激活数据检测函数，并向传感器发出检测数据的命令，传感器接收命令后，再次将此时的数据传给服务端，服务端核对数据后，若结果依然false，则执行换水的相关函数，激活水族箱对应供能模块，水泵启动工作，执行并完成换水投药的相关工作；

12、ph：6.5～8.5，总碱度大于1mg当量/l

13、淡水中溶解氧饱和含量仅8-10ml/l，不到空气中含氧量的1/20，这表明淡水养殖水体的鱼类呼吸条件较差，据不完全统计，由于直接、间接缺氧致死的鱼类约占养殖鱼类死亡总数量的60％，因此溶氧是单数养殖的一项重要的水质指标；溶解氧饱和含量随温度，含盐量升高而下降；

14、淡水养殖水体溶氧范围在0.3-2.0ppm时不适于鱼生长；3.0-4.9ppm时，鱼可生存，但不充分；而溶氧大于5.0ppm时适于鱼类生存；

15、ph值与水中各个元素标准含量单位值相差近千倍；需要将各要素值转化到【0，1】区间范围内，对数据进行转化，这样可以减少不同要素取值范围差异过大而导致小数值数据价值被忽略的情况，这样可以减少不同要素取值范围差异过大而导致小数值数据价值被忽略的情况，使网络数据具有良好的拟合性；经过转化后的每一个特征值对于结果影响效果基本相同，减少了由于数据尺度差异带来的数据倾斜，对数据的转化处理可以提高数据接收速度；数据转化公式为：

16、

17、num和x分别为转化前和转化后的值，nummax和nummin分别为对应要素序列中的最大和最小值，由此公式对所有输入样本进行0-1的转化。

18、优选的，所述数据采集层，用于，

19、获取水温、ph值、化学需氧量、活性磷酸盐等水产养殖环境要素数据，据不同传感器测量要素特定的频率信号，并将其转化为对应的信息形式传输给服务器接口，通过水下传感器等检测设备获取的数据时本文进行数据挖掘和研究的主要数据来源监控视频数据流则通过协议传输至服务器进行回调解析获取，包括通过各解析器解析的网络、文档数据，这些数据是构成水生生物养殖大数据信息平台的数据基础。

20、优选的，所述储存管理层，包括，

21、饲养相关数据存储模块总体由关系数据库和分布式数据库构成，通过添加新节点扩充数据库以灵活扩容，并且hdfs进行分布式存储，数据检索采用hbase与hdfs结合的方式；

22、数据存储层分为一级和二级数据管理层，二级数据管理层以用户为单位进行存储，根据用户提供个性化数据存储业务，每个个体的数据来源对应用户并提供对应的信息服务，所有用户的数据通过整合重组和清洗转换构成数据中心，数据中心涵盖公共历史数据、集成和共享数据。

23、优选的，所述业务逻辑层：

24、该模块为顶层和数据层的业务处理模块，是整个平台的核心部分，用于实现业务逻辑和童工分布式计算框架，用户通过调用对应的业务接口，获取相应的检索、统计、分析、公式管理等服务。

25、优选的，还包括：宠物识别模块，用于采集水族宠物的目标图像，并根据所述目标图像进行分析，同时，基于分析结果建立水族宠物识别模型，具体包括：

26、图像采集单元，用于采集所述水族宠物的第一目标图像；

27、图像处理单元，用于：

28、读取所述第一目标图像，确定所述水族宠物在所述第一目标图像中的目标位置，同时，确定所述水族宠物在所述第一目标图像中的轮廓点；

29、根据所述目标位置以及所述轮廓点对所述第一目标图像进行拆分，确定所述水族宠物的第二目标图像；

30、获取所述第二目标图像的图像高频噪声以及所述第二目标图像的图像低频噪声，同时，基于所述图像高频噪声对所述第二目标图像进行第一去噪处理，并基于所述图像低频噪声对所述第二目标图像进行第二去噪处理；

31、基于所述第一去噪处理以及所述第二去噪处理生成第三目标图像；

32、图像读取单元，用于：

33、对所述第三目标图像进行读取，确定所述第三目标图像中所述水族宠物的特征点，并根据所述水族宠物的特征点在所述第三目标图像中进行标记，同时，根据标记结果构建所述水族宠物的三维立体网络；

34、在所述三维立体网络中确定所述特征点之间的连接关系，并根据所述特征点之间的连接关系确定所述特征点在所述三维立体网络中的特征向量，同时，根据所述特征点在所述三维立体网络中的特征向量确定所述水族宠物的外形特征；

35、模型建立单元，用于基于所述水族宠物的外形特征获取所述水族宠物的深度信息，同时，根据所述深度信息构建对所述水族宠物的进行识别的水族宠物识别模型；

36、宠物识别追踪单元，用于根据所述水族宠物识别模型对水族缸内的水族宠物进行识别追踪，确定所述水族缸内每个水族宠物的生活数据，同时，根据每个水族宠物对所述生活数据进行编号；

37、监控单元，用于基于编号结果将每个水族宠物对应的生活数据传输至所述应用展示层进行展示。

38、优选的，所述展示应用层：

39、该模块通过调取不同的业务处理接口，获取对应数据分析、查询结构，首先用户可根据筛选条件、需求进行水产相关信息检索，检索结果将以丰富的可视化展现形式进行展示，另外平台对检索、热点信息进行统计展示，同时提供水质评价、要素分析等分析服务，从数据挖掘的角度提供科学的预测、评价和建议。

40、优选的，所述数据层则采取mysql与hdfs相结合hbase模式进行数据库存储；

41、业务流程设计：数据导入，系统为注册用户提供个人数据上传，数据提交方式为form表单，系统通过相对应的内容处理对应的字段，通过流程控制语句对数据进行审核、重复清理、数据项规范后存入数据库；

42、导入业务流程有两个关键点：数据清洗，对解析成功的数据进行类型审核和清洗操作；数据检查，格式检查剔除不符合规范项，识别统一缺失数据项；

43、数据分析，用户可通过设置输入、输出项和历史数据获得要素分析模型并保存，以保存的模型会保存到模型管理模块，方便以后的使用。

44、优选的，所述数据分析流程步骤包括：

45、s1：算法|模型选择、编辑：用户可以选择已有的算法规则或添加新规则，算法选择、编辑包括算法选择，参数设定，公式编辑等，若已有算法不能满足需求，则用户进行规则添加，审核通过经过训练则添加的算法会出现在已有算法规则中；

46、s2：数据训练：在用户算法规则编辑步骤中对输入的类别、学习率等参数进行提交之后，系统将调取hdfs中数据行进网络训练，在达到精度之后，保存模型；

47、s3：结果输出：用户选择模型|算法并上传待分析数据集，通过已有模型|公式运转，最终输出对应结果。

48、优选的，所述数据清洗：

49、以自动投喂功能为例，过去一周的时间为一个周期，取同一时段的数值相加除以7，获取各项平均值作为记录数据更新至周期记录的数据库表，该库表参数可作为自动执行的执行参数，并保留这7天的数据，清洗删除日常记录数据库表中在此之前8-14天的数据，也就是删除上上周的数据，此程序固定一周执行一次，每次投喂剂量为固定最小值，随着成长周期的增加，单次投喂剂量成指数倍增加由php流程控制语句以参数循环递增的方式控制。

50、优选的，所述数据清洗内容包括对数据集的记录属性的清洗和对数据集中重复记录的清洗。

51、优选的，所述数据清洗步骤包括分析数据特点、制定清洗规则和检验清洗效果。

52、优选的，还包括：水族缸灰尘监控模块，用于对水族缸的灰尘量进行监控，并当水族缸的灰尘量达到基准灰尘量时，进行灰尘清除，具体包括：

53、灰尘监控评估单元，用于实时监测所述水族缸内的灰尘量，并将所述水族缸内的灰尘量与基准灰尘量进行比较，判断所述水族缸内是否需要进行灰尘清除；

54、其中，当所述水族缸内的灰尘量等于或小于所述基准灰尘量时，则判定所述水族缸内不需要进行灰尘清除；

55、否则，则判定所述水族缸内需要进行灰尘清除；

56、第一计算单元，用于当所述水族缸内的灰尘需要进行清除时，获取所述水族缸内的灰尘量以及所述水族缸的体积，并基于所述水族缸内的灰尘量以及所述水族缸的体积计算对所述水族缸内灰尘进行吸附的吸附评估模型；

57、

58、其中，q表示所述水族缸内灰尘进行吸附的吸附评估模型；v表示所述水族缸的体积；m表示所述水族缸内的灰尘量；cbalance表示所述水族缸内的基准灰尘量；k表示第一经验常数，且取值为1.02；n表示第二经验常数，且取值为0.98；ζ表示对灰尘进行吸附的影响因子，且取值范围为(0.01，0.03)；w表示所述水族缸内水的体积；

59、吸附量估计单元，用于基于所述吸附评估模型以及所述水族缸内的灰尘量评估对所述水族缸内的灰尘进行吸附的吸附量；

60、第二计算单元，用于基于对所述水族缸内灰尘的吸附量计算对所述水族缸内进行灰尘吸附的速度；

61、

62、其中，φ表示对所述水族缸内进行灰尘吸附的速度；p表示在所述水族缸内进行吸附操作时的吸附功率；s表示对所述水族缸内灰尘的吸附量；t表示吸附时间；h表示所述水族缸内的深度；

63、灰尘吸附单元，用于基于所述水族缸内的灰尘进行吸附的吸附量以及对所述水族缸内进行灰尘吸附的速度，生成灰尘吸附指令，并基于吸附指令控制吸附装置对所述水族缸内的灰尘进行吸附；

64、所述灰尘监控评估单元，还用于实时监控吸附后所述水族缸内的灰尘量，并当吸附后所述水族缸内的灰尘量小于所述基准灰尘量时，停止吸附工作。

65、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

66、1、本发明，利用水族设备智能化与数据应用技术相结合的方法，让水族宠物的饲养变得更简单、更科学、更省时、更省力、更省心、更省钱，并且大大减轻饲养难度和由此带来的时间成本，很好的解决了水族箱的水质问题，不会因为对数据掌控的不清晰而造成水资源的浪费，更不会因为水质质量问题造成宠物疾病或死亡，该系统可为用户所饲养的宠物进行有针对性数据反馈，可直接或间接进行最优的环境的部署；

67、2、本发明，通过水族箱内部的各类传感器来进行数据的采集，对宠物的健康状况及饲养环境实时评估，实现宠物疾病自动诊断并生成治疗方案，帮助鱼友解决宠物饲养数据的诸多问题，如饲养环境评估及改善，宠物健康状况的实时掌控、宠物或饲养环境异常提供解决方案，出差后无法照料宠物等各类问题；

68、3、本发明，服务端将采集到的数据进行甄别清洗处理，整理并重新存入有效数据，按照用户习惯，主要是以采集到的数据参数为依据，推算宠物饲养自动化的程序，管理系统接入搜索引擎api作为参考资料辅助填充数据资料，通过无线传输模块集中控制各个宠物饲养装置进行智能饲养，从而形成信息化、无线化、智能化的智慧饲养管理服务平台。

69、4、通过获取第二目标图像，有利于对水族宠物进行分析时提供便利，通过对第二目标图像进行去噪处理，从而使得对水族宠物的外形特征分析更加精准，通过构建水族宠物识别模型，极大的提高了对水族宠物识别的效率并提高对水族宠物管理的便利性以及精准性。

70、5、通过确定吸附评估模型，从而有利于准确衡量对水族缸内的灰尘进行吸附的吸附量，通过确定对水族缸内进行灰尘吸附的速度并基于吸附量生成吸附指令，并通过控制吸附装置实现对水族缸内的灰尘进行准确而吸附通过对清除后的水族缸内的灰尘量继续进行监控，从而确定对灰尘清除的准确性，本方案有利增加对水族缸内灰尘量的精确限制，从而有利于水族缸内环境的清洁，保障水族宠物的生活环境。