一种基于无人船的水产养殖饲料投喂方法及系统与流程

1.本技术涉及水产养殖技术领域，具体而言，涉及一种基于无人船的水产养殖饲料投喂方法及系统。


背景技术：

2.在水产养殖行业中，由于养殖场地比较大，因此现有技术通常使用无人船对水产动物进行饲料投放。现有的基于无人船的水产养殖饲料投喂方法的工作流程为：1、无人船按照预设路线移动；2、在到达预设路线上的预设投放点时，控制无人船上的饲料投喂模块投放预设量的饲料，即现有的基于无人船的水产养殖饲料投喂方法相当于定点定量地投放饲料。由于现有的基于无人船的水产养殖饲料投喂方法定点定量的投放饲料，而水产动物会在养殖场地中四处游动，即预设的投放点附近可能会出现没有水产动物、水产动物的数量过少或水产动物的数量过多的情况，因此现有的基于无人船的水产养殖饲料投喂方法存在由于预设的投放点附近没有水产动物或水产动物的数量过少而导致饲料浪费的问题以及由于预设的投放点附近的水产动物的数量过大而导致投放的饲料不足、水产动物的养殖效果受到影响的问题。
3.针对上述问题，目前尚未有有效的技术解决方案。


技术实现要素：

4.本技术的目的在于提供一种基于无人船的水产养殖饲料投喂方法及系统，能够有效地解决由于预设的投放点附近没有水产动物或水产动物的数量过少而导致饲料浪费的问题以及由于预设的投放点附近的水产动物的数量过大而导致投放的饲料不足、水产动物的养殖效果受到影响的问题。
5.第一方面，本技术提供了一种基于无人船的水产养殖饲料投喂方法，应用在基于无人船的水产养殖饲料投喂系统中，基于无人船的水产养殖饲料投喂系统包括无人船本体、饲料投喂组件、图像信息采集模块，饲料投喂组件设置在无人船本体上，饲料投喂组件用于将饲料投放到水中，图像信息采集模块设置在无人船本体的底部，图像信息采集模块用于采集图像信息，基于无人船的水产养殖饲料投喂方法包括以下步骤：控制无人船本体按照预设路线移动，并持续分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水产；在图像信息中存在目标水产时，根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息；根据聚集等级信息和预设的投喂方案获取投喂量信息；根据投喂量信息控制饲料投喂组件将饲料投放到水中。
6.本技术提供的一种基于无人船的水产养殖饲料投喂方法，先持续分析图像信息中是否存在目标水产，并在图像信息中存在目标水产时根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息，再根据聚集等级信息和投喂方案获取投喂量信息，并根据投喂量信息控制饲
料投喂组件将饲料投放到水中，由于该方法只有在图像信息中存在目标水产时才会获取聚集等级信息和根据聚集等级信息和投喂方案获取投喂量信息，即该方法相当于在检测到目标水产时根据目标水产的聚集程度投放与该聚集程度对应的饲料，因此该方法能够有效地解决由于预设的投放点附近没有水产动物或水产动物的数量过少而导致饲料浪费的问题以及由于预设的投放点附近的水产动物的数量过大而导致投放的饲料不足、水产动物的养殖效果受到影响的问题，从而有效地提高饲料的投放精确度。
7.可选地，控制无人船本体按照预设路线移动，并持续分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水产的步骤包括：控制无人船本体以预设的第一速度按照预设路线移动，并持续分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水产。
8.可选地，在图像信息中存在目标水产时，根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息的步骤包括：在图像信息中存在目标水产时，控制无人船本体以预设的第二速度按照预设路线移动，并根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息，第一速度大于第二速度。
9.由于在图像信息中存在目标水产时，该技术方案控制无人船本体以第二速度移动，而第一速度大于第二速度，因此该技术方案相当于在图像信息中不存在目标水产时控制无人船本体以一个较快的速度进行移动，在图像信息中存在目标水产时控制无人船本体以一个较慢的速度进行移动，以使无人船本体缓慢接近目标水产，从而有效地提高基于无人船的水产养殖饲料投喂方法的投喂效率和避免出现由于无人船本体快速接近目标水产而导致目标水产受到惊吓、目标水产散开的情况。
10.可选地，在图像信息中存在目标水产时，根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息的步骤包括：在图像信息中存在目标水产时，根据图像信息分析获取无人船本体与目标水产的距离信息；在距离信息小于等于预设的第一距离阈值时，控制无人船本体以预设的第二速度按照预设路线移动，并根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息，第一速度大于第二速度。
11.由于只有在图像信息中存在目标水产且距离信息小于等于第一距离阈值时，该技术方案才会控制无人船本体以第二速度移动，因此该技术方案能够有效地避免出现虽然无人船本体与目标水产的距离较大，但由于图像信息中存在目标水产而导致无人船本体以一个较慢的速度进行移动的情况，从而进一步地提高基于无人船的水产养殖饲料投喂方法的投喂效率。
12.可选地，图像信息采集模块通过伸缩组件设置在无人船本体的底部，基于无人船的水产养殖饲料投喂系统还包括深度信息采集模块，深度信息采集模块安装在无人船本体的底部，深度信息采集模块用于采集深度信息，控制无人船本体按照预设路线移动，并持续分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水产的步骤包括：控制无人船本体按照预设路线移动，并根据深度信息调节伸缩组件的伸出长度，以调节图像信息采集模块的下沉深度；在无人船本体移动过程中，持续分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水
产。
13.该技术方案通过设置伸缩组件能够调节图像信息采集模块的下沉深度，以减少图像信息采集模块与水产动物之间的距离，从而有效地避免出现由于水产动物停留在水产养殖池底部附近的水层，图像信息采集模块与水产动物之间的距离过大而导致难以采集到包括水产动物的图像信息或水产动物在图像信息中的清晰度较低的情况，进而有效地避免出现由于难以采集到包括水产动物的图像信息或水产动物在图像信息中的清晰度较低而导致难以检测图像信息中是否存在目标水产的情况。
14.可选地，基于无人船的水产养殖饲料投喂系统还包括温度信息采集模块，温度信息采集模块安装在无人船本体的底部，温度信息采集模块用于采集温度信息，根据深度信息调节伸缩组件的伸出长度，以调节图像信息采集模块的下沉深度的步骤包括：根据深度信息和温度信息调节伸缩组件的伸出长度，以调节图像信息采集模块的下沉深度。
15.水产养殖池中的水体的温度变化会导致水产动物停留的水层深度发生变化，因此该技术方案通过设置温度信息采集模块能够使图像信息采集模块的下沉深度更贴合水产动物停留的水层深度，从而使图像信息采集模块更容易地采集到包括水产动物的图像信息以及提高水产动物在图像信息中的清晰度。
16.可选地，投喂方案包括投喂饲料单位量，根据聚集等级信息和预设的投喂方案获取投喂量信息的步骤包括：根据聚集等级信息获取目标水产的预测数量信息；根据预测数量信息和投喂饲料单位量获取投喂量信息。
17.可选地，持续分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水产的步骤包括：基于预先训练的目标水产识别模型持续分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水产。
18.可选地，根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息的步骤包括：基于预先训练的目标水产特征采集模型根据图像信息获取目标水产的特征数量，并根据特征数量分析目标水产的聚集等级信息。
19.第二方面，本技术还提供了基于无人船的水产养殖饲料投喂系统，其包括：无人船本体；饲料投喂组件，设置在无人船本体上，用于将饲料投放到水中；图像信息采集模块，设置在无人船本体的底部，用于采集图像信息；控制器，与无人船本体、饲料投喂组件和图像信息采集模块电性连接；控制器用于控制无人船本体按照预设路线移动，并持续分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水产；控制器还用于在图像信息中存在目标水产时，根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息；控制器还用于根据聚集等级信息和预设的投喂方案获取投喂量信息；控制器还用于根据投喂量信息控制饲料投喂组件将饲料投放到水中。
20.本技术提供的一种基于无人船的水产养殖饲料投喂系统，先持续分析图像信息中是否存在目标水产，并在图像信息中存在目标水产时根据图像信息分析获取目标水产的聚
集等级信息，再根据聚集等级信息和投喂方案获取投喂量信息，并根据投喂量信息控制饲料投喂组件将饲料投放到水中，由于该系统只有在图像信息中存在目标水产时才会获取聚集等级信息和根据聚集等级信息和投喂方案获取投喂量信息，即该系统相当于在检测到目标水产时根据目标水产的聚集程度投放与该聚集程度对应的饲料，因此该系统能够有效地解决由于预设的投放点附近没有水产动物或水产动物的数量过少而导致饲料浪费的问题以及由于预设的投放点附近的水产动物的数量过大而导致投放的饲料不足、水产动物的养殖效果受到影响的问题，从而有效地提高饲料的投放精确度。
21.由上可知，本技术提供的一种基于无人船的水产养殖饲料投喂方法及系统，先持续分析图像信息中是否存在目标水产，并在图像信息中存在目标水产时根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息，再根据聚集等级信息和投喂方案获取投喂量信息，并根据投喂量信息控制饲料投喂组件将饲料投放到水中，由于该方法只有在图像信息中存在目标水产时才会获取聚集等级信息和根据聚集等级信息和投喂方案获取投喂量信息，即该方法相当于在检测到目标水产时根据目标水产的聚集程度投放与该聚集程度对应的饲料，因此该方法能够有效地解决由于预设的投放点附近没有水产动物或水产动物的数量过少而导致饲料浪费的问题以及由于预设的投放点附近的水产动物的数量过大而导致投放的饲料不足、水产动物的养殖效果受到影响的问题，从而有效地提高饲料的投放精确度。
附图说明
22.图1为本技术实施例提供的一种基于无人船的水产养殖饲料投喂方法的流程图。
23.图2为本技术实施例提供的一种基于无人船的水产养殖饲料投喂系统的结构示意图。
24.附图标记：1、无人船本体；11、船体；12、电池；13、电机；14、螺旋桨；2、饲料投喂组件；21、料仓模块；22、饲料投放模块；3、图像信息采集模块；4、伸缩组件。
具体实施方式
25.下面将结合本技术实施例中附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
26.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
27.第一方面，如图1和图2所示，本技术提供了一种基于无人船的水产养殖饲料投喂方法，应用在基于无人船的水产养殖饲料投喂系统中，基于无人船的水产养殖饲料投喂系统包括无人船本体1、饲料投喂组件2、图像信息采集模块3，饲料投喂组件2设置在无人船本体1上，饲料投喂组件2用于将饲料投放到水中，图像信息采集模块3设置在无人船本体1的底部，图像信息采集模块3用于采集图像信息，基于无人船的水产养殖饲料投喂方法包括以
下步骤：s1、控制无人船本体1按照预设路线移动，并持续分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水产；s2、在图像信息中存在目标水产时，根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息；s3、根据聚集等级信息和预设的投喂方案获取投喂量信息；s4、根据投喂量信息控制饲料投喂组件2将饲料投放到水中。
28.其中，该实施例的无人船本体1为能够按照预设路线移动或自主导航移动的船体11，具体地，该实施例的无人船本体1为后螺旋桨船，更具体地，该实施例的无人船本体1包括船体11、电池12、电机13和螺旋桨14，电机13和电池12均设置在船体11内，螺旋桨14设置在船体11直线后退方向的一侧，电机13用于驱动螺旋桨14旋转。该实施例的饲料投喂组件2设置在无人船本体1上，该饲料投喂组件2用于将饲料投放到水中，以对水产动物进行投喂，具体地，该实施例的饲料投喂组件2包括料仓模块21和饲料投放模块22，料仓模块21用于存储饲料，饲料投放模块22用于将料仓模块21中存储的饲料投放到水中。该实施例的图像信息采集模块3可以为rgb相机、深度相机和视觉传感器等能够采集图像信息的模块，图像信息采集模块3设置在无人船本体1的底部，因此该实施例的图像信息采集模块3能够采集水产养殖池内的图像。
29.步骤s1的预设路线可以为相关人员根据水产养殖池地图或水产养殖池相关参数预先规划的路线，步骤s1的预设路线也可以为无人船本体1根据水产养殖池地图或水产养殖池相关参数自主规划的路线。在无人船本体1按照预设路线移动过程中，步骤s1可以利用现有的图像识别算法或图像识别模型持续分析图像信息中是否存在目标水产，该目标水产为水产养殖池中需要投喂的水产动物。
30.步骤s2的工作原理为：由于每个目标水产单体均需要被投喂，若目标水产在水产养殖池中的某一位置越聚集，则饲料投喂组件2需要在此处投喂的饲料越多，若目标水产在水产养殖池中的某一位置越稀疏，则饲料投喂组件2需要在此处投喂的饲料越少，因此在检测到图像信息中存在目标水产时，步骤s2需要根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息，该聚集等级信息能够反映目标水产的聚集程度，该聚集等级信息也能够反映图像信息中的目标水产单体的预测数量。步骤s2可以利用现有的图像识别算法或图像识别模型等算法或模型获取图像信息中的目标水产单体的数量，并根据目标水产单体的数量和预设的划分规则获取目标水产的聚集等级信息，例如，预设的划分规则将0-10个目标水产单体划分为第一级，将11-20个目标水产单体划分为第二级，将21个及以上的目标水产单体划分为第三级，若图像信息中的目标水产单体的数量为9个，则聚集等级信息为第一级；若图像信息中的目标水产单体的数量为15个，则聚集等级信息为第二级。由于目标水产越聚集，其在图像信息中占用的图像面积越大，因此步骤s2也可以根据目标水产在图像信息中占用的图像面积分析获取目标水产的聚集等级信息。
31.步骤s3的投喂量信息为饲料投喂组件2需要投放的饲料的数量或重量。步骤s3的投喂方案为预设方案，该投喂方案可以为与聚集等级信息相关联的方案，例如，投喂方案为在聚集等级信息为第一级时需要投喂100g饲料，在聚集等级信息为第二级时需要投喂200g饲料，在聚集等级信息为第三级时需要投喂400g饲料，若聚集等级信息为第一级，则投喂量
信息为100g；若聚集等级信息为第二级，则投喂量信息为200g。步骤s4根据投喂量信息控制饲料投喂组件2将对应数量或重量的饲料投放到水中。应当理解的是，该实施例的无人船本体1在投放饲料过程中继续按照预设路线移动。
32.该实施例的工作原理为：本技术提供的一种基于无人船的水产养殖饲料投喂方法，先持续分析图像信息中是否存在目标水产，并在图像信息中存在目标水产时根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息，再根据聚集等级信息和投喂方案获取投喂量信息，并根据投喂量信息控制饲料投喂组件2将饲料投放到水中，由于该方法只有在图像信息中存在目标水产时才会获取聚集等级信息和根据聚集等级信息和投喂方案获取投喂量信息，即该方法相当于在检测到目标水产时根据目标水产的聚集程度投放与该聚集程度对应的饲料，因此该方法能够有效地解决由于预设的投放点附近没有水产动物或水产动物的数量过少而导致饲料浪费的问题以及由于预设的投放点附近的水产动物的数量过大而导致投放的饲料不足、水产动物的养殖效果受到影响的问题，从而有效地提高饲料的投放精确度。
33.在一些实施例中，步骤s1包括：s11、控制无人船本体1以预设的第一速度按照预设路线移动，并持续分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水产。
34.该实施例的第一速度为预设值，本领域技术人员可以根据实际需要改变第一速度的大小。
35.在一些实施例中，步骤s2包括：s21、在图像信息中存在目标水产时，控制无人船本体1以预设的第二速度按照预设路线移动，并根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息，第一速度大于第二速度。
36.该实施例的第二速度为小于第一速度的预设值，本领域技术人员能够根据实际需要改变第二速度的大小。由于在图像信息中存在目标水产时，该实施例控制无人船本体1以第二速度移动，而第一速度大于第二速度，因此该实施例相当于在图像信息中不存在目标水产时控制无人船本体1以一个较快的速度进行移动，在图像信息中存在目标水产时控制无人船本体1以一个较慢的速度进行移动，以使无人船本体1缓慢接近目标水产，从而有效地提高基于无人船的水产养殖饲料投喂方法的投喂效率和避免出现由于无人船本体1快速接近目标水产而导致目标水产受到惊吓、目标水产散开的情况。
37.在图像信息中存在目标水产时，上述实施例就会控制无人船本体1以第二速度移动，因此上述实施例会出现虽然无人船本体1与目标水产的距离较大，但由于图像信息中存在目标水产而导致无人船本体1以一个较慢的速度进行移动的情况，从而导致基于无人船的水产养殖饲料投喂方法的投喂效率下降。
38.为了解决该技术问题，在一些实施例中，步骤s2包括：s21’、在图像信息中存在目标水产时，根据图像信息分析获取无人船本体1与目标水产的距离信息；s22、在距离信息小于等于预设的第一距离阈值时，控制无人船本体1以预设的第二速度按照预设路线移动，并根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息，第一速度大于第二速度。
39.步骤s21’可以利用现有的图像距离提取算法、图像距离提取模型或图像距离提取
软件根据图像信息分析获取无人船本体1与目标水产的距离信息。步骤s22的第一距离阈值为预设值，本领域技术人员能够根据实际需要改变第一距离阈值的大小。由于只有在图像信息中存在目标水产且距离信息小于等于第一距离阈值时，该实施例才会控制无人船本体1以第二速度移动，因此该实施例能够有效地避免出现虽然无人船本体1与目标水产的距离较大，但由于图像信息中存在目标水产而导致无人船本体1以一个较慢的速度进行移动的情况，从而进一步地提高基于无人船的水产养殖饲料投喂方法的投喂效率。
40.在一些实施例中，图像信息采集模块3通过伸缩组件4设置在无人船本体1的底部，基于无人船的水产养殖饲料投喂系统还包括深度信息采集模块，深度信息采集模块安装在无人船本体1的底部，深度信息采集模块用于采集深度信息，步骤s1包括：s11’、控制无人船本体1按照预设路线移动，并根据深度信息调节伸缩组件4的伸出长度，以调节图像信息采集模块3的下沉深度；s12、在无人船本体1移动过程中，持续分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水产。
41.该实施例的伸缩组件4可以为伸缩杆、剪叉式伸缩组件等通过伸缩的方式调节长度的组件，由于该实施例的图像信息采集模块3通过伸缩组件4设置在无人船本体1的底部，因此该实施例可以通过伸缩组件4调节图像信息采集模块3的下沉深度。该实施例的深度信息采集模块可以为激光式测距传感器、声呐式测距传感器等能够采集深度信息的模块，该深度信息能够反映无人船本体1的底部与水产养殖池的底部之间的距离。步骤s11’根据深度信息调节伸缩组件4的伸出长度，以调节图像信息采集模块3的下沉深度，优选地，该实施例将图像信息采集模块3调节至其与水产养殖池的底部之间的距离等于预设的第二距离阈值，应当理解的是，在图像信息采集模块3与水产养殖池的底部之间的距离等于预设的第二距离阈值时，图像信息采集模块3不存在与水产养殖池的底部接触的风险。该实施例的工作原理为：水产动物通常停留在水产养殖池底部附近的水层，因此该实施例通过设置伸缩组件4能够调节图像信息采集模块3的下沉深度，以减少图像信息采集模块3与水产动物之间的距离，从而有效地避免出现由于水产动物停留在水产养殖池底部附近的水层，图像信息采集模块3与水产动物之间的距离过大而导致难以采集到包括水产动物的图像信息或水产动物在图像信息中的清晰度较低的情况，进而有效地避免出现由于难以采集到包括水产动物的图像信息或水产动物在图像信息中的清晰度较低而导致难以检测图像信息中是否存在目标水产的情况。
42.在一些实施例中，基于无人船的水产养殖饲料投喂系统还包括温度信息采集模块，温度信息采集模块安装在无人船本体1的底部，温度信息采集模块用于采集温度信息，根据深度信息调节伸缩组件4的伸出长度，以调节图像信息采集模块3的下沉深度的步骤包括：根据深度信息和温度信息调节伸缩组件4的伸出长度，以调节图像信息采集模块3的下沉深度。
43.该实施例的温度信息采集模块可以为温度计和温度传感器等能够采集温度信息的组件，由于该实施例的温度信息采集模块安装在无人船本体1的底部，因此该温度信息为水产养殖池中的水体的温度。该实施例的工作原理为：水产养殖池中的水体的温度变化会导致水产动物停留的水层深度发生变化，因此该实施例通过设置温度信息采集模块能够使
图像信息采集模块3的下沉深度更贴合水产动物停留的水层深度，从而使图像信息采集模块3更容易地采集到包括水产动物的图像信息以及提高水产动物在图像信息中的清晰度。
44.在一些实施例中，投喂方案包括投喂饲料单位量，步骤s3包括：s31、根据聚集等级信息获取目标水产的预测数量信息；s32、根据预测数量信息和投喂饲料单位量获取投喂量信息。
45.由于聚集等级信息能够反映图像信息中的目标水产单体的预测数量，因此步骤s31可以根据聚集等级信息获取目标水产的预测数量信息。该实施例的投喂饲料单位量为每一个目标水产单体需要被投喂的饲料量，因此步骤s32根据预测数量信息和投喂饲料单位量获取投喂量信息。例如，目标水产为虾，预测数量信息为20只，投喂饲料单位量为17.6g/只，则投喂量信息=20
×
17.6=352g；又例如，目标水产为加州鲈，预测数量信息为3条，投喂饲料单位量为625g/条，则投喂量信息=3
×
625=1875g。
46.在一些实施例中，持续分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水产的步骤包括：基于预先训练的目标水产识别模型持续分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水产。
47.该实施例利用预先训练的目标水产识别模型分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水产，具体地，该目标水产识别模型使用标注有目标水产的图像信息进行训练，例如，目标水产为加州鲈，则目标水产识别模型使用标注有加州鲈的图像信息进行训练。
48.在一些实施例中，根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息的步骤包括：基于预先训练的目标水产特征采集模型根据图像信息获取目标水产的特征数量，并根据特征数量分析目标水产的聚集等级信息。
49.该实施例利用预先训练的目标水产特征采集模型根据图像信息获取目标水产的特征数量，具体地，目标水产特征采集模型用于采集目标水产的典型特征并对该典型特征的数量进行统计，以目标水产为加州鲈为例，目标水产的典型特征可以为鱼尾、鱼头、鱼身纹理和鱼身色彩等特征。
50.由上可知，本技术提供的一种基于无人船的水产养殖饲料投喂方法，先持续分析图像信息中是否存在目标水产，并在图像信息中存在目标水产时根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息，再根据聚集等级信息和投喂方案获取投喂量信息，并根据投喂量信息控制饲料投喂组件2将饲料投放到水中，由于该方法只有在图像信息中存在目标水产时才会获取聚集等级信息和根据聚集等级信息和投喂方案获取投喂量信息，即该方法相当于在检测到目标水产时根据目标水产的聚集程度投放与该聚集程度对应的饲料，因此该方法能够有效地解决由于预设的投放点附近没有水产动物或水产动物的数量过少而导致饲料浪费的问题以及由于预设的投放点附近的水产动物的数量过大而导致投放的饲料不足、水产动物的养殖效果受到影响的问题，从而有效地提高饲料的投放精确度。
51.第二方面，如图2所示，本技术还提供了基于无人船的水产养殖饲料投喂系统，其包括：无人船本体1；饲料投喂组件2，设置在无人船本体1上，用于将饲料投放到水中；图像信息采集模块3，设置在无人船本体1的底部，用于采集图像信息；
控制器（图中未示出），与无人船本体1、饲料投喂组件2和图像信息采集模块3电性连接；控制器用于控制无人船本体1按照预设路线移动，并持续分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水产；控制器还用于在图像信息中存在目标水产时，根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息；控制器还用于根据聚集等级信息和预设的投喂方案获取投喂量信息；控制器还用于根据投喂量信息控制饲料投喂组件2将饲料投放到水中。
52.本技术实施例还提供了一种基于无人船的水产养殖饲料投喂系统，该基于无人船的水产养殖饲料投喂系统的工作原理与上述第一方面提供的一种基于无人船的水产养殖饲料投喂方法的工作原理相同，此处不再进行详细论述。
53.由上可知，本技术提供的一种基于无人船的水产养殖饲料投喂系统，先持续分析图像信息中是否存在目标水产，并在图像信息中存在目标水产时根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息，再根据聚集等级信息和投喂方案获取投喂量信息，并根据投喂量信息控制饲料投喂组件2将饲料投放到水中，由于该系统只有在图像信息中存在目标水产时才会获取聚集等级信息和根据聚集等级信息和投喂方案获取投喂量信息，即该系统相当于在检测到目标水产时根据目标水产的聚集程度投放与该聚集程度对应的饲料，因此该系统能够有效地解决由于预设的投放点附近没有水产动物或水产动物的数量过少而导致饲料浪费的问题以及由于预设的投放点附近的水产动物的数量过大而导致投放的饲料不足、水产动物的养殖效果受到影响的问题，从而有效地提高饲料的投放精确度。
54.由上可知，本技术提供的一种基于无人船的水产养殖饲料投喂方法及系统，先持续分析图像信息中是否存在目标水产，并在图像信息中存在目标水产时根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息，再根据聚集等级信息和投喂方案获取投喂量信息，并根据投喂量信息控制饲料投喂组件2将饲料投放到水中，由于该方法只有在图像信息中存在目标水产时才会获取聚集等级信息和根据聚集等级信息和投喂方案获取投喂量信息，即该方法相当于在检测到目标水产时根据目标水产的聚集程度投放与该聚集程度对应的饲料，因此该方法能够有效地解决由于预设的投放点附近没有水产动物或水产动物的数量过少而导致饲料浪费的问题以及由于预设的投放点附近的水产动物的数量过大而导致投放的饲料不足、水产动物的养殖效果受到影响的问题，从而有效地提高饲料的投放精确度。
55.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个机器人，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
56.另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以上升至一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
57.再者，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
58.在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
59.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于无人船的水产养殖饲料投喂方法，其特征在于，应用在所述基于无人船的水产养殖饲料投喂系统中，所述基于无人船的水产养殖饲料投喂系统包括无人船本体、饲料投喂组件、图像信息采集模块，所述饲料投喂组件设置在所述无人船本体上，所述饲料投喂组件用于将饲料投放到水中，所述图像信息采集模块设置在所述无人船本体的底部，所述图像信息采集模块用于采集图像信息，所述基于无人船的水产养殖饲料投喂方法包括以下步骤：控制所述无人船本体按照预设路线移动，并持续分析所述图像信息以检测所述图像信息中是否存在目标水产；在所述图像信息中存在所述目标水产时，根据所述图像信息分析获取所述目标水产的聚集等级信息；根据所述聚集等级信息和预设的投喂方案获取投喂量信息；根据所述投喂量信息控制所述饲料投喂组件将饲料投放到水中。2.根据权利要求1所述的基于无人船的水产养殖饲料投喂方法，其特征在于，所述控制所述无人船本体按照预设路线移动，并持续分析所述图像信息以检测所述图像信息中是否存在目标水产的步骤包括：控制所述无人船本体以预设的第一速度按照预设路线移动，并持续分析所述图像信息以检测所述图像信息中是否存在目标水产。3.根据权利要求2所述的基于无人船的水产养殖饲料投喂方法，其特征在于，所述在所述图像信息中存在所述目标水产时，根据所述图像信息分析获取所述目标水产的聚集等级信息的步骤包括：在所述图像信息中存在所述目标水产时，控制所述无人船本体以预设的第二速度按照预设路线移动，并根据所述图像信息分析获取所述目标水产的聚集等级信息，所述第一速度大于所述第二速度。4.根据权利要求2所述的基于无人船的水产养殖饲料投喂方法，其特征在于，所述在所述图像信息中存在所述目标水产时，根据所述图像信息分析获取所述目标水产的聚集等级信息的步骤包括：在所述图像信息中存在所述目标水产时，根据所述图像信息分析获取所述无人船本体与所述目标水产的距离信息；在所述距离信息小于等于预设的第一距离阈值时，控制所述无人船本体以预设的第二速度按照预设路线移动，并根据所述图像信息分析获取所述目标水产的聚集等级信息，所述第一速度大于所述第二速度。5.根据权利要求1所述的基于无人船的水产养殖饲料投喂方法，其特征在于，所述图像信息采集模块通过伸缩组件设置在所述无人船本体的底部，所述基于无人船的水产养殖饲料投喂系统还包括深度信息采集模块，所述深度信息采集模块安装在所述无人船本体的底部，所述深度信息采集模块用于采集深度信息，所述控制所述无人船本体按照预设路线移动，并持续分析所述图像信息以检测所述图像信息中是否存在目标水产的步骤包括：控制所述无人船本体按照预设路线移动，并根据所述深度信息调节所述伸缩组件的伸出长度，以调节所述图像信息采集模块的下沉深度；在所述无人船本体移动过程中，持续分析所述图像信息以检测所述图像信息中是否存
在目标水产。6.根据权利要求5所述的基于无人船的水产养殖饲料投喂方法，其特征在于，所述基于无人船的水产养殖饲料投喂系统还包括温度信息采集模块，所述温度信息采集模块安装在所述无人船本体的底部，所述温度信息采集模块用于采集温度信息，所述根据所述深度信息调节所述伸缩组件的伸出长度，以调节所述图像信息采集模块的下沉深度的步骤包括：根据所述深度信息和所述温度信息调节所述伸缩组件的伸出长度，以调节所述图像信息采集模块的下沉深度。7.根据权利要求1所述的基于无人船的水产养殖饲料投喂方法，其特征在于，所述投喂方案包括投喂饲料单位量，所述根据所述聚集等级信息和预设的投喂方案获取投喂量信息的步骤包括：根据所述聚集等级信息获取所述目标水产的预测数量信息；根据所述预测数量信息和所述投喂饲料单位量获取投喂量信息。8.根据权利要求1所述的基于无人船的水产养殖饲料投喂方法，其特征在于，所述持续分析所述图像信息以检测所述图像信息中是否存在目标水产的步骤包括：基于预先训练的目标水产识别模型持续分析所述图像信息以检测所述图像信息中是否存在目标水产。9.根据权利要求1所述的基于无人船的水产养殖饲料投喂方法，其特征在于，所述根据所述图像信息分析获取所述目标水产的聚集等级信息的步骤包括：基于预先训练的目标水产特征采集模型根据所述图像信息获取所述目标水产的特征数量，并根据所述特征数量分析所述目标水产的聚集等级信息。10.一种基于无人船的水产养殖饲料投喂系统，其特征在于，所述基于无人船的水产养殖饲料投喂系统包括：无人船本体；饲料投喂组件，设置在所述无人船本体上，用于将饲料投放到水中；图像信息采集模块，设置在所述无人船本体的底部，用于采集图像信息；控制器，与所述无人船本体、所述饲料投喂组件和所述图像信息采集模块电性连接；所述控制器用于控制所述无人船本体按照预设路线移动，并持续分析所述图像信息以检测所述图像信息中是否存在目标水产；所述控制器还用于在所述图像信息中存在所述目标水产时，根据所述图像信息分析获取所述目标水产的聚集等级信息；所述控制器还用于根据所述聚集等级信息和预设的投喂方案获取投喂量信息；所述控制器还用于根据所述投喂量信息控制所述饲料投喂组件将饲料投放到水中。

技术总结
本申请涉及水产养殖技术领域，具体提供了一种基于无人船的水产养殖饲料投喂方法及系统，该方法包括以下步骤：控制无人船本体按照预设路线移动，并持续分析图像信息以检测图像信息中是否存在目标水产；在图像信息中存在目标水产时，根据图像信息分析获取目标水产的聚集等级信息；根据聚集等级信息和预设的投喂方案获取投喂量信息；根据投喂量信息控制饲料投喂组件将饲料投放到水中；该方法能够有效地解决由于预设的投放点附近没有水产动物或水产动物的数量过少而导致饲料浪费的问题以及由于预设的投放点附近的水产动物的数量过大而导致投放的饲料不足、水产动物的养殖效果受到影响的问题。影响的问题。影响的问题。


技术研发人员：周晖云 黄家明 洪列辉 洪海彬 洪伟彬 彭万深 曾华
受保护的技术使用者：周晖云
技术研发日：2023.07.25
技术公布日：2023/9/16