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智能水產養殖解決方案
傳統水產養殖業以犧牲自然環境資源和大量的物質消耗等粗放式飼養方式為主要特征，經濟效益低而且污染水體環境。越來越多的現代化養殖方式，如網箱養殖、流水養殖等，立體利用水域、水陸復合生產的生態漁業，以保持漁業資源可持續利用的技術開始得到廣泛的應用。
目前的水產養殖精細化水平較低，以飼料投放為例，目前多數養殖場中的飼料采用人工投放，技術粗糙、隨意性大，不僅造成了飼料的浪費，而且由于飼料在水中穩定性差，轉化效率低，飼料系數高，影響了魚類的正常生長，也造成了養殖水體中各種有機物的大量積累，惡化了魚類的生長環境，增加了病害發生的機會。物聯網技術的發展為智能水產養殖的產生創造了條件?；谥悄軅鞲屑夹g、智能處理技術及智能控制等物聯網技術開姝智能水產養殖系統，集數據、圖像實時采集、無線傳輸、智能處理和預測預警信息發布、輔助決策等功能于一體，通過對水質參數的準確檢測、數據的可靠傳輸、信息的智能處理以及控制機構的智能控制，實現水產養殖的管理。
智能水產養殖例，通過對飼料顆粒、養殖環境和魚群的實時感知，實現了精確的飼料投放。如圖顯示了該系統架構由水底攝影機、多普勒顆粒傳感器、紅外傳感器、網箱感知單元、無線發射器和管理后臺系統組成。水下攝像頭用于采集魚攝食圖像;多普勒傳感器和經外傳感器均安裝在主進食區下方，分別利用多普勒疚和經外線光學系統檢測落向傳感器的剩余飼料顆粒;網箱感知單元包括溫度傳感器、溶氧傳感器和水流傳感器，用于獲得水中溫度、溶氧量和水流方向、速度信息等。
水底攝影機、多普勒顆粒傳感器、紅外傳感器與網箱感知單元相連組成傳感器網，傳感器采集的數據在網箱感知單元匯聚后經無線發射器發送給系統后臺。后臺系統根據攝像機采集的魚長度和高度的圖像估計出針的重量，并通過預先設定的攝食行為特性和魚的重量、溫度等參數，計算出預期的每日飼料投放總量。根據檢測到的剩余飼料顆粒和魚攝食圖像設定投餌器進料速度和飼料數量，以及水中溶氧水平和水流速度，選擇最適宜的投料時機，當水中溶氧含量人氏 或水流速度過快時，系統暫停網箱的投餌作業。
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