概述

开发基于多模态数据感知的养殖智能巡检系统，实现全天候、全过程、全空间无人化养殖巡检。

需求详情

研究水产养殖复杂场景下多模态感知数据处理与融合方法，构建全生命周期水产养殖数据集；研发面向复杂场景（雾气干扰、密集立杆遮挡、光照多样性等）的养殖多目标（养殖设施、增氧水花、作业人员、农具等）识别方法；研究基于增氧机水花参数的水质实时评估模型；研发农事作业行为（放苗、撒药、起捕、清淤等）AI视觉智能感知技术；研究摄食量、水产规格尺寸视觉识别智能算法；开发基于多模态数据感知的养殖智能巡检系统，实现全天候、全过程、全空间无人化养殖巡检。

技术参数

（1）开发一套养殖多模态感知巡检系统，支持复杂场景（雾气干扰、密集立杆遮挡、光照多样性等）下养殖目标、水体老化程度、增氧机开关状态及农事行为的识别与自动记录，要求养殖目标识别类别≥4种、准确率≥92%，水体老化程度预测准确率≥85%，农事作业行为识别类型≥3类、准确率≥90%；（2）研制一套饵料智能体投喂装备，支持投喂策略自动生成模式≥12种（不同水产发育阶段、健康状态、摄食量状态），知识图谱增强的饵料投喂智能体模型生成投喂策略的准确率≥95%，料台量化检测反馈延迟≤1秒，对料台中的摄食残余量、水产尺寸检测误差≤5%；（3）提供一套面向无人渔场的水产养殖智能体平台，要求支持水质参数、农事行为异常预警功能，支持水产养殖监、管、控一体化综合应用，支持接入养殖物联网传感器种类不少于10种。