集鱼过程智能化监控与动态管理方法及系统与流程

本发明涉及集鱼动态管理，尤其涉及集鱼过程智能化监控与动态管理方法及系统。

背景技术：

1、集鱼作业是水产捕捞、鱼苗培育等场景中的关键环节，其核心目标是高效聚集目标鱼群，为后续捕捞或管理提供便利。

2、现有一种集鱼过程动态管理方法，包括以下步骤：在水电站尾水出口设置固定集鱼设施，将发电尾水引入集鱼池，从特定布置的双列、多层进鱼口流出，形成覆盖表－中－底全水层、垂向全覆盖且水平多梯度的三维水流；鱼类被水流吸引进入集鱼池后，通过集鱼箱将其收集，再通过起吊设备将集鱼箱吊离水面、提升至上游水域，完成过坝运输；对集鱼种类、数量、重量和体长等参数进行测量和记录，通过人工或半自动方式获取基础数据；基于采集的数据，结合电站调度发电流量、坝下水位变化，分析影响集鱼效果的关键因素，提出多因素条件下的最佳集鱼运行方案；收集的鱼类经过分级格栅分类，暂养后转运至上游水域，帮助鱼类上行过坝。

3、现有方法具有技术成熟可靠，工程实践证明有效、投资与运行成本显著降低以及设备可靠性高的优点。但同时也存在一些缺点：第一，感知维度单一，信息覆盖存在明显盲区，现有方法主要以流量和水位作为主要调控依据，监测数据来源有限，对鱼群分布密度、鱼体健康状态、鱼群游向变化、鱼群活跃度等信息缺乏实时感知能力，对水体环境数据、水面异常态势、气象水文、设备运行参数等多源数据的采集和融合不足，导致对集鱼过程的感知存在盲区，难以及时察觉鱼群行为异常或水质突变；第二，鱼群行为模式识别能力不足，现有方法的动态管理本质上仍以事后统计分析和人工经验判断为主，缺乏对鱼群复杂行为的实时识别，导致决策滞后；第三，决策能力较弱，现有方法的动态管理停留在运行参数被动优化的层面，自主生成多维度调控决策方案的能力较弱。

技术实现思路

1、本发明针对背景技术中存在感知维度单一，信息覆盖存在明显盲区、鱼群行为模式识别能力不足以及决策能力较弱的问题，提出集鱼过程智能化监控与动态管理方法及系统。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：集鱼过程智能化监控与动态管理方法，包括以下步骤：

3、构建空－水－底立体感知网络，分别感知采集水体环境数据、鱼群分布数据、水面态势数据、集鱼设备数据、气象水文数据以及鱼获数据；

4、对感知采集的数据进行预处理；

5、基于ai算法，依次进行鱼群行为模式识别、集鱼效率评估以及集鱼态势研判，后输出集鱼态势综合研判报告；

6、实时监测六类融合分析标签和综合态势评分，判定是否触发综合预警或专项预警并确定预警等级，在多条件同时触发时执行等级升级，生成含预警内容与处置建议的预警事件，按等级差异化推送至对应人员；

7、基于预警事件和集鱼态势综合研判报告，关联融合分析标签和综合态势评分，生成多维度调控决策方案并自动执行。

8、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：集鱼过程智能化监控与动态管理系统，包括立体感知采集模块、预处理模块、ai分析研判模块、智能预警管理模块、智能调控模块以及自动执行模块；

9、所述立体感知采集模块构建空－水－底立体感知网络，分别感知采集水体环境数据、鱼群分布数据、水面态势数据、集鱼设备数据、气象水文数据以及鱼获数据；

10、所述预处理模块对感知采集的数据进行预处理；

11、所述ai分析研判模块基于ai算法，依次进行鱼群行为模式识别、集鱼效率评估以及集鱼态势研判，后输出集鱼态势综合研判报告；

12、所述智能预警管理模块实时监测六类融合分析标签和综合态势评分，判定是否触发综合预警或专项预警并确定预警等级，在多条件同时触发时执行等级升级，生成含预警内容与处置建议的预警事件，按等级差异化推送至对应人员；

13、所述智能调控模块基于预警事件和集鱼态势综合研判报告，关联融合分析标签和综合态势评分，生成多维度调控决策方案；

14、所述自动执行模块用于自动执行多维度调控决策方案。

15、与现有技术相比，本发明包括以下至少一种有益技术效果：

16、第一，针对现有技术感知维度单一，信息覆盖存在明显盲区的缺点，本发明构建空－水－底立体感知网络，分别感知采集水体环境数据、鱼群分布数据、水面态势数据、集鱼设备数据、气象水文数据以及鱼获数据，这一立体感知网络消除了感知盲区，覆盖了从空中监视到水下探测、从环境参数到设备状态的全部关键要素，实现了集鱼过程的全要素数字化。

17、第二，针对现有技术鱼群行为模式识别能力不足的缺点，本发明基于ai算法实时识别七类鱼群行为模式，即定向游弋、原地回旋、密集聚集、分散逃逸、深层下潜、表层上浮以及静止悬浮，将鱼群行为的事后统计转变为实时感知，一旦鱼群出现分散逃逸、异常上浮或下潜等异常行为，系统可立即响应以保障损失最小化。

18、第三，针对现有技术决策能力较弱的问题，本发明实时监测六类融合分析标签和综合态势评分，判定是否触发综合预警或专项预警并确定预警等级，在多条件同时触发时执行等级升级，生成含预警内容与处置建议的预警事件，按等级差异化推送至对应人员，基于预警事件和综合研判报告，自动生成并执行设备调控方案、船只调控方案以及收鱼决策方案， 将综合预警结合专项预警的双轨预警体系与多条件同时触发时自动升级预警等级的联动机制相结合，在多异常并发场景下实现了预警响应水平的自适应提升，同时多维度方案自动生成并执行，省时省力且自动化水平高。

1.集鱼过程智能化监控与动态管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的集鱼过程智能化监控与动态管理方法，其特征在于，所述水体环境数据包括水温、溶解氧、ph、氨氮、亚硝酸盐以及浊度；所述鱼群分布数据包括位置、密度、游动方向、几何形态、活跃度、体重估算值以及鱼体健康状态；所述水面态势数据包括船只位置、作业状态以及水面异常；所述集鱼设备数据包括启停状态、运行参数、工作时长以及故障代码；所述气象水文数据包括风力、风向、潮汐、水流以及泥沙淤积；所述鱼获数据包括收鱼量、鱼种、规格以及品质等级。

3.根据权利要求2所述的集鱼过程智能化监控与动态管理方法，其特征在于，所述鱼体健康状态为健康占比、亚健康占比、患病占比以及死亡占比；所述水面异常包括泡沫异常聚集、漂浮物异常、异常波纹或漩涡、水面变色以及船只异常停留；所述规格包括体重规格和体长规格，所述体重规格包括小规格、中规格以及大规格，所述体长规格包括小规格、中规格以及大规格；所述品质等级指渔获物在鲜度、体表完整性、肌肉组织状态等方面的综合质量评价分级，具体指标包括眼球、鳃色、体表以及肌肉。

4.根据权利要求3所述的集鱼过程智能化监控与动态管理方法，其特征在于，所述预处理包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的集鱼过程智能化监控与动态管理方法，其特征在于，所述集鱼过程融合数据记录包括时间戳、空间网格编码、各类数据的关键字段摘要以及融合分析标签；

6.根据权利要求5所述的集鱼过程智能化监控与动态管理方法，其特征在于，所述鱼群行为模式包括定向游弋、原地回旋、密集聚集、分散逃逸、深层下潜、表层上浮以及静止悬浮；

7.根据权利要求6所述的集鱼过程智能化监控与动态管理方法，其特征在于，所述集鱼态势综合研判报告包括态势总览、关键告警以及作业优化建议，所述态势总览即当前集鱼过程的综合态势评分，所述综合态势评分由集鱼效率评分、水质风险评分、设备运行评分、作业安全评分四个维度加权计算得出，所述集鱼效率评分由评估步骤直接得出，所述水质风险评分基于水温、溶解氧、ph、氨氮、亚硝酸盐以及浊度实测数据计算求得，所述设备运行评分基于设备故障率、声光设备工作率、网具完整率、能耗效率以及传感器在线率综合计算求得，所述作业安全评分基于风浪等级、能见度、人员操作合规率、应急设备完好率以及航道冲突风险综合计算求得；所述关键告警即当任意融合分析标签达到高危等级时自动生成的告警信息；所述告警信息包括告警类型、告警等级、告警内容描述、关联数据摘要以及建议处置措施；所述作业优化建议即基于鱼群行为模式识别结果与集鱼效率评估结果生成的作业优化建议。

8.根据权利要求7所述的集鱼过程智能化监控与动态管理方法，其特征在于，所述综合预警等级由严重到轻微依次为一级预警、二级预警、三级预警、四级预警；所述专项预警包括水质专项预警、设备专项预警、安全专项预警、收鱼专项预警以及鱼群专项预警；所述水质专项预警等级依据水质风险标签等级确定，所述设备专项预警等级依据设备运行标签等级确定，所述安全专项预警等级依据作业安全标签等级确定，所述收鱼专项预警等级依据收鱼时机标签等级确定；所述预警内容包括预警编号、预警类型、预警等级、预警内容描述以及关联数据摘要。

9.根据权利要求8所述的集鱼过程智能化监控与动态管理方法，其特征在于，所述多维度调控决策方案包括设备调控方案、船只调控方案以及收鱼决策方案；

10.集鱼过程智能化监控与动态管理系统，应用如权利要求1-9任一项所述的集鱼过程智能化监控与动态管理方法，其特征在于，包括立体感知采集模块、预处理模块、ai分析研判模块、智能预警管理模块、智能调控模块以及自动执行模块；