魚道監測的智能化、自動化的是漁業可持續發展趨勢之一。現代智能技術為魚道監測領域帶來了巨大的效益,減少了勞動力,提高了運行和管理效率,對環境友好。機器學習是人工智能(AI)的一個分支,它使用經過訓練的算法模型從它觀察的數據中識別和學習特征。以到達包括測量尺寸、重量、分級、疾病檢測和物種分類等功能。
針對國內魚道開發的魚道監測系統將多個智能設備和傳感器集成到一個特殊結構的裝置中,實時監測魚道環境參數,然后通過自動收集的數據進行決策。通過物聯網、大數據、人工智能、5G、云計算、機器人等技術的應用,可以實現魚道監測的遠程控制和自動化。
智能魚道監測系統除了魚類的監測之外還涉及幾個方面,包括通過各種溫度、溶解氧、流速、水位傳感器收集信息,傳感器對魚道的水質參數進行采集;通過通信節點將采集到的數據傳輸到控制中心;分析存儲在云平臺的數據和決策;將決策反饋給各個執行單位。
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