CN112293332A - 一种可视化智能生态养殖集装箱 - Google Patents

Abstract

本发明涉及养殖技术领域，尤其是一种可视化智能生态养殖集装箱；包括外集装箱，通过集装箱内安装的环境传感器和总控制器抓取数据，这些数控包括但不限于：水温、臭氧浓度、含氧量、曝气量、曝气频率、光照时间、光照强度、污水排放时间、污水排放频率，通过对大数据的采集、清洗、标签、分析，采用自动化数据画像技术、智能化数据聚合技术，提供主动推送和闭环管控，建立大数据的聚合可视化与管控体系；可以通过肉眼查看集装箱养殖环境；通过将养殖数据的获取、清洗、分析等获得利于管理人员实时查看的可视化图表(包括动画)，从而利于管理人员进行实时的养殖决策，由于信息处理能力强大，故可大幅度提升管理人员管理效率。

Description

一种可视化智能生态养殖集装箱

技术领域

本发明涉及养殖技术领域，尤其是一种可视化智能生态养殖集装箱。

背景技术

随着我国经济的发展，目前城市用地价格已经日趋昂贵，原先依靠大城市市场的郊区养殖场由于租金大幅度涨价而失去竞争力。故部分企业采用工厂化养殖，甚至采用集装箱进行养殖。以节约用地。

例如中国专利公开了一种智能可视化集装箱养鱼装置，专利号201811346278.9，其中记载：包括外集装箱，外集装箱内部的背面固定连接有调温层，外集装箱底端的表面均匀固定连接有陶瓷增氧棒，外集装箱内部右侧的底端固定连接有排污引槽，排污引槽内部靠近底端的两侧固定连接有下除污盖板，限制滑块位于内限制轨道外部的一端固定连接有除污盖板，空气压缩泵的输出端连通有曝气管，曝气管位于外集装箱内部的右端连通有纳米曝气喷孔，本发明涉及鱼类养殖技术领域。该智能可视化集装箱养鱼装置，达到了实现鱼类养殖环境的智能化操作，避免鱼类受环境影响出现大面积死亡现象，降低劳动力，提高鱼类养殖的可控性，为鱼类提供最适环境，增加鱼产量的目的。

上述技术方案的优点是便于管理人员查看箱内环境，但显而易见的，水体环境不可能仅仅依靠肉眼查看就能得出结果，而且面对成百上千的集装箱养殖池，人工逐个进行查看也不现实。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种通大数据进行养殖的智能管理方法。

本发明的技术方案为：

一种可视化智能生态养殖集装箱，包括外集装箱，所述外集装箱内部的背面固定连接有调温层，所述外集装箱底端的表面均匀固定连接有陶瓷增氧棒，所述外集装箱内部右侧的底端固定连接有排污引槽，所述排污引槽内部靠近底端的两侧固定连接有下除污盖板，所述外集装箱靠近下方的右侧表面且位于下除污盖板的上方固定连接有内限制轨道，所述内限制轨道内部的表面滑动连接有限制滑块，所述限制滑块位于内限制轨道外部的一端固定连接有除污盖板，所述排污引槽底端的中间位置连通有主排污管，所述外集装箱外部顶端的左侧固定连接有空气压缩泵，所述空气压缩泵的输出端连通有曝气管，所述曝气管的底端贯穿且延伸至外集装箱内部的底端，所述曝气管位于外集装箱内部的右端连通有纳米曝气喷孔，所述外集装箱外部的左侧固定连接有外接地暖管，所述外集装箱外部正面的中间位置设置有可视观察口，所述外集装箱外部的正面且位于可视观察口的右侧固定连接有总控制器，所述可视观察口外部正面靠近底端的左侧位置设置有出鱼口；所述外集装箱外部右侧的中间位置固定连接有臭氧发生器，所述臭氧发生器的输出端连通有臭氧喷管，所述臭氧喷管的一端贯穿且延伸至外集装箱内部；所述限制滑块的一侧固定连接有拉绳，所述外集装箱外部的顶端且靠近；右端的位置固定连接有固定滑轮，所述拉绳与固定滑轮的表面滚动连接；所述外集装箱内部靠近上方的右侧固定连接有环境传感器，所述外集装箱顶端表面设置有上盖板；所述调温层包括第二外隔板，所述第二外隔板的内部一侧固定连接有地暖管，所述地暖管的内部一侧固定连接有第二内隔板；所述地暖管的输入端与外接地暖管连通；所述外集装箱包括第一外隔板，所述第一外隔板的内部依次设置有隔热层和第一内隔板；所述环境传感器的输出端与总控制器连接，所述总控制器的输出端分别与空气压缩泵和臭氧发生器连接；

通过环境传感器和总控制器抓取数据，这些数控包括但不限于：水温、臭氧浓度、含氧量、曝气量、曝气频率、光照时间、光照强度、污水排放时间、污水排放频率，通过对大数据的采集、清洗、标签、分析，采用自动化数据画像技术、智能化数据聚合技术，提供主动推送和闭环管控，建立大数据的聚合可视化与管控体系。

进一步地，所述大数据的采集、清洗、标签、分析中，数据采集包括通信设备数据采集能力、离线数据批量采集能力、在线数据交互采集能力、互联网数据采集能力、流式数据实时采集能力等能力项，数据清洗包括清洗规则管理、异常数据管理、数据格式化管理、调度管理等能力项；数据采集与清洗，通过实时在线获取数据，利用数据清洗规则，对数据进行清洗及格式化，对清洗出的异常数据进行及时发现及关联分析，并作为异常告警直接推送前台可视及分析。

具体的，所述清洗及格式化方法为：对每个数据网络元素的各个顶点进行出度统计；获取每个数据网络元素中出度小于2的目标顶点；删除所述目标顶点，其中所述数据清洗还包括：对每个数据网络元素中各个顶点的进行入度统计；对每个数据网络元素中各个顶点对应的用户在所述数据网络元素的范围内进行重视度评估；根据所述重视度评估的结果和所述入度判断所述顶点是否为目标顶点；若是，则删除所述目标顶点。

进一步地，所述自动化数据画像技术包括：通过对采集清洗后的数据进行解剖，显性数据模型化，包括面向用户、网元、终端、业务、网络、区域等，建立多维度多视角多口径的模型基础；隐性关系规则化，包括基于时间、位置的数据切片、分词统计等，挖掘数据关系规则。对生产数据、过程数据、组织数据、非结构化数据、互联网数据等进行大类、中类、小类三级标签，生成数据全貌画像，提供前台模糊搜索呈现；所述的功能包括：

a)提供对用户、网元、终端、业务、网络、区域等多维度多视角多口径的模型管理，显性数据的模型化；

b)提供对数据基于时间、位置的切片，对数据的分词及统计能力，隐性关系的规则挖掘；

c)提供对标签分析的管理，包括大类、中类、小类三级标签，针对模型化及规则化后的数据，进行数据标签分析、数据定义，生成数据画像；

d)提供针对大类/中类标签特征数据的实时过滤、实时计算，提供定制化数据画像能力，保证数据画像的时效性及可扩展性。

进一步地，所述智能化数据聚合技术包括：通过对用户、网元、终端、业务、网络、区域等数据画像进行翻译、统计、聚类等算法智能聚合，利用搜索等多维呈现手段，面向不变的运维过程中的角色，聚合数据、聚合工单、聚合工具、聚合应用、聚合业务，保证数据聚合的相关性、工具及应用的协同。所述的功能包括：

a)基于标签的数据聚合算法，通过对用户、网元、终端、业务、网络、区域等画像数据的大类、中类、小类三级标签进行翻译、统计、聚类等算法聚合；

b)基于统计的智能搜索关联，提供语义词义管理，基于统计算法进行智能搜索，关联聚合数据；

c)基于数据及角色的工单、工具、应用、业务聚合，提供所链所用的能力，提供面向个人的运维运营门户；

d)多维呈现能力，根据包括报表平台、拓扑、GIS、指标平台等多种基础平台能力，结合聚合数据、应用、业务等多维呈现。

进一步地，所述闭环管控方法为：通过端到端环节探针收集、质量分析及派单、后评估等服务能力，发现数据质量问题及时告警派单，并能通过数据聚合结果提供派单处理能力，提供***内数据的自流转及质量保障。

在一些实施例中，为了及时发现死鱼，集装箱还设置了视觉检测***，视觉检测***包括摄像头和工控机，其中工控机外接互联网，摄像头通过可视观察口对鱼群和水体进行监控，视频数据导入工控机，工控机进行死鱼识别，识别的方法为：

S1:提取每一帧图像中鱼体的位置信息，其中鱼体的位置信息包括鱼体的中心点位置、长度和宽度信息；

S2：分别对连续两帧中鱼体的位置信息进行对比得到每个鱼体在视频中的时空运动轨迹：采用度量函数获取前后帧图像中每个鱼体之间的相似性数值，选择相似性数值小于设定阈值的结果，使用匈牙利算法对前面小于阈值的结果进行匹配、得到前后两帧鱼体与鱼体之间唯一的匹配结果，在连续的视频帧中重复上述过程得到每一个鱼体的时空运动轨迹；

S3：通过鱼体的时空运动轨迹判断视频中鱼体的状态信息，其中该状态包括鱼体逗留、徘徊和正常行走：对时空运动轨迹进行稀疏采样得到稀疏时空运动轨迹，由稀疏时空运动轨迹和稀疏采样间隔形成同等维度的特征向量，通过特征向量训练一个SVM判别模型进行半翻肚、翻肚、正常三种状态的判断；

S4：分别从表观特征和运动特征中判断视频图像中是否有晕厥甚至死亡的鱼体。

本发明的有益效果为：本文的可视化包含了两个方面，一个是生理意义上的，可以通过肉眼查看集装箱养殖环境；另一个是学术意义上的，通过将养殖数据的获取、清洗、分析等获得利于管理人员实时查看的可视化图表(包括动画)，从而利于管理人员进行实时的养殖决策，由于信息处理能力强大，故可大幅度提升管理人员管理效率。

具体实施方式

下面结合具体实施方式作进一步说明：

实施例1

一种可视化智能生态养殖集装箱，包括外集装箱，所述外集装箱内部的背面固定连接有调温层，所述外集装箱底端的表面均匀固定连接有陶瓷增氧棒，所述外集装箱内部右侧的底端固定连接有排污引槽，所述排污引槽内部靠近底端的两侧固定连接有下除污盖板，所述外集装箱靠近下方的右侧表面且位于下除污盖板的上方固定连接有内限制轨道，所述内限制轨道内部的表面滑动连接有限制滑块，所述限制滑块位于内限制轨道外部的一端固定连接有除污盖板，所述排污引槽底端的中间位置连通有主排污管，所述外集装箱外部顶端的左侧固定连接有空气压缩泵，所述空气压缩泵的输出端连通有曝气管，所述曝气管的底端贯穿且延伸至外集装箱内部的底端，所述曝气管位于外集装箱内部的右端连通有纳米曝气喷孔，所述外集装箱外部的左侧固定连接有外接地暖管，所述外集装箱外部正面的中间位置设置有可视观察口，所述外集装箱外部的正面且位于可视观察口的右侧固定连接有总控制器，所述可视观察口外部正面靠近底端的左侧位置设置有出鱼口；所述外集装箱外部右侧的中间位置固定连接有臭氧发生器，所述臭氧发生器的输出端连通有臭氧喷管，所述臭氧喷管的一端贯穿且延伸至外集装箱内部；所述限制滑块的一侧固定连接有拉绳，所述外集装箱外部的顶端且靠近；右端的位置固定连接有固定滑轮，所述拉绳与固定滑轮的表面滚动连接；所述外集装箱内部靠近上方的右侧固定连接有环境传感器，所述外集装箱顶端表面设置有上盖板；所述调温层包括第二外隔板，所述第二外隔板的内部一侧固定连接有地暖管，所述地暖管的内部一侧固定连接有第二内隔板；所述地暖管的输入端与外接地暖管连通；所述外集装箱包括第一外隔板，所述第一外隔板的内部依次设置有隔热层和第一内隔板；所述环境传感器的输出端与总控制器连接，所述总控制器的输出端分别与空气压缩泵和臭氧发生器连接；

通过环境传感器和总控制器抓取数据，这些数控包括但不限于：水温、臭氧浓度、含氧量、曝气量、曝气频率、光照时间、光照强度、污水排放时间、污水排放频率，通过对大数据的采集、清洗、标签、分析，采用自动化数据画像技术、智能化数据聚合技术，提供主动推送和闭环管控，建立大数据的聚合可视化与管控体系。

所述大数据的采集、清洗、标签、分析中，数据采集包括通信设备数据采集能力、离线数据批量采集能力、在线数据交互采集能力、互联网数据采集能力、流式数据实时采集能力等能力项，数据清洗包括清洗规则管理、异常数据管理、数据格式化管理、调度管理等能力项；数据采集与清洗，通过实时在线获取数据，利用数据清洗规则，对数据进行清洗及格式化，对清洗出的异常数据进行及时发现及关联分析，并作为异常告警直接推送前台可视及分析。

所述清洗及格式化方法为：对每个数据网络元素的各个顶点进行出度统计；获取每个数据网络元素中出度小于2的目标顶点；删除所述目标顶点，其中所述数据清洗还包括：对每个数据网络元素中各个顶点的进行入度统计；对每个数据网络元素中各个顶点对应的用户在所述数据网络元素的范围内进行重视度评估；根据所述重视度评估的结果和所述入度判断所述顶点是否为目标顶点；若是，则删除所述目标顶点。

所述自动化数据画像技术包括：通过对采集清洗后的数据进行解剖，显性数据模型化，包括面向用户、网元、终端、业务、网络、区域等，建立多维度多视角多口径的模型基础；隐性关系规则化，包括基于时间、位置的数据切片、分词统计等，挖掘数据关系规则。对生产数据、过程数据、组织数据、非结构化数据、互联网数据等进行大类、中类、小类三级标签，生成数据全貌画像，提供前台模糊搜索呈现；所述的功能包括：

a)提供对用户、网元、终端、业务、网络、区域等多维度多视角多口径的模型管理，显性数据的模型化；

b)提供对数据基于时间、位置的切片，对数据的分词及统计能力，隐性关系的规则挖掘；

c)提供对标签分析的管理，包括大类、中类、小类三级标签，针对模型化及规则化后的数据，进行数据标签分析、数据定义，生成数据画像；

d)提供针对大类/中类标签特征数据的实时过滤、实时计算，提供定制化数据画像能力，保证数据画像的时效性及可扩展性。

所述智能化数据聚合技术包括：通过对用户、网元、终端、业务、网络、区域等数据画像进行翻译、统计、聚类等算法智能聚合，利用搜索等多维呈现手段，面向不变的运维过程中的角色，聚合数据、聚合工单、聚合工具、聚合应用、聚合业务，保证数据聚合的相关性、工具及应用的协同。所述的功能包括：

a)基于标签的数据聚合算法，通过对用户、网元、终端、业务、网络、区域等画像数据的大类、中类、小类三级标签进行翻译、统计、聚类等算法聚合；

b)基于统计的智能搜索关联，提供语义词义管理，基于统计算法进行智能搜索，关联聚合数据；

c)基于数据及角色的工单、工具、应用、业务聚合，提供所链所用的能力，提供面向个人的运维运营门户；

d)多维呈现能力，根据包括报表平台、拓扑、GIS、指标平台等多种基础平台能力，结合聚合数据、应用、业务等多维呈现。

进一步地，所述闭环管控方法为：通过端到端环节探针收集、质量分析及派单、后评估等服务能力，发现数据质量问题及时告警派单，并能通过数据聚合结果提供派单处理能力，提供***内数据的自流转及质量保障。

实施例2

一种可视化智能生态养殖集装箱，包括外集装箱，所述外集装箱内部的背面固定连接有调温层，所述外集装箱底端的表面均匀固定连接有陶瓷增氧棒，所述外集装箱内部右侧的底端固定连接有排污引槽，所述排污引槽内部靠近底端的两侧固定连接有下除污盖板，所述外集装箱靠近下方的右侧表面且位于下除污盖板的上方固定连接有内限制轨道，所述内限制轨道内部的表面滑动连接有限制滑块，所述限制滑块位于内限制轨道外部的一端固定连接有除污盖板，所述排污引槽底端的中间位置连通有主排污管，所述外集装箱外部顶端的左侧固定连接有空气压缩泵，所述空气压缩泵的输出端连通有曝气管，所述曝气管的底端贯穿且延伸至外集装箱内部的底端，所述曝气管位于外集装箱内部的右端连通有纳米曝气喷孔，所述外集装箱外部的左侧固定连接有外接地暖管，所述外集装箱外部正面的中间位置设置有可视观察口，所述外集装箱外部的正面且位于可视观察口的右侧固定连接有总控制器，所述可视观察口外部正面靠近底端的左侧位置设置有出鱼口；所述外集装箱外部右侧的中间位置固定连接有臭氧发生器，所述臭氧发生器的输出端连通有臭氧喷管，所述臭氧喷管的一端贯穿且延伸至外集装箱内部；所述限制滑块的一侧固定连接有拉绳，所述外集装箱外部的顶端且靠近；右端的位置固定连接有固定滑轮，所述拉绳与固定滑轮的表面滚动连接；所述外集装箱内部靠近上方的右侧固定连接有环境传感器，所述外集装箱顶端表面设置有上盖板；所述调温层包括第二外隔板，所述第二外隔板的内部一侧固定连接有地暖管，所述地暖管的内部一侧固定连接有第二内隔板；所述地暖管的输入端与外接地暖管连通；所述外集装箱包括第一外隔板，所述第一外隔板的内部依次设置有隔热层和第一内隔板；所述环境传感器的输出端与总控制器连接，所述总控制器的输出端分别与空气压缩泵和臭氧发生器连接；

通过环境传感器和总控制器抓取数据，这些数控包括但不限于：水温、臭氧浓度、含氧量、曝气量、曝气频率、光照时间、光照强度、污水排放时间、污水排放频率，通过对大数据的采集、清洗、标签、分析，采用自动化数据画像技术、智能化数据聚合技术，提供主动推送和闭环管控，建立大数据的聚合可视化与管控体系。

所述大数据的采集、清洗、标签、分析中，数据采集包括通信设备数据采集能力、离线数据批量采集能力、在线数据交互采集能力、互联网数据采集能力、流式数据实时采集能力等能力项，数据清洗包括清洗规则管理、异常数据管理、数据格式化管理、调度管理等能力项；数据采集与清洗，通过实时在线获取数据，利用数据清洗规则，对数据进行清洗及格式化，对清洗出的异常数据进行及时发现及关联分析，并作为异常告警直接推送前台可视及分析。

所述清洗及格式化方法为：对每个数据网络元素的各个顶点进行出度统计；获取每个数据网络元素中出度小于2的目标顶点；删除所述目标顶点，其中所述数据清洗还包括：对每个数据网络元素中各个顶点的进行入度统计；对每个数据网络元素中各个顶点对应的用户在所述数据网络元素的范围内进行重视度评估；根据所述重视度评估的结果和所述入度判断所述顶点是否为目标顶点；若是，则删除所述目标顶点。

所述自动化数据画像技术包括：通过对采集清洗后的数据进行解剖，显性数据模型化，包括面向用户、网元、终端、业务、网络、区域等，建立多维度多视角多口径的模型基础；隐性关系规则化，包括基于时间、位置的数据切片、分词统计等，挖掘数据关系规则。对生产数据、过程数据、组织数据、非结构化数据、互联网数据等进行大类、中类、小类三级标签，生成数据全貌画像，提供前台模糊搜索呈现；所述的功能包括：

a)提供对用户、网元、终端、业务、网络、区域等多维度多视角多口径的模型管理，显性数据的模型化；

b)提供对数据基于时间、位置的切片，对数据的分词及统计能力，隐性关系的规则挖掘；

c)提供对标签分析的管理，包括大类、中类、小类三级标签，针对模型化及规则化后的数据，进行数据标签分析、数据定义，生成数据画像；

d)提供针对大类/中类标签特征数据的实时过滤、实时计算，提供定制化数据画像能力，保证数据画像的时效性及可扩展性。

所述智能化数据聚合技术包括：通过对用户、网元、终端、业务、网络、区域等数据画像进行翻译、统计、聚类等算法智能聚合，利用搜索等多维呈现手段，面向不变的运维过程中的角色，聚合数据、聚合工单、聚合工具、聚合应用、聚合业务，保证数据聚合的相关性、工具及应用的协同。所述的功能包括：

a)基于标签的数据聚合算法，通过对用户、网元、终端、业务、网络、区域等画像数据的大类、中类、小类三级标签进行翻译、统计、聚类等算法聚合；

b)基于统计的智能搜索关联，提供语义词义管理，基于统计算法进行智能搜索，关联聚合数据；

c)基于数据及角色的工单、工具、应用、业务聚合，提供所链所用的能力，提供面向个人的运维运营门户；

d)多维呈现能力，根据包括报表平台、拓扑、GIS、指标平台等多种基础平台能力，结合聚合数据、应用、业务等多维呈现。

所述闭环管控方法为：通过端到端环节探针收集、质量分析及派单、后评估等服务能力，发现数据质量问题及时告警派单，并能通过数据聚合结果提供派单处理能力，提供***内数据的自流转及质量保障。

为了及时发现死鱼，集装箱还设置了视觉检测***，视觉检测***包括摄像头和工控机，其中工控机外接互联网，摄像头通过可视观察口对鱼群和水体进行监控，视频数据导入工控机，工控机进行死鱼识别，识别的方法为：

S1:提取每一帧图像中鱼体的位置信息，其中鱼体的位置信息包括鱼体的中心点位置、长度和宽度信息；

S2：分别对连续两帧中鱼体的位置信息进行对比得到每个鱼体在视频中的时空运动轨迹：采用度量函数获取前后帧图像中每个鱼体之间的相似性数值，选择相似性数值小于设定阈值的结果，使用匈牙利算法对前面小于阈值的结果进行匹配、得到前后两帧鱼体与鱼体之间唯一的匹配结果，在连续的视频帧中重复上述过程得到每一个鱼体的时空运动轨迹；

S3：通过鱼体的时空运动轨迹判断视频中鱼体的状态信息，其中该状态包括鱼体逗留、徘徊和正常行走：对时空运动轨迹进行稀疏采样得到稀疏时空运动轨迹，由稀疏时空运动轨迹和稀疏采样间隔形成同等维度的特征向量，通过特征向量训练一个SVM判别模型进行半翻肚、翻肚、正常三种状态的判断；

S4：分别从表观特征和运动特征中判断视频图像中是否有晕厥甚至死亡的鱼体。

上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理和最佳实施例，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (6)

1.一种可视化智能生态养殖集装箱，包括外集装箱，所述外集装箱内部的背面固定连接有调温层，所述外集装箱底端的表面均匀固定连接有陶瓷增氧棒，所述外集装箱内部右侧的底端固定连接有排污引槽，所述排污引槽内部靠近底端的两侧固定连接有下除污盖板，所述外集装箱靠近下方的右侧表面且位于下除污盖板的上方固定连接有内限制轨道，所述内限制轨道内部的表面滑动连接有限制滑块，所述限制滑块位于内限制轨道外部的一端固定连接有除污盖板，所述排污引槽底端的中间位置连通有主排污管，所述外集装箱外部顶端的左侧固定连接有空气压缩泵，所述空气压缩泵的输出端连通有曝气管，所述曝气管的底端贯穿且延伸至外集装箱内部的底端，所述曝气管位于外集装箱内部的右端连通有纳米曝气喷孔，所述外集装箱外部的左侧固定连接有外接地暖管，所述外集装箱外部正面的中间位置设置有可视观察口，所述外集装箱外部的正面且位于可视观察口的右侧固定连接有总控制器，所述可视观察口外部正面靠近底端的左侧位置设置有出鱼口；所述外集装箱外部右侧的中间位置固定连接有臭氧发生器，所述臭氧发生器的输出端连通有臭氧喷管，所述臭氧喷管的一端贯穿且延伸至外集装箱内部；所述限制滑块的一侧固定连接有拉绳，所述外集装箱外部的顶端且靠近；右端的位置固定连接有固定滑轮，所述拉绳与固定滑轮的表面滚动连接；所述外集装箱内部靠近上方的右侧固定连接有环境传感器，所述外集装箱顶端表面设置有上盖板；所述调温层包括第二外隔板，所述第二外隔板的内部一侧固定连接有地暖管，所述地暖管的内部一侧固定连接有第二内隔板；所述地暖管的输入端与外接地暖管连通；所述外集装箱包括第一外隔板，所述第一外隔板的内部依次设置有隔热层和第一内隔板；所述环境传感器的输出端与总控制器连接，所述总控制器的输出端分别与空气压缩泵和臭氧发生器连接；

通过环境传感器和总控制器抓取数据，这些数控包括但不限于：水温、臭氧浓度、含氧量、曝气量、曝气频率、光照时间、光照强度、污水排放时间、污水排放频率，通过对大数据的采集、清洗、标签、分析，采用自动化数据画像技术、智能化数据聚合技术，提供主动推送和闭环管控，建立大数据的聚合可视化与管控体系。

2.根据权利要求1所述的一种可视化智能生态养殖集装箱，其特征在于：所述大数据的采集、清洗、标签、分析中，数据采集包括通信设备数据采集能力、离线数据批量采集能力、在线数据交互采集能力、互联网数据采集能力、流式数据实时采集能力等能力项，数据清洗包括清洗规则管理、异常数据管理、数据格式化管理、调度管理等能力项；数据采集与清洗，通过实时在线获取数据，利用数据清洗规则，对数据进行清洗及格式化，对清洗出的异常数据进行及时发现及关联分析，并作为异常告警直接推送前台可视及分析。

3.根据权利要求1所述的一种可视化智能生态养殖集装箱，其特征在于：所述清洗及格式化方法为：对每个数据网络元素的各个顶点进行出度统计；获取每个数据网络元素中出度小于2的目标顶点；删除所述目标顶点，其中所述数据清洗还包括：对每个数据网络元素中各个顶点的进行入度统计；对每个数据网络元素中各个顶点对应的用户在所述数据网络元素的范围内进行重视度评估；根据所述重视度评估的结果和所述入度判断所述顶点是否为目标顶点；若是，则删除所述目标顶点。

4.根据权利要求1所述的一种可视化智能生态养殖集装箱，其特征在于：所述自动化数据画像技术包括：通过对采集清洗后的数据进行解剖，显性数据模型化，包括面向用户、网元、终端、业务、网络、区域等，建立多维度多视角多口径的模型基础；隐性关系规则化，包括基于时间、位置的数据切片、分词统计等，挖掘数据关系规则。对生产数据、过程数据、组织数据、非结构化数据、互联网数据等进行大类、中类、小类三级标签，生成数据全貌画像，提供前台模糊搜索呈现；所述的功能包括：

a)提供对用户、网元、终端、业务、网络、区域等多维度多视角多口径的模型管理，显性数据的模型化；

b)提供对数据基于时间、位置的切片，对数据的分词及统计能力，隐性关系的规则挖掘；

c)提供对标签分析的管理，包括大类、中类、小类三级标签，针对模型化及规则化后的数据，进行数据标签分析、数据定义，生成数据画像；

d)提供针对大类/中类标签特征数据的实时过滤、实时计算，提供定制化数据画像能力，保证数据画像的时效性及可扩展性。

进一步地，所述智能化数据聚合技术包括：通过对用户、网元、终端、业务、网络、区域等数据画像进行翻译、统计、聚类等算法智能聚合，利用搜索等多维呈现手段，面向不变的运维过程中的角色，聚合数据、聚合工单、聚合工具、聚合应用、聚合业务，保证数据聚合的相关性、工具及应用的协同。所述的功能包括：

a)基于标签的数据聚合算法，通过对用户、网元、终端、业务、网络、区域等画像数据的大类、中类、小类三级标签进行翻译、统计、聚类等算法聚合；

b)基于统计的智能搜索关联，提供语义词义管理，基于统计算法进行智能搜索，关联聚合数据；

c)基于数据及角色的工单、工具、应用、业务聚合，提供所链所用的能力，提供面向个人的运维运营门户；

d)多维呈现能力，根据包括报表平台、拓扑、GIS、指标平台等多种基础平台能力，结合聚合数据、应用、业务等多维呈现。

5.根据权利要求1所述的一种可视化智能生态养殖集装箱，其特征在于：所述闭环管控方法为：通过端到端环节探针收集、质量分析及派单、后评估等服务能力，发现数据质量问题及时告警派单，并能通过数据聚合结果提供派单处理能力，提供***内数据的自流转及质量保障。

6.根据权利要求1所述的一种可视化智能生态养殖集装箱，其特征在于：所述集装箱还设置了视觉检测***，视觉检测***包括摄像头和工控机，其中工控机外接互联网，摄像头通过可视观察口对鱼群和水体进行监控，视频数据导入工控机，工控机进行死鱼识别，识别的方法为：

S1:提取每一帧图像中鱼体的位置信息，其中鱼体的位置信息包括鱼体的中心点位置、长度和宽度信息；

S2：分别对连续两帧中鱼体的位置信息进行对比得到每个鱼体在视频中的时空运动轨迹：采用度量函数获取前后帧图像中每个鱼体之间的相似性数值，选择相似性数值小于设定阈值的结果，使用匈牙利算法对前面小于阈值的结果进行匹配、得到前后两帧鱼体与鱼体之间唯一的匹配结果，在连续的视频帧中重复上述过程得到每一个鱼体的时空运动轨迹；

S3：通过鱼体的时空运动轨迹判断视频中鱼体的状态信息，其中该状态包括鱼体逗留、徘徊和正常行走：对时空运动轨迹进行稀疏采样得到稀疏时空运动轨迹，由稀疏时空运动轨迹和稀疏采样间隔形成同等维度的特征向量，通过特征向量训练一个SVM判别模型进行半翻肚、翻肚、正常三种状态的判断；

S4：分别从表观特征和运动特征中判断视频图像中是否有晕厥甚至死亡的鱼体。