1.二維高精度成像聲納
二維高精度成像聲吶是一種多波束二維前視成像聲納，可在清澈或渾濁水體中提供載體前放的聲學(xué)視覺，實現(xiàn)目標探測與識別、避碰、探障等功能。
中心頻率：1.1MHz；
有效探測距離：50m（平坦泥沙底，良好或中等水文條件）；
量程：5~100m，連續(xù)可調(diào)；
最小分辨率：1cm；
垂直波束開角：約20°；
水平中心波束寬度：1.5°；
水平探測開角：100°；
刷新頻率：≥20Hz（?10m量程），≥4Hz（50m量程）；
波束數(shù)：256；
發(fā)射信號：CW或CHIRP，自動或手動選擇；
最大工作水深：50米；
最高工作航速：8kn（設(shè)計指標）；
工作盲區(qū)：≤0.3m；
成像質(zhì)量：目標與偽影的強度大于30dB（設(shè)計指標）；
內(nèi)置姿態(tài)傳感器
輸出聲納的偏航角、俯仰角和翻滾角信息；
傳感器維度：3軸加速度、3軸角速度和3軸磁場；
分辨率：0.05 deg（設(shè)計指標）；
精度：俯仰角和翻滾角約0.1deg，偏航角約1deg（無磁場干擾且校準后， 設(shè)計指標）；
測量范圍：偏航角和翻滾角：+/- 180deg，俯仰角：+/- 90deg；
水下漁群實時探測系統(tǒng)主要是對淡水魚塘養(yǎng)殖過程中水下漁情進行全面實時探測和記錄。通過前端水下漁情探測儀探測魚群的分布、活動等情況，通過網(wǎng)絡(luò)將信號傳送至水產(chǎn)大數(shù)據(jù)中心進行魚塘水下魚群分布和行為分析。通過信號雜波處理算法，圖像識別算法、魚群行為分析模型等計算模型獲得分析結(jié)果。方案共包括二維高精度成像聲吶和水產(chǎn)養(yǎng)殖智能分析引擎系統(tǒng)兩個部分。
水下漁群實時探測系統(tǒng)
2.水產(chǎn)養(yǎng)殖智能分析引擎系統(tǒng)
水產(chǎn)養(yǎng)殖智能分析引擎系統(tǒng)主要實現(xiàn)對魚、蝦水產(chǎn)品養(yǎng)殖環(huán)境的遠程監(jiān)測采集的數(shù)據(jù)進行現(xiàn)場實時分析。
（1）水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)警預(yù)報智能分析模塊
構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的水質(zhì)預(yù)警算法，描述溶解氧、水溫等關(guān)鍵因素的變化規(guī)律及其對水質(zhì)的影響機理，并開發(fā)多源數(shù)據(jù)融合的水質(zhì)預(yù)警系統(tǒng)，實現(xiàn)對魚塘水質(zhì)的實時監(jiān)測和智能預(yù)警。主要包括：分析聲吶數(shù)據(jù)，對魚群分布情況進行監(jiān)測，魚群如果行為異常，很有可能水質(zhì)惡化，及時報警；清洗水質(zhì)數(shù)據(jù)，對水產(chǎn)水質(zhì)數(shù)據(jù)降噪和特征信息提取；基于溶解氧、水溫、pH值等水質(zhì)關(guān)鍵參數(shù)，構(gòu)建解析與其他環(huán)境因子之間相互作用分析算法；對數(shù)據(jù)進行屬性約簡、降維，消除冗余干擾，改進分類器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建水質(zhì)預(yù)警算法，對水質(zhì)變化情況進行多種時間段的提取預(yù)警，對生產(chǎn)決策提供指導(dǎo)。
（2）淡水魚養(yǎng)殖自動投飼智能分析模塊
整合水下漁情監(jiān)測、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，基于不同養(yǎng)殖品種的生長階段與投喂率、投喂量間的定量關(guān)系，采用產(chǎn)生式規(guī)則和最鄰近算法，結(jié)合專家知識和經(jīng)驗及養(yǎng)殖對象生長預(yù)測算法，建立淡水魚飼料自動投喂決策算法，并開發(fā)水產(chǎn)全程健康養(yǎng)殖精細管理決策模塊，實現(xiàn)在滿足不同魚種不同生長階段營養(yǎng)需求的前提下，通過價格最優(yōu)決策求得飼料的最佳配比，同時根據(jù)飼料及配比，結(jié)合望城區(qū)域主要養(yǎng)殖的魚種、生長階段、水溫、尾數(shù)、體重等信息數(shù)據(jù)，利用基于知識的推理實現(xiàn)最優(yōu)投喂時間、投喂量的決策。
