基于物联网的水产养殖智能化监控系统
简析基于物联网的水产养殖监控系统
简析基于物联网的水产养殖监控系统
物联网的飞速发展，为各个行业带来了创新的机遇，水产养殖行业也不例外。
基于物
联网的水产养殖监控系统，利用传感器、智能控制、大数据分析等技术手段，对水质、鱼体、水位等重要参数进行实时监控，改善养殖环境，提高养殖效率，保障水产养殖的安全
与可持续发展。
首先，物联网的水产养殖监控系统中运用了多种传感器，如温度传感器、PH值传感器、溶解氧传感器等，不仅可精确测量养殖水域的各项指标，还可通过无线网络实现与中心控
制系统的实时数据传输，实现远程监控和控制。
同时，系统可根据养殖物种的需求，调节
水质参数，确保养殖水域的水质平衡，防止水质污染。
其次，水产养殖监控系统还可利用智能识别技术，对养殖动态进行监控。
通过智能识
别系统，可实现对养殖物种、数量、成长状态等信息的快速捕捉，及时发现养殖异常，保
障鱼类健康成长。
而且，养殖场的管理人员也可随时获取相关数据，通过分析和处理数据，掌握养殖概况，为管理养殖场提供有力保障。
再次，物联网的水产养殖监控系统经常用于养殖水位监控和控制。
系统可通过水位传
感器实时监测和记录水位数据，设计可自动控制水位，解决养殖场灌溉、水肥配比等问题，实现节水增产效果。
开题报告基于物联网的鱼塘监控系统的设计与实现
开题报告基于物联网的鱼塘监控系统的设计与实现目前我国是世界上第一大水产养殖国，在养殖规模和养殖产量上都位居世界前列；但随着养殖种类的扩大和水资源的开发利用逐渐饱和，传统养殖手段容易造成水体污染、水产品品质低下降等不利后果。
因此我们不得不抛弃以往粗放式的完全依靠经验进行水产养殖的方式；通过利用新兴技术及时准确的获得养殖环境的数据，做出高效及时的调节成为一种必然。
在这种背景下物联技术的引入使高效、高产、环保、节约人力成本的水产养殖成为可能。
物联网系统以其智能化、可靠性、适应环境能力强等优良特性日益受到人们青睐。
以物联网为基础的智能家居，智慧农业等系统逐步走进人们的生活，本系统将以物联网技术为基础设计出一套用以改善传统养殖体系的物联网水产养殖监控系统。
主要包括智能网关的设计，感知层传感节点的电路设计，传输层Zigbee无线传感网络应用开发，应用层控制电路的设计与实现，上位机监控软件的设计开发以及远程监控系统的设计与实现。
本设计依托物联网技术，从三个方面展开：感知层的软硬件设计；信息传输层的软硬件设计；系统应用层软硬件的设计。
本系统的主要工作如下：1、分析系统需求，确定系统的架构，规划系统整体电路结构。
2、根据系统的需求合理配置了感知层统硬件、传输层系统硬件、应用层硬件；设计了基于CC2530模块的传感器采集及继电器控制节点，基于ZIGBEE协议栈的信号传输节点，基于SIM900A的GPRS信号传输节点，基于JLX12864 LCD屏的信号监测节点；完成系统硬件电路的搭建。
3、利用IAR集成开发环境编译了针对CC2530模块的信号采集、继电器控制、系统信号的接收及发送等程序；设计实现了Zigbee-GPRS网关、Zigbee-TCP/MP网关的通信功能，同时实现了系统与PC端以及远程移动端的通讯功能。
4、利用LCD屏实现了在节点现场的查看信息的功能；利用QT界面开发软件开发一款具有友好界面的上位机信息监控平台；该平台可以实现对水质信息的实时监测、数据存储、设备调控等功能；利用向日葵远程监控软件改进了传统的WEB 远程发布监测手段；同时为了防止监控主机出现故障影响数据传输，开发了用于Andiord系统的移动监控软件。
基于物联网的水产养殖环境智能监控系统
基于养鱼知识库的指导 ， 通过 Ｐ ｃ或手机终 端远 程控制喂食 器、 加热 器、 过 滤和增氧机 ， 实现智能化远程养 鱼。
该 系统具有运行稳 定， 数据检测准确 ， 控 制及 时， 扩展性强的优 点， 可在 水产养殖环境监控广泛推 广 关键 词 ： 物联 网； Ｇ Ｐ Ｒ Ｓ ； 水 产养 殖； 智能监控
互 联等 优 点 。在 实现 数 据 远 程传 输 时 ， 我 们 采 用
Ｇ Ｐ Ｒ Ｓ无线 网 络 ， 通 过 服 务 器 和 客 户 机 的点 对 点
养殖 和海洋渔业 中也将发挥重 要作用 Ｊ 。
本 文将 物联 网技术 应 用于水 产养 殖环 境 自动 监测 中 ， 采用 服 务 器／ 手机客户端模式 ， 通 过 手 机 终 端 实 时监测 水 质状 况 ， 可有 效 解 决 养 殖 户 不便 监控 、 成 本 高 的问题 ， 实现 随时 随地 的养 殖 监控 ； 同时根 据 知识库 专 家指 导进行 水产 养殖 环境 远程
控制 ， 实现 智能 化水 产养 殖 。
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ — １ ０ － ０ ７ 修 回 日期 ： ２ ０ １ ３ ． １ ２ — ２ ９ 基 金项 目： 上海市科委“ 科技创新行动计划” 基础研究项 目（ １ １ Ｊ Ｃ １ ４ ０ ４ ７ ０ ０ ） ； 上海海 洋大学“ ２ ０ １ ２实践教学与 学生创新 能力提高 ” 教 改项 目（ Ａ － ０ ２ １ ８ — １ ２ ００ － ０ ６ － １ １ ） ； 上海海洋大学“ Ｐ Ｂ Ｌ检 测 技 术 课 程 实 践 ” 课 程 教 改 项 目（ Ａ－ ０２ ０ １ — １ ３ － ０ ３ １ ３ ０ １ ９ ） 作者简介 ： 杨琛 （ １ ９ ７ ８ 一） ， 女， 讲师 ， 硕士 ， 研究方向 ： 物联网和现代 检测技术 。Ｅ — ｍ ａ ｉ ｌ ： ｃ ｙ ａ ｎ ｇ ＠ｓ ｈ ｏ ｕ ． ｅ ｄ ｕ ． Ｃ ｌ ｌ ｆ 通信作者 ： 白波 （ １ ９ ７ ３ 一） ， 男， Ｔ程师 ， 硕士 ， 研究方向 ： 远程监控 、 信 息技术 。Ｅ — ｍ ａ ｉ ｌ ： ｂ ｂ ｃ ｈ ｑ ＠１ ６ ３ ． ｃ ｏ ｎ ｒ
简析基于物联网的水产养殖监控系统
简析基于物联网的水产养殖监控系统物联网（IoT）是一种通过物理设备和传感器网络连接互联网来传输和收集数据的技术。
基于物联网的水产养殖监控系统通过在养殖场上安装传感器和监控设备，可以实时监测和控制水产养殖的环境条件和生长状态。
下面将对基于物联网的水产养殖监控系统进行简析。
基于物联网的水产养殖监控系统采用传感器网络来监测水质和环境条件。
传感器可以监测水中的温度、溶解氧、pH值等关键参数，以及周围气温、湿度等环境条件。
这些数据可以通过无线传输到中央控制系统，并通过云平台进行存储和处理。
养殖场的管理人员可以通过手机应用程序或电脑来访问和监控实时数据。
基于物联网的水产养殖监控系统还可以通过视频监控设备来实时观察养殖场的情况。
监控摄像头可以安装在养殖池、水道和设备上，可以实时监测鱼类的生长情况、饲料的投放情况以及设备工作状态。
管理人员可以通过手机或电脑上的监控平台来观察养殖场的实时视频，并根据需要进行调整和控制。
基于物联网的水产养殖监控系统还可以通过智能设备自动控制养殖环境。
通过设定一些参数和规则，系统可以自动控制水温、水质、饲料投放等养殖条件。
当水温超过一定范围时，系统可以自动打开或关闭冷却设备；当水质不达标时，系统可以调整水质控制设备进行处理。
这样一来，可以减少人为操作的误差，提高水产养殖效率。
基于物联网的水产养殖监控系统还可以与其他信息系统集成，以进一步提升运营效率。
可以将养殖场的数据与市场供求信息进行对比，帮助管理人员做出更合理的销售和运营决策。
还可以与供应链管理系统进行整合，实现养殖场与供应商和零售商之间的信息交换，以便及时调整生产计划和配送渠道。
基于物联网的水产养殖智能化监控系统_图文(精)
２６４农业机械学报２０１４年表２水温、溶氧量、ｐＨ值闭环控制精度试验数据Ｔａｂ．２Ｗａｔｅｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｄｉｓｓｏｌｖｅｄｏｘｙｇｅｎ，ｐＨｖａｌｕｅｏｆｃｌｏｓｅｄｌｏｏｐｃｏｎｔｒｏｌａｃｃｕｒａｃｙｔｅｓｔ时间／ｈ０２４６８１０１２１４１６１８２０２２平均绝对误差温度／℃２３３２３１２２８２２５２３１２３３２３４２３５２３５２３２２３３２３２０３溶氧量／ｍｇ ·Ｌ－１７２７１６７６９７１６９６９７２７１７１７７１０１２５ｐＨ值７７７６７５７７７３７２７６７６７５７５７７７６０１２５和准确性。
该系统在项目合作单位佛山某公司得到验证以ＦＩＤ与无线传感网络技术应用于及推广应用，将Ｒ水产养殖的智能化监控过程中，替代了传统的经验目测法和固定点参数采集法。
通过采集到的精确数据，实现数字化养殖，通过智能化控制系统的使用，实现自动化养殖。
５结论（１）通过与现有的水产品智能化养殖系统的对比研究，提出了适合水产养殖的基于ＲＦＩＤ与无线传感网络的智能控制系统架构。
该系统架构通过应用物联网，真正地实现了水产养殖的智能化监测与控制，满足了水产养殖的及时监控和自动调整其生态环境的要求，该模式可以广泛应用于水产养殖行业，并可以向其他农产品行业推广。
２）在提出水产养殖智能化监控系统方案的基（础上，结合企业的实际情况，以罗非鱼为例，结合罗非鱼智能高密度养殖的具体流程对监控系统的实施方案进行了详细分析，同时介绍了水产养殖智能化监控系统的各功能模块，根据水产品不同生长阶段的需求制定出测控标准，通过对水产品养殖环境的实时监测，将测得参数和系统设定的标准参数进行比较后自动调整水产养殖生态环境，试验结果表明５℃范围内，溶氧量误差在温度误差在 ±０ ±０３ｍｇ／Ｌ范围内，ｐＨ值误差在 ±０３范围内，系统传输数据的正确率在９８％以上。
文献到汇聚节点。
试验证实，系统测试中节点之间的通５０ｍ以上，系统启动后１０ｓ内可完信距离可达到１成节点的绑定，形成自组织网络。
简析基于物联网的水产养殖监控系统
简析基于物联网的水产养殖监控系统
随着物联网技术的不断发展，基于物联网的水产养殖监控系统在水产养殖行业中得到了广泛应用。
该系统可以通过智能传感器、云计算等技术手段实现对养殖环境和养殖过程的实时监测和管理，大大提高了养殖效率和收益。
智能传感器是物联网水产养殖监控系统的基础，其可以实时采集和传输养殖环境的温度、湿度、氧气含量、酸碱度等参数，并通过无线网络传输给数据中心或养殖户。
借助于云计算技术，系统能够对传感器采集到的数据进行存储、分析和处理，并根据采集到的数据进行预测和决策。
水产养殖监控系统可以通过监测水质变化、温度波动、水流速度等因素，对养殖过程进行实时监测和管理。
例如在养殖水域内选择合适的水深和水温可以促进水产物的生长，同时也可以防止水暴、病毒感染等因素的发生和扩散。
数据中心可以通过分类和分析不同养殖区域、不同时间段的数据，为养殖户提供详细的监测报告，帮助其快速发现问题并及时采取相应的措施。
除了智能传感器和云计算，物联网水产养殖监控系统还可以应用无人机、机器学习等先进技术手段进一步实现突出的效果。
例如无人机可以通过载荷传输和智能识别技术，来监测养殖区域的水体状况、测定水深、检测鱼儿数量和品种等。
机器学习则可以通过对历史数据的分析，建立模型并预测未来的养殖趋势，提供更科学有效的养殖方案。
总的来说，基于物联网的水产养殖监控系统是一种高效且节能的养殖管理方式，可以帮助养殖户掌握养殖环境的变化，及时监测水产物健康情况，提高养殖效率和收益，并促进水产养殖行业的可持续发展。
基于物联网技术的水产养殖环境监控系统
基于物联网技术的水产养殖环境监控系统针对人手不足，饲养控制模糊等突出的问题，最大限度的提高水产品的质量存活率，和养殖户的收益，在水产养殖加入更多的科技元素，我们开发一种基于物联网技术的智能水产养殖环境监测系统，该系统由传感器节点、协调器节点、WIFI、服务器以及监测后台组成，具有良好的使用价值与推广价值。
标签：水产养殖；zigbee；物联网；传感器网络智能水产养殖最终是希望能够为一线的渔户提供一个简单、直观、高效的监测和管理系统，系统核心目标在于对鱼塘中与鱼类生长密切相关的环境参数进行实时监测，当终端设备监测到鱼塘的环境参数偏离了鱼类的最佳生长要素时，可以通过终端设备可下达控制命令，自动打开或关闭相应的环境调节，从而使水产养殖环境参数恢复正常，达到增加产量和提高经济效益的目的，从而实现水产养殖的信息化。
1 水产养殖终端的设计与实现基于模块化的设计思想，水产养殖监控终端的设计分为五个部分，第一模块是传感器节点，使用温度、浑浊度、PH、水位等传感器来采集鱼塘环境中的数据；第二部分是协调器节点，使用Arduino UNO单片机作为监测终端的处理器，接收并处理数据；第三部分是WIFI，使用WIFI模块与服务器进行数据的发送和接收；第四部分是服务器部分，负责执行管理者的调节指令。
第五部分是监测后台，负责对主控cpu采集到的数据进行处理并显示在移动端[1]。
2 水产养殖设备的特点水产养殖环境的关键参数中有水中的温度、水位的高度、水中的PH值、水中的浊度大小等，而这些信息我们用手也摸不到，眼睛也看不到，只有通过无线传感器技术，将这些数据进行收集，所以需要通过物联网和人工智能技术应用到养殖的环境中去是很有必要的。
本系统的设计主要是监测水产养殖的环境的变化状态，同时控制环境的变化，使其适合水产品的生长。
而水产养殖的养殖环境的面积是很大的。
所以采用了无线传输网络的方式，在传感器节点采集环境的参数时通过ZigBee无线传感器网络自动组网进行传递到这个网络的“协调器”中，在通过串口WI-FI技术将数据传输到云服务器，在远程使用监测中心时就可以通过云服务器读取到数据，養殖人员便可以及时的实时的对养殖环境进行监控、调节水产养殖的各个环境的参数变量，可以大大的减少了养殖者的人力精力的投入，并可以对采集的历史数据进行分析，有效的预防可能会发生的各种病情，从而实现了成本低廉，收入高的优点[2]。
基于物联网的水产养殖智能化监控系统_颜波
已有的水产品智能养殖监控系统都只是用无线 传感器网络对水产养殖的环境进行监控，而没有结 合之后水产品加工、运输、销售环节的一个追溯需求 来对养殖环 节 中 水 产 品 的 鱼 种、用 药 情 况、饲 料 情 况、患病情况进行记录和做出相关的应对措施。针 对上述情况，系统采用 ZigBee 技术构建一个信息采 集输入模块，使无线传感器网络和 ＲFID 系统互不 干扰。由于 ZigBee 技术的诸多优点，它与 GPＲS 组 成的混搭型环境监测系统是目前比较流行和有发展 潜力的架构。在监测现场，采集终端采用 ZigBee 技 术，实现设备的互联互通，数据汇集于网关节点后通 过 GPＲS 与服务器相连，将数据上传到后台数据库 服务器。信息采集输入模块的结构如图 4 所示。
图 2 基于物联网的水产养殖智能化监控系统硬件架构图 Fig． 2 Hardware architecture diagram of aquaculture intelligent monitoring system based on internet of things
系统综合利用物联网传感技术、智能处理技术 及智能控制技术，集数据、图像实时采集、无线传输、 智能处理和预测预警信息发布、辅助决策等功能于 一体，实现现场及远程系统数据获取、报警控制和设 备控制。通过远程控制输氧设备及时补充水中的氧 气，启动水温调节装置等，从而实现对水产品生长环 境因子的实时监控。依靠无线网络进行数据传输， 将检测数据实时传送到中央处理系统进行处理，中 央处理系统再将分析结果发送到控制中心，控制中 心则根据各种信息进行全局事务的控制。养殖户可 以通过手机或 Web 页面实时了解养殖池内各项参 数和启闭设备，真正实现水产养殖技术的信息化、传 感化，使水产品在最适宜的环境下生长，达到智能、 节能和增产的目的。
基于物联网技术的水产养殖智能化监控技术与系统
基于物联网技术的水产养殖智能化监控技术与系统基于物联网技术的水产养殖智能化监控技术与系统一、项目可行性报告（一）立项的背景和意义我国水产养殖业的快速发展，对繁荣农村经济，优化产业结构，提高农民生活水平、建设和谐的社会主义新农村具有重要意义。
《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）》已明确将“农业精准作业与信息化”和“畜禽水产健康养殖与疫病防控”纳入优先主题，因此，建设现代化的水产养殖业、发展农村经济和提高水产养殖业在国际市场竞争力，成为我国当前和今后相当一段时间内水产业发展的重要任务。
结合浙江省的区位优势和《浙江海洋经济发展示范区规划》，发展现代水产养殖业，对浙江省建设海洋大省和海洋强省具有重要意义。
本项目应用现代物联网技术，结合水产养殖特色，构建一套水产养殖水质环境信息感知—无线传感网路和可视化监控—智能化终端控制和预警预报系统，实现高效、生态、安全的现代水产养殖，对构建具有鲜明浙江特色的现代水产养殖新格局，促进我省社会主义新农村建设具有重要推动作用。
统计显示，到2010年，我省水产养殖面积稳定在480万亩，产量达到190万吨，净增20万吨；产值（一产）达到350亿元，新增130亿；出口额达到10亿美元，新增6.5亿美元。
但随着我省土地资源紧缺，水产养殖池塘逐步老化、病害多发、效益下降等突出问题，如何提高养殖产品的品质、直接增加了渔农民的经济收入，实现高效、生态、安全的现代水产养殖产业成为我省亟待解决的重大问题。
传统的粗放水产养殖方式，采用人工观察，单纯靠经验进行水产养殖的方法，很容易在养殖过程中造成调控不及时，反馈较慢，出现“浮头”和大面积死亡等惨象，造成重大的经济损失，上述方法已经不能满足现代水产养殖精准化和智能化的发展要求。
基于上述问题，本项目重点研究水产养殖水质和环境关键因子立体分布规律和快速检测技术、水产养殖智能化和可视化无线传感网络监控系统、开发水产养殖环境关键因子（温度、pH值、溶解氧、氨氮、盐度和氧化还原电位等）的实时控制技术和智能化管理系统，对提高水产养殖精准化生产和智能化监控具有重要意义，符合我省“生态、健康、循环、集约”水产养殖业发展要求，对促进我省渔业结构调整，促进社会主义新农村建设，提高渔农民生活水平具有重要意义。
基于物联网的水产养殖水质监控系统应用试验
ｐ Ｈ 值 温度／ ℃
７ ． ３ ０ ７ ． ９ ６ ２ ７ ． Ｏ ３
机 中存储 、 检索 ， 适 时将水 质异常 变化 预警信 息发送
传感 器设施 箱体 安装在 南美 白对 虾养殖 池塘边 到移动终 端 。
上， 通过定 时抽 取池 塘 表层 １ ０ ｃ ｍ 以下 的水 进 行监
测 。远程 监控 中心 主机等安 装在 养殖用 房 内 。系统 对南 美 白对虾养 殖池 塘水体 环境 能够 实 现温 度 、 ｐ Ｈ
４ ） 配套 设施 。机 箱配件 材料 、 水泵 、 连接 线等 。
该 水产 养殖水 质监 控 系统 由数据 采集及 处理模
． ２ 系统 结构 图 用试 验并 不多见 。２ ０ １ ２年 ６月 ， 笔 者 团 队在 舟 山朱 １
家尖南 美 白对 虾 （ Ｐｅ ｎ ａ ｅ ｕ ｓ Ｖ ａ ｎ ｍａ ｍｅ ｉ ） 养 殖 基 地 内
物联 网是在互 联 网基 础 上 延 伸 和扩 展 的 网络 ， 理 软件 、 后 台软件等 。 按 照约定 的协 议 ， 通过 信息 传感设 备 ， 把任何 物 品与 化识 别 、 定位 、 跟踪 、 监控和管理＿ １ ］ 。国际 电信 联 盟
（ Ｉ ＴＵ） ２ ０ ０ ５年 发 布 物 联 网报 告 ， 提 出 了 物 联 网 的
值 及溶解 氧 ３ 个 水 质 指标 的实 时 监控 和 预 警 ， 每隔
２ 结果 与 分 析
拍 系统 每 隔 ３ ０ ｍｉ ｎ 测 试 ２次 ， 取 平均值 得 出监控 ％ ∞
数据 。６月 ２ ６日部 分 时 问 节 点 的溶 解 氧 、 ｐ Ｈ 值及
３ ０ ｍｉ ｎ通过互 联 网发送 １ 组 水 质 实时 监测 数 据 ， 数
基于物联网技术的智慧养殖系统设计与实现
基于物联网技术的智慧养殖系统设计与实现智慧养殖系统是利用物联网技术将传感器、设备和互联网连接起来，通过数据采集、远程监控和自动化控制等手段，优化养殖环境，提高养殖效率和养殖质量的一种养殖管理系统。
本文将围绕基于物联网技术的智慧养殖系统的设计和实现展开讨论。
一、系统设计需求分析智慧养殖系统的设计应该根据养殖企业的需求和实际情况进行定制化设计。
在进行设计之前，首先需要进行详尽的需求分析，包括但不限于以下几个方面：1. 养殖场环境监测：通过传感器实时获取养殖场的温度、湿度、氨气等环境参数数据，以便及时监测和调节养殖环境，提供良好的生长条件。
2. 喂饲管理：利用智能喂饲器和传感器监测动物饲料的消耗情况，合理控制饲料供给量，减少浪费，确保动物的饲养能量和营养需求。
3. 疾病预警与防控：通过物联网技术实时监测动物的生理参数，如体温、体重等，利用数据分析和预测模型，及时发现异常情况，预警并采取相应措施进行疾病预防和控制。
4. 水质监测与处理：利用传感器监测水质参数，如溶解氧、pH值等，及时发现水质问题并采取相应的水质处理措施，保证水质的稳定和安全。
5. 数据分析与决策支持：通过采集的大量数据，结合数据分析和人工智能技术，提供养殖场的数据分析报告和决策支持，优化养殖管理，提高养殖效益。
二、系统实现技术和方案智慧养殖系统的实现离不开以下几种核心技术和方案：1. 传感器与物联网连接技术：选择合适的传感器和物联网连接技术，如Wi-Fi、ZigBee、LoRa等，将传感器与云平台进行连接，实现数据的实时采集和传输。
2. 数据存储与云计算：采用云计算技术，实现海量数据的存储和处理，提供高效的数据管理和分析功能，为养殖场提供定制化的数据报告和决策支持。
3. 数据分析与预测模型：利用数据分析和机器学习技术，构建养殖场的数据模型和预测模型，通过对历史数据的分析和挖掘，提供养殖过程中的异常检测和预警功能。
4. 远程监控与自动化控制：通过实时监控和远程通信技术，实现对养殖场的远程监控和控制，包括远程调节环境参数、喂饲控制、疫苗接种等工作，减少人力投入和误操作。
基于物联网技术的水产养殖智能控制系统
基于物联网技术的水产养殖智能控制系统摘要：在当前的水产养殖行业中，面临着一系列的挑战和问题。
传统的养殖系统存在着一定的局限性，需要引入物联网技术来提高养殖效率、降低养殖成本，并最大程度地减少对环境的负面影响。
关键词：物联网技术；水产养殖；智能控制1现状1.1 挑战和问题1.1.1 养殖环境监测和控制不足传统的水产养殖系统通常依赖于人工对养殖环境进行监测和控制。
然而，由于养殖场规模庞大、环境复杂多变，人工监测往往存在盲区和滞后性。
此外，由于人为因素的干预，监测数据的准确性和一致性也无法得到保证。
这导致了养殖过程中可能出现的环境变化无法及时控制，进而影响到养殖效果和产量。
1.1.2 养殖过程管理困难在传统的养殖系统中，养殖过程管理通常依赖于人工经验和直觉。
然而，由于人工经验的局限性和主观性，养殖过程中的管理往往存在一定的盲点和不确定性。
同时，人工管理还需要大量的人力投入，劳动强度大且效率低下。
这限制了养殖规模的扩大和生产效率的提升。
1.2 传统养殖系统的局限性传统的水产养殖系统存在一系列的局限性，这些局限性不仅制约了养殖业的发展，也对环境造成了一定的负面影响。
1.2.1 生产效率低下传统的养殖系统无法实现对养殖过程的精确控制，导致生产效率低下。
例如，在养殖过程中，传统系统无法对水质、温度、氧气等关键参数进行精确监测和调控，从而无法提供最适宜的生长环境。
这不仅导致了养殖周期延长，生长速度慢，还增加了死亡率和损失。
1.2.2 资源浪费严重传统的养殖系统通常需要大量的水、饲料和能源等资源。
然而，由于缺乏精确的监测和控制手段，这些资源往往被浪费。
例如，传统系统无法准确调控水质，导致大量的水被浪费。
同时，由于养殖过程管理的不足，饲料的投放和能源的使用也无法得到合理的控制，进一步增加了资源的浪费。
1.3 物联网技术在水产养殖领域的应用为了解决传统养殖系统存在的问题和局限性，物联网技术被引入到水产养殖领域，为养殖业的发展提供了新的机遇和解决方案。
水产养殖监控系统
水产养殖监控系统水产养殖监控系统针对我国现有的水产养殖场缺乏有效信息监测技术和手段、水质在线监测和控制水平低等问题，采用物联网技术，实现对水质和环境信息的实时在线监测、异常报警与水质预警，采用无线传感网络、移动通信网络和互联网等信息传输通道，将异常报警信息及水质预警信息及时通知养殖管理人员。
根据水质监测结果，实时调整控制措施，保持水质稳定，为水产品创造健康的水质环境。
水产养殖监控系统示意图1.智能水质传感器针对水质传感器多为电化学传感器，其输出受温度、水质、压力、流速等因素影响，传统传感器有标定、校准复杂、适用范围狭窄、使用寿命较短等缺点，采用IEE1451智能传感器设计思想，使传感器具有自识别、自标定、自校正、自动补偿功能。
智能传感器还具有自动采集数据并对数据进行预处理功能、双向通讯、标准化数字输出等其他功能。
水质传感器2.传感器测量范围与精度（1）水温：0～50℃，±0.3℃（2）酸碱度（pH）：0～14，+3y0（3）电导度（EC）：0～100mS/cm，±3%（4）溶解氧（DO）：0～20mg/L，±3%（5）氧化还原电位（ORP）999～999mV，±3%（6）气温：-20～50℃，±0.3℃（7）相对湿度：0～100%，±3%（8）光照度：0～30000luX，±50Lux3.无线增氧控制器无线溶解氧控制器是实现增氧控制的关键部分，它可以驱动叶轮式、水车式或微孔曝气空压机等多种增氧设备。
无线测控终端可以根据需要配置成无线数据采集节点及无线控制节点。
无线控制节点是连接无线数据采集节点与现场监控中心的枢纽，无线控制节点将无线采集节点采集到的溶解氧智能传感器及设备信息通过无线网络发送到现场监控中心。
无线控制节点还可接收现场监控中心发送的指令要求，现场控制电控箱，电控箱输出可以控制10kW以下的各类增氧机，实现溶解氧的自动控制。
基于物联网的水产养殖水质监控集成技术
态 传输给 控 制 中心 ； 当溶 氧高 于 ４ｍｇ Ｃ Ｌ时 ， 监控 中心发 出指
（ 上接 第 ２ ９ ８页 ）
（ １ ） ： ３ ２ － ３ ３ ． 【 ３ 】 赵静 ， 宋刚 ， 周驰岷 ， 等． 无线 传 感 器 网络 水 质监 测 系统 的研 究 与 应 用
服 务 器对 下 需 要 对 网络 资 源进 行认 知 ， 进 而 达 到 自适 应 传输 的 目的 ， 完成 信息 的 表达 与处 理 ， 也 可 以达 到 自动控 制与 远程 控 制的效 果 。 传 感 器测 量 出水 质参 数 。 按 照设 定 的 控 制 门限 ， 根 据 软件 设定 好 的算 法 ， 对 继 电器控 制 设备 发 出
现代 农业科 技
２ ０ １ ３年 第 １ ８期
令， 关 闭增氧机 。
６ 应 用 展 示
物联 网 的服 务 主要 靠 应 用层 体 现 ， 应 用层 主要 完 成 应 用展示、 服 务 呈现 的工 作 ， 展 示 出服 务 的状 态 ， 包 括 手 机 客 户端 软件 等 。 通 过 智能 手机 软件 来 呈现 水质 状况 ， 按照 设 定
［ ６ ６黄 １ 云峰 ， 冯佳和 ， 吕建 明 ， 等． 渔业 环境 自动监控预 警 系统 建设［ Ｊ 】 ． 安 徽农业科学 ， ２ ０ １ １ （ ３ ５ ） ： ２ ２ １ ５ ５ — ２ ２ １ ５ ７ ．
［ Ｊ 】 ． 通信技术 ， ２ ０ ０ ８ ， ４ １ （ ４ ） ： １ ２ ４ — １ ２ ６ ． ［ ４ 】 张红燕 ， 袁永明 ， 贺艳辉 ， 等． 水 产 养 殖 专 家 系统 的 设 计 与 实现 【 Ｊ 】 ． 中 国农学通报 ， ２ ０ １ １ （ １ ） ： ４ ３ ６ — ４ ４ Ｏ ． 【 ５ ］ 杨润标 ， 左 国超 ， 李娟 ， 等． 基 于无线传 感网络和 Ｌ ａ ｂ Ｖ Ｉ Ｅ Ｗ 的 洱 海 水 质监测系统设计［ Ｊ 】 ． 安徽农业科学 ， ２ ０ １ ２ （ ８ ） ： ４ ９ ９ ６ — ４ ９ ９ ８， ５ ０ ２ ９ ．
基于物联网的水产养殖智能化监控系统
基于物联网的水产养殖智能化监控系统摘要：水产养殖的发展和科学技术的进步，是先进的智能养殖监测系统取代了传统的养殖模式配方，从最初的水产品生产中实现，我国水产养殖高产低死亡率的变化带来了巨大的发展。
中国的水产养殖规模越来越大，发展前景越来越好，市场需求也越来越好。
物联网环境下的智能水产养殖系统不仅可以实现水产养殖的智能化和自动化，它还可以控制水产养殖的生活环境，最大密度饲养而实现最大效益，这样不仅给个人带来了丰富浓厚的兴趣也促进了养殖业的发展。
关键词：科学技术；影响因素；系统监控基于我国水产养殖业的快速发展，使市场需求增加，传统的耕作方式已不能满足市场需求需要高科技的水产养殖监测该系统已广泛应用于农场。
以物联网环境中的水为研究对象智能水产养殖监控系统的设计并分析，详细阐述了养殖监控系统的智能化和自动化应用。
水生产、知识产权、养殖、监督管理制度Z i g B e e技术与GPRS相结合是有效的控制水产养殖环境，实现水产养殖生活在最适合的环境中。
一、水产智能化养殖监控系统的养殖影响因素以及养殖流程1.智能化养殖系统的养殖影响因素。
养殖业是中国重要产业之一，面对越来越大的市场需求，高效快速安全健康的养殖系统一直是业内人士研究的课题，经过大量的科学实验之后检测出影响水产品养殖的影响因素，主要有以下几点：水温、PH值、透明度、溶氧量、重金属含量、各类氟化物含量、细菌含量、挥发性酚含量、鱼池换水周期以及消毒用品等。
根据影响水产品养殖的因素，对应的找出最适合水产品生存的环境，在进行最大密度的养殖，配合最合理化的监控，能实现有效的提升水产品的产量。
2.智能化养殖系统的养殖流程。
我国的水产养殖业基本上采用智能化养殖系统，采用该种系统，首先，选址对浴池进行建设；其次，买鱼苗后早鱼池中进行试水；再次，放入鱼苗并进行消毒，鱼种进行繁殖之后进入池子饲料喂养，这时要注意水质的管理鱼池的环境监控预防疾病的发生。
最后，在做好过冬的措施成鱼即可出池了。
基于物联网的水产养殖水质监控系统设计
基于物联网的水产养殖水质监控系统设计吴滨;黄庆展;毛力;杨弘;肖炜【摘要】为方便监测和调节罗非鱼养殖水域的水质参数，设计了基于物联网（IoT）的水产养殖水质监控系统。
前端传感器检测水体相关物理参数，通过采集单元的通信网络发送到智能水质监控单元，智能监控单元可以对增氧机、循环水泵及物料投放机等进行自动控制。
同时，智能监控单元通过以太网或无线公用网络将数据传送到数据服务中心。
用户可以通过移动终端或计算机实时了解水质信息，也可以通过监控软件下发命令，控制现场设备，实现对水质参数的手动调节。
测试结果表明：该系统具有运行稳定、操作方便、成本经济等优点，可以应用于水产品的养殖生产活动。
%An intelligent aquaculture water quality monitoring and controlling system based on the Internet of things(IoT)is designed to facilitate monitoring and adjustment of the water quality parameters of tilapia. The relevant physical parameters of water are obtained by the front sensors,and sent to the intelligent water quality monitoring and controlling unit via data sampling and communication network units. The control unit automatically control aerobic machines,circulating water pumps,and material delivering devices intelligently. Meanwhile,via Ethernet or wireless networks,data are transmitted to data service center. From mobile devices or computer,users can monitor the water quality,and send orders remotely to equipment using the software provided by the data service center. The study shows that this aquaculture control system is reliable,easy-to-use,and cost effective,and can significantly improve the productivity and performance of aquaculture.【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2016(035)011【总页数】4页(P113-115,119)【关键词】物联网;水产养殖;水质监控;罗非鱼【作者】吴滨;黄庆展;毛力;杨弘;肖炜【作者单位】轻工过程先进控制教育部重点实验室，江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122;轻工过程先进控制教育部重点实验室，江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122;轻工过程先进控制教育部重点实验室，江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122;中国水产科学研究院淡水渔业研究中心，江苏无锡214081;中国水产科学研究院淡水渔业研究中心，江苏无锡 214081【正文语种】中文【中图分类】TP212在水产养殖中，养殖水域的水质参数，如：温度、溶氧、pH值等，直接影响着鱼类的质量和产量。
基于物联网技术的智能水产养殖监控系统设计
基于物联网技术的智能水产养殖监控系统设计智能水产养殖监控系统的设计是基于物联网技术的一项重要应用，它能够帮助养殖业主实时监测水质、温度、溶氧等关键指标，提高养殖效益并降低养殖风险。
本文将介绍智能水产养殖监控系统的设计原理、功能及实施步骤。
一、设计原理智能水产养殖监控系统的设计原理是将传感器设备与物联网技术相结合。
通过在养殖场设置多个传感器，可以实时监测水质、温度、溶氧等参数。
这些传感器将采集到的数据通过物联网技术传输给养殖场控制中心，再通过云端平台进行数据存储和分析。
养殖场主可以通过手机应用或电脑端登录云端平台，实时掌握养殖场的运行情况。
二、功能设计1. 实时监测水质参数：通过在鱼塘或水池中安装水质传感器，系统能够实时监测水质参数，如PH值、溶解氧含量、氨氮含量等。
一旦出现异常情况，系统会及时发出警报，提醒养殖场主进行相应的处理。
2. 温度控制功能：智能水产养殖监控系统可以通过温度传感器实时监测养殖水温，对养殖水温进行自动控制。
当水温过高或过低时，系统能够自动调节加热或降温设备，以维护水温在合适的范围内，提供良好的生长环境。
3. 氧气供给管理：通过溶氧传感器监测养殖水中的溶氧含量，智能水产养殖监控系统能够实时掌握水中溶氧情况。
系统还可以自动控制氧气供给设备，确保水中氧气含量维持在合适的范围，提高水产养殖的效益。
4. 数据分析和报表生成：智能水产养殖监控系统会将采集到的数据进行分析，生成相应的报表。
养殖场主可以通过云端平台查看历史数据和趋势分析，进行科学决策和精细管理。
5. 远程监控和操作：养殖场主可以通过手机应用或电脑端远程监控和操作智能水产养殖监控系统。
无论身处何地，养殖场主都可以实时了解养殖环境，进行远程设备控制和管理。
三、实施步骤1. 传感器布置：根据养殖场的实际情况，确定合适的传感器类型和数量，并进行布置。
传感器的布置应考虑到水质均匀性以及传感器与养殖动物的适应性。
2. 网络设备安装：安装并配置相应的物联网网络设备，确保养殖场内的传感器和控制中心可以正常通信。
基于物联网技术的智能水产养殖系统设计与开发
基于物联网技术的智能水产养殖系统设计与开发一、引言随着世界人口的不断增加和城市化发展，人们对食品的需求也在不断增加。
而传统的水产养殖所面临的问题，如水质、养殖环境、生产效率等，都需要更加先进的技术手段来解决。
物联网技术的出现，为这一行业的发展带来了新的机遇和挑战。
本文将介绍基于物联网技术的智能水产养殖系统设计与开发。
二、智能水产养殖系统的概述智能水产养殖系统是指利用物联网技术来实现对水产养殖过程的全面监测和控制的系统。
该系统能够监测水质、水位、氧气含量、温度等多个参数，并通过智能算法进行分析，提高养殖效率、降低养殖成本。
三、智能水产养殖系统的架构设计1.物联网传感器节点物联网传感器节点是智能水产养殖系统中最核心的组成部分，其主要功能是将水产养殖过程中的各项参数变化转化为数据，传输到云端服务器进行处理。
常用的物联网传感器节点有温度传感器、水质传感器、氧气含量传感器、水位传感器等。
2.云端服务器云端服务器是智能水产养殖系统的数据处理中心，负责存储和分析传感器节点采集的数据。
服务器可以通过各种算法，如人工智能算法、机器学习算法等对数据进行处理和分析，提高养殖效率、降低养殖成本。
3.手机APP或者网站智能水产养殖系统需要一个微信小程序或者APP来让用户查看各项参数变化，掌握养殖情况以及得到系统的指引和建议。
一般用户可通过微信小程序或者APP远程操控智能养殖系统，控制灌溉、通风、配合饲料和其他养殖生产环节。
四、智能水产养殖系统的工作流程1.数据采集智能水产养殖系统中的传感器节点采集水质、水位、温度、氧气含量等参数变化数据，并将其发送至云端服务器进行处理和分析。
2.数据处理和分析云端服务器对传感器采集的数据进行处理和分析，运用各种算法对数据进行分析，制定最佳的水产养殖方案，优化养殖环境，提高养殖效率，降低养殖成本。
3.结果展示云端服务器将处理后的结果通过微信小程序或者APP形式向用户展示。
用户可通过这些结果了解养殖情况，得到指引和建议，及时调整产量和质量。
基于物联网的智能化水产养殖系统设计
基于物联网的智能化水产养殖系统设计随着科技的飞速发展，智能化已经渐渐地走进了各个行业。
水产养殖是我国传统的农业生产方式之一，但是它存在着一些问题。
比如传统的水产养殖方式对环境的污染越来越严重，而且也会影响到水产养殖的质量和产量。
为了解决这些问题，基于物联网的智能化水产养殖系统应运而生。
本文将会详细介绍基于物联网的智能化水产养殖系统设计。
一、智能化水产养殖系统概述智能化水产养殖系统是一种利用物联网技术对水产养殖进行实时监测和控制的系统。
它可以通过传感器获取水质、气温、水温等数据，通过数据分析和算法模型进行预测和调控，从而提高水产养殖的效益和产量。
二、物联网技术在智能化水产养殖系统中的应用智能化水产养殖系统的设计需要运用到许多物联网技术，包括传感器技术、云计算技术、大数据分析技术和人工智能技术等。
1. 传感器技术传感器是智能化水产养殖系统的重要组成部分，可以通过测量水温、溶氧量、酸碱度等指标，实现对水产养殖环境的实时监测。
将这些数据上传到云端，可以为农民和有关企业提供稳定的数据来源。
2. 云计算技术云计算是将计算机处理能力、存储能力、应用能力等以服务的形式对外提供的一种计算模式，具有高效、弹性、低成本、易扩展等优点。
在智能化水产养殖系统中，云计算可以将传感器收集到的数据存放起来，便于提供数据服务。
3. 大数据分析技术通过大数据分析技术，可以将海量数据进行高效的分析处理，从而为养殖业提供辅助决策的数据支持。
分析氮磷浓度、水温、溶氧量、酸碱度等因素对生长产量的影响等，可以最大限度地避免不必要的损失。
4. 人工智能技术人工智能技术可以在智能化水产养殖系统中完成智能决策，优化运营和监测效率。
可以使用这些技术来开发一些水产养殖行业的应用程序。
例如，分析鱼体型、湖泊等数据得出的养殖方案，可以帮助提高养殖策略的准确性。
三、智能化水产养殖系统的技术架构智能化水产养殖系统的技术构架，主要包括传感器、数据采集、传输、云平台、应用与终端设备等模块。
物联网技术在水产养殖中的应用
物联网技术在水产养殖中的应用引言随着科技的不断发展，物联网技术在各行各业的应用越来越广泛，水产养殖业也不例外。
物联网技术可以帮助水产养殖业提高养殖效率、监测水质、实现智能化管理等方面发挥重要作用。
本文将深入探讨物联网技术在水产养殖中的应用，并分析其对水产养殖业的影响。
一、物联网技术在水产养殖中的应用现状1.智能化监控系统物联网技术在水产养殖中最常见的应用就是智能化监控系统。
通过在养殖池、鱼塘、渔场等地点安装传感器，可以实时监测水温、水质、溶解氧、光照等关键指标。
养殖场主可以通过手机或电脑远程监控这些数据，并及时调整养殖环境，确保水产的健康成长。
2.智能喂食系统传统的水产养殖中，喂食往往是一项费时费力的工作。
而有了物联网技术，智能喂食系统可以根据鱼类的生长情况和饥饿程度，自动进行喂食，而且还能根据水质情况对投饵量进行自动调整，大大提高了养殖效率，节约了人力物力。
3.智能养殖环境控制物联网技术还可以实现对养殖环境的智能化控制。
通过自动控制光照、温度、通风等因素，调节养殖环境，提供最适合鱼类生长的条件。
这不仅可以提高养殖效率，还可以降低疾病发生的概率，减少养殖风险。
4.智能监控和报警系统利用物联网技术，可以建立智能监控和报警系统，监测养殖环境中的异常情况，如水质异常、鱼类生长异常、设备故障等。
一旦发现异常，系统会及时发出警报，养殖场主可以立即采取相应措施，避免损失的发生。
二、物联网技术对水产养殖业的影响1.提高养殖效率物联网技术的应用可以实现对养殖环境的实时监测和智能化控制，提高了养殖效率，降低了劳动成本。
养殖场主可以更精准地掌控养殖环境，提高鱼类的生长速度和品质，增加养殖产量。
2.降低养殖成本智能化监控系统和智能喂食系统的应用可以有效降低养殖成本。
节约了人力物力，节约了饲料和能源等成本，提高了养殖场的盈利能力。
3.减少养殖风险物联网技术可以帮助养殖场主及时发现并处理养殖环境中的异常情况，大大降低了养殖风险。
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２６４农业机械学报２０１４年表２水温、溶氧量、ｐＨ值闭环控制精度试验数据Ｔａｂ．２Ｗａｔｅｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｄｉｓｓｏｌｖｅｄｏｘｙｇｅｎ，ｐＨｖａｌｕｅｏｆｃｌｏｓｅｄｌｏｏｐｃｏｎｔｒｏｌａｃｃｕｒａｃｙｔｅｓｔ时间／ｈ０２４６８１０１２１４１６１８２０２２平均绝对误差温度／℃２３３２３１２２８２２５２３１２３３２３４２３５２３５２３２２３３２３２０３溶氧量／ｍｇ·Ｌ－１７２７１６７６９７１６９６９７２７１７１７７１０１２５ｐＨ值７７７６７５７７７３７２７６７６７５７５７７７６０１２５和准确性。
该系统在项目合作单位佛山某公司得到验证以ＦＩＤ与无线传感网络技术应用于及推广应用，将Ｒ水产养殖的智能化监控过程中，替代了传统的经验目测法和固定点参数采集法。
通过采集到的精确数据，实现数字化养殖，通过智能化控制系统的使用，实现自动化养殖。
５结论（１）通过与现有的水产品智能化养殖系统的对比研究，提出了适合水产养殖的基于ＲＦＩＤ与无线传感网络的智能控制系统架构。
该系统架构通过应用物联网，真正地实现了水产养殖的智能化监测与控制，满足了水产养殖的及时监控和自动调整其生态环境的要求，该模式可以广泛应用于水产养殖行业，并可以向其他农产品行业推广。
２）在提出水产养殖智能化监控系统方案的基（础上，结合企业的实际情况，以罗非鱼为例，结合罗非鱼智能高密度养殖的具体流程对监控系统的实施方案进行了详细分析，同时介绍了水产养殖智能化监控系统的各功能模块，根据水产品不同生长阶段的需求制定出测控标准，通过对水产品养殖环境的实时监测，将测得参数和系统设定的标准参数进行比较后自动调整水产养殖生态环境，试验结果表明５℃范围内，溶氧量误差在温度误差在±０±０３ｍｇ／Ｌ范围内，ｐＨ值误差在±０３范围内，系统传输数据的正确率在９８％以上。
文献到汇聚节点。
试验证实，系统测试中节点之间的通５０ｍ以上，系统启动后１０ｓ内可完信距离可达到１成节点的绑定，形成自组织网络。
当预先设定的采０ｓ内可传输完毕，而样时间结束后，采样数据在３本系统设定汇聚节点每３ｍｉｎ采集一次终端无线传感器的数据，这里存在一定的延时性，所以在数据检测试验中，数据都滞后了３ｍｉｎ，而且部分数据会受００％的到系统的一些干扰，使得数据传输不可能１正确，不过试验结果表明传输的数据正确率在９８％以上，能达到预期的要求。
在ＲＦＩＤ系统方面，并没有加入试验部分，考虑到其数据并不会在传输过程中受到系统的干扰，而且项目并不需要它具有实时性，只需它具有完整性参考１ＷｉｌｓｏｎＲＰ，ＣｏｒｒａｚｅＧ，ＫａｕｓｈｉｋＳ．Ｎｕｔｒｉｔｉｏｎａｎｄｆｅｅｄｉｎｇｏｆｆｉｓｈ［Ｊ］．Ａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅ，２００７，６７（１～４）：１～２．２ＫａｕｓｈｉｋＳ．Ｎｕｔｒｉｔｉｏｎａｎｄｆｅｅｄｉｎｇｏｆｆｉｓｈ：ｕｐｃｏｍｉｎｇｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓ［Ｊ］．ＣａｈｉｅｒｓＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２００９，１８（２～３）：１００～１０２．３ＺｈａｏＤＳ，ＨｕＸＭ．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇｓｙｓｔｅｍｏｆａｑｕｉｃｕｌｔｕｒｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｉｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅⅢ（ＩＦＩＰＣＣＴＡ２００９），２００９：２２５～２３１．４ＭａｔｉｓｈｏｖＧＧ，ＢａｌｙｋｉｎＰＡ，ＰｏｎｏｍａｒｅｃａＥＮ．Ｒｕｓｓｉａｓｆｉｓｈｉｎｇｉｎｄｕｓｔｒｙａｎｄａｑｕｉｃｕｌｔｕｒｅ［Ｊ］．ＨｅｒａｌｄｏｆｔｈｅＲｕｓｓｉａｎＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１２，８２（１）：５５～６２．５ＴａｉＨＪ，ＬｉｕＳＹ，ＬｉＤＬ，ｅｔａｌ．Ａｍｕｌｔｉｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒａｑｕｉｃｕｌｔｕｒｅｂａｓｅｄｏｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＳｅｎｓｏｒＬｅｔｔｅｒｓ，２０１２，１０（１～２）：２６５～２７０．６刘玉梅，张长利，王树文，等．基于ＺｉｇＢｅｅ技术的水产养殖环境监测系统设计［Ｊ］．自动化技术与应用，２０１１，３０（３）：５０～５３．ＬｉｕＹｕｍｅｉ，ＺｈａｎｇＣｈａｎｇｌｉ，ＷａｎｇＳｈｕｗｅｎ，ｅｔａｌ．ＤｅｓｉｇｎｏｆａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＺｉｇＢｅｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ［Ｊ］．ＴｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１１，３０（３）：５０～５３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）７陈娜娜，周益明，徐海圣，等．基于ＺｉｇＢｅｅ与ＧＰＲＳ的水产养殖环境无线监控系统的设计［Ｊ］．传感器与微系统，２０１１，３０（３）：１０８～１１０．ＣｈｅｎＮａｎａ，ＺｈｏｕＹｉｍｉｎｇ，ＸｕＨａｉｓｈｅｎｇ，ｅｔａｌ．ＤｅｓｉｇｎｏｆｗｉｒｅｌｅｓｓｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｆｏｒａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎＺｉｇＢｅｅａｎｄＧＰＲＳ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，２０１１，３０（３）：１０８～１１０．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）８颜波，石平，黄广文．基于ＲＦＩＤ和ＥＰＣ物联网的水产品供应链可追溯平台开发［Ｊ］．农业工程学报，２０１３，２９（１５）：１７２～１８３．ＹａｎＢｏ，ＳｈｉＰｉｎｇ，ＨｕａｎｇＧｕａｎｇｗｅｎ．ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｒａｃｅａｂｉｌｉｔｙｓｙｓｔｅｍｏｆａｑｕａｔｉｃｆｏｏｄｓｓｕｐｐｌｙｃｈａｉｎｂａｓｅｄｏｎＲＦＩＤａｎｄＥＰＣｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＣＳＡＥ，２０１３，２９（１５）：１７２～１８３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）９宦娟，刘星桥，程立强，等．基于ＺｉｇＢｅｅ的水产养殖水环境无线监控系统设计［Ｊ］．渔业现代化，２０１２，３９（１）：３４～３９．ＨｕａｎＪｕａｎ，ＬｉｕＸｉｎｇｑｉａｏ，ＣｈｅｎｇＬｉｑｉａｎｇ，ｅｔａｌ．ＤｅｓｉｇｎｏｆａｗｉｒｅｌｅｓｓｗａｔｅｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＺｉｇＢｅｅｉｎ第１期颜波等：基于物联网的水产养殖智能化监控系统ａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅ［Ｊ］．ＦｉｓｈｅｒｙＭｏｄｅｒｎｉｚａｔｉｏｎ，２０１２，３９（１）：３４～３９．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）２６５１０蒋建明，史国栋，李正明，等．基于无线传感器网络的节能型水产养殖自动监控系统［Ｊ］．农业工程学报，２０１３，２９（１３）：１６６～１７４．ＪｉａｎｇＪｉａｎｍｉｎｇ，ＳｈｉＧｕｏｄｏｎｇ，ＬｉＺｈｅｎｇｍｉｎｇ，ｅｔａｌ．ＥｎｅｒｇｙｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｕｔｏｍａｔｉｃｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｏｆａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅｂａｓｅｄｏｎＷＳＮ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＣＳＡＥ，２０１３，２９（１３）：１６６～１７４．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）１１史兵，赵德安，刘星桥，等．工厂化水产养殖智能监控系统设计［Ｊ］．农业机械学报，２０１１，４２（９）：１９１～１９６．ＳｈｉＢｉｎｇ，ＺｈａｏＤｅａｎ，ＬｉｕＸｉｎｇｑｉａｏ，ｅｔａｌ．Ｄｅｓｉｇｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅ，２０１１，４２（９）：１９１～１９６．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）ＣｈｉｎｅｓｅＳｏｃｉｅｔｙｆｏｒＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＭａｃｈｉｎｅｒｙ１２林群，王琳，黄修杰，等．广东工厂化水产养殖发展前景与对策研究［Ｊ］．广东农业科学，２０１１，３８（９）：１３２～１３４．ＬｉｎＱｕｎ，ＷａｎｇＬｉｎ，ＨｕａｎｇＸｉｕｊｉｅ，ｅｔａｌ．ＳｔｕｄｙｏｎｔｈｅｐｒｏｓｐｅｃｔｓａｎｄｓｔｒａｔｅｇｙｏｆＧｕａｎｇｄｏｎｇｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚｅｄａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＧｕａｎｇｄｏｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１１，３８（９）：１３２～１３４．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）１３刘坚，秦大力，于德介．基于无线传感器网络的智能状态监测系统研究［Ｊ］．计算机集成制造系统，２００８，１４（１０）：２０４７～２０５１．，ＱｉｎＤａｌｉ，ＹｕＤｅｊｉｅ．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＬｉｕＪｉａｎＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓ，２００８，１４（１０）：２０４７～２０５１．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）１４刘晃，张宇雷，吴凡，等．美国工厂化循环水养殖系统研究［Ｊ］．农业开发与装备，２００９（５）：１０～１３．ＬｉｕＨｕａｎｇ，ＺｈａｎｇＹｕｌｅｉ，ＷｕＦａｎ，ｅｔａｌ．ＳｔｕｄｙｏｎｒｅｃｉｒｃｕｌａｔｉｎｇａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅｓｙｓｔｅｍｓｉｎＵＳＡ［Ｊ］．ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄ，２００９（５）：１０～１３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ１５刘洪涛，程良伦．具有移动汇聚节点的环境监测系统设计［Ｊ］．计算机工程与应用，２０１０，４６（１９）：７～９，２４．ＬｉｕＨｏｎｇｔａｏ，ＣｈｅｎｇＬｉａｎｇｌｕｎ．Ｄｅｓｉｇｎｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｍｏｂｉｌｅｓｉｎｋ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄ，２０１０，４６（１９）：７～９，２４．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍｆｏｒＡｑｕｉｃｕｌｔｕｒｅＢａｓｅｄｏｎＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓＹａｎＢｏＳｈｉＰｉｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＣｏｍｍｅｒｃｅ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０００６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍａｂｏｕｔｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆａｒｍｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｗｈｉｃｈｃａｎｎｏｔｍｅｅｔｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｓｃａｌｅｏｆａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅ，ａｎｄｃｏｍｂｉｎｉｎｇＲＦＩＤｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｔｈｅｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｉｔｈｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｅｓｏｆａｑｕａｔｉｃｂｒｅｅｄｉｎｇ，ａｎａｑｕａｔｉｃｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｂｒｅｅｄｉｎｇｓｏｌｕｔｉｏｎｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｂａｓｉｃｐｒｏｃｅｓｓｅｓｏｆａｑｕａｔｉｃｂｒｅｅｄｉｎｇａｎｄｔｈｅａｑｕａｔｉｃｆａｒｍｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓａｆｆｅｃｔｉｎｇａｑｕａｔｉｃｇｒｏｗｔｈｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ，ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅｔｈｅｂｅｓｔｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｆｏｒ；ａｔｌａｓｔ，ａｎａｑｕａｔｉｃｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｂｒｅｅｄｉｎｇｓｏｌｕｔｉｏｎｂａｓｅｄａｑｕａｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｓｈｉｇｈｄｅｎｓｉｔｙｂｒｅｅｄｉｎｇｗａｓｇｉｖｅｎｏｎＲＦＩＤａｎｄｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｅｌｄｔｅｓｔｓｗｅｒｅａｌｓｏｃｏｎｄｕｃｔｅｄ．Ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｃｌｏｓｅｄｌｏｏｐｃｏｎｔｒｏｌｒｅｓｐｏｎｓｅｓｐｅｅｄａｎｄｏｔｈｅｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｏｆｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｓａｔｉｓｆｉｅｓａｃｔｕａｌｎｅｅｄｓｏｆｔｈｉｓｐｒｏｊｅｃｔ，ａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｅｒｒｏｒ，ｄｉｓｓｏｌｖｅｄｏｘｙｇｅｎｅｒｒｏｒａｎｄｐＨｅｒｒｏｒａｒｅ±０５℃，±０３ｍｇ／Ｌ，±０３，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄｔｈｅｄａｔａｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｕｐｔｏ９８％．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＡｑｕｉｃｕｌｔｕｒｅＲａｄｉｏｆｒｅｑｕｅｎｃｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓＷｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇ。