摘要：疾病诊治是水产动物健康养殖工程的重要支撑,知识图谱是水产动物疾病诊治知识表示及应用的有效手段,命名实体识别是构建水产动物疾病诊治知识图谱的关键。针对一词多义、实体嵌套等导致的水产动物疾病诊治命名实体识别准确率不高的问题,该研究提出了融合BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)与CaBiLSTM (Cascade Bi-directional Long Short-Term Memory)的实体识别模型。首先,建立水产动物疾病诊治专用语料库,并利用语料库中的数据对设计的模型进行训练;其次,采用“分层思想”设计CaBiLSTM模型进行嵌套实体识别,用降维的内层实体特征提升外层实体的辨析度,并引入BERT模型增添实体位置信息;最后,为验证所提出方法的有效性进行对比试验。试验结果表明,提出的融合BERT与CaBiLSTM模型对水产动物疾病诊治命名实体识别准确率、召回率、F1值分别达到93.07%、92.85%、92.96%。研究表明,该模型能够有效解决水产动物疾病诊治命名实体识别过程中由于一词多义、实体嵌套等导致的识别准确率不高问题,可提高水产动物疾病诊治知识图谱的构建质量,促进水产健康养殖工程发展。

摘要：针对渔业标准实体关系抽取任务中存在重叠关系导致的效果不好问题,提出了基于双重注意力机制的实体关系抽取方法。首先,提出了一种句式分类标注策略,以解决渔业标准文本中重叠关系难以标注的问题;其次,提出了结合双重注意力机制与BERT-BiLSTM-CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Bi-directional Long Short-Term Memory-Conditional Random Field)的渔业标准实体关系抽取模型,分别利用字级别注意力机制和句子级别注意力机制优化权重分配、消除噪音,进而提高关系抽取的准确性;最后,为验证所提出方法的有效性设计了对比试验,结果表明,基于双重注意力机制的实体关系抽取方法在DLOU-FSI(Fishery Standard Interaction)数据集(36万字符)上准确率、召回率、F1值分别达到了92.67%、92.31%、92.49%。研究表明,该方法可有效解决渔业标准关系抽取任务中存在的重叠关系问题,提升了渔业标准实体关系抽取的整体效果,为构建渔业标准知识图谱提供参考。

摘要：为了提高水产养殖过程中的信息化与智能化,揭示养殖水环境动态变化与养殖生产效率间的关系,基于SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)框架研发了海水养殖环境监测与分析系统,实现了对养殖工厂内多监测点的pH、盐度和温度传感数据的实时采集、分析与存储,以及对养殖生产过程数据有效管理。该系统利用LoRa(Long Range Radio)低功耗物联网通信技术和Netty框架实现服务端与传感器的通信,将前端传感数据远距离传输至后端服务平台;采用SSM框架开发了Web后端服务器框架,前端使用Websocket技术推送数据,实现实时页面数据刷新。在此基础上,基于Pearson算法分析了监测传感指标数据之间的相关性,通过指数平滑算法预测传感数据变化趋势。验证结果表明该系统可以有效在线实时监测和预测养殖水质参数变化,为实现精准养殖提供重要支持。

摘要：为解决滩涂贝类无专用机械化播苗装备,以及人工播苗效率低和均匀性差等问题,根据贝苗特性及播苗作业规范,以四角蛤蜊Mactra veneriformis苗为研究对象,设计离心式滩涂贝类播苗装置,通过对播苗装置及其运动过程进行分析,建立了在离心叶轮盘上运动的动力学模型,应用离散元颗粒仿真软件(EDEM)进行播苗过程的离散元仿真,基于Design-Expert软件进行播苗装置行进速度、叶轮盘叶片个数和叶轮盘转速对贝苗分布变异系数的响应曲面分析,优化播苗参数,并进行滩涂贝类播苗验证试验。结果表明:各因素对贝苗分布变异系数影响的主次顺序为叶片个数>叶轮转速>行进速度;叶片个数与叶轮转速的交互作用极显著影响贝苗分布变异系数(P<0.01),叶轮转速与行进速度的交互作用对贝苗分布变异系数的影响次之(P<0.05);经回归分析得到最优组合参数为叶片个数4、叶轮转速500 r/min、行进速度0.77 m/s,在此条件下,贝苗分布变异系数的离散元仿真值为8.53%,滩涂播苗装置的实测值为9.33%,仿真值与实测值的相对误差为8.46%,破碎率为2.17%。研究表明,基于离散元的仿真分析方法可用于离心式滩涂贝类播苗装置设计与参数优化,所设计的离心式播苗装置可为滩涂贝类机械化播苗装备设计提供参考。

摘要：针对目前养殖过程中海珍品计数方法成本高、效率低、计数精度难以保障等问题,该研究以真实底播养殖环境下的海珍品为研究对象,以水下拍摄的海珍品视频为数据源,提出一种基于视频多目标跟踪的多类别海珍品计数方法。首先,采用性能优异的YOLOv7算法实现海珍品目标检测器,为多目标跟踪提供输入;然后,结合真实养殖环境下同类别海珍品外观相似性高、不清晰等特点,借鉴BYTE算法的多目标跟踪思想,设计多类别轨迹生成策略和基于轨迹ID号的计数策略,提出一种多类别海珍品跟踪与计数方法。并提出一套更适用于基于轨迹ID号计数方法的评估指标。试验结果表明,改进平均计数精度、改进平均绝对误差、改进均方根误差及帧率分别为91.62%、5.75、6.38和32帧/s,各项指标多优于YOLOv5+DeepSORT、YOLOv7+DeepSORT、YOLOv5+BYTE、YOLOv7+BYTE等算法,尤其改进平均计数精度、帧率指标比YOLOv5+DeepSORT高了29.51个百分点和8帧/s,且在改进平均绝对误差、改进均方根误差指标上分别降低19.50和12.08。该研究方法可有效帮助水产养殖企业掌握水下海珍品数量,为现代化渔业的测产研究提供技术参考,为水产养殖的智慧管理提供科学决策依据。

摘要：针对在编队避障控制中智能体个体的异构性和多任务的复杂性问题,提出一种基于深度强化学习的异构智能体编队避障控制方法。首先,为了克服智能体个体的异构性,详细描述了领航者和跟随者智能体各自采用的局部观测表示;其次,根据智能体的相应任务,设计了编队、避障和导航三种复合的综合奖励函数,以实现更加灵活和高效的编队避障控制;最后,设计了融合注意力机制的行动者-评论家网络,用于联合训练领航者和跟随者的运动策略,从而使智能体能够逐步优化综合策略,以应对复杂的交互信息。数值仿真实验结果显示,文中提出的方法使得智能体能有效完成各自的任务,与其他强化学习算法相比,能够更迅速、更精确地使智能体学习到最优的运动策略,并在未来应用于复杂环境中,具有潜在的前景和价值。

摘要：为解决车辆因高速运动在路侧单元(RSU)覆盖范围内通行时间较短导致下载数据量有限的问题,提出了一种基于蚁群算法的车路协作消息传输策略。依据RSU间能够进行车辆数据等信息共享的特性,设计了相应的启发式函数与对应路径信息素更新规则,形成多个车路协作通信组,在增加网络中数据传输量和种类的同时避免了陷入局部最优解。通过SUMO仿真平台进行验证,结果表明,相对于非协作、联盟博弈(CGS)方案与多级联盟划分(MHEMs)方案,所提出策略在信息传输量、路网收益和运行时间等方面结果均更优,证明了该策略的有效性。

摘要：近年来水波调控在理论研究和实验研究方面取得了重要进展,为海岸防护结构设计提供了新思路。本文以浅水方程为研究对象,结合基于变换介质理论的水表面波调控方法,根据折射率和水深的对应关系设计了新型系列消波潜堤结构。所设计的消波结构,由底部梯度变化的结构构成,采用COMSOL软件对水波通过结构物的折射和绕射进行数值模拟,通过参数选优,得到不同入射频率,达到最优消波能力的潜堤宽度、航道宽度、宽度比、平台长度等结构参数,对港口海岸防护、水产养殖具有参考和指导意义。

摘要：海洋珍品的体积测量可以为水产养殖过程中海洋珍品的生长状态观测以及价值评估提供科学的数据支撑。针对目前海参养殖过程中体积测量耗时耗力、效率低下、精度参差不齐等问题,该研究提出了一种基于双目视觉的海参体积测量方法,以真实养殖场景下的原位海参作为研究对象,包含海参目标检测、海参实体分割、海参体积估计3个模块。其中,目标检测模块针对水下光线多变、环境复杂的问题,设计了融合多头自注意力机制的YOLOv8目标检测器,提高水下环境下的检测精度;实例分割模块构建了加入adapter机制的SAM(segment anything model)海参分割模型,以此获取有效精准的掩码信息;体积估计模块将掩码信息映射到三维空间获取海参的点云数据,通过泊松表面重建和体素化处理的方法克服点云数据稀疏、噪声干扰的障碍,重构海参的三维表征。结果表明,改进后的检测模型展现了综合性能的最佳表现,在精度和帧率方面分别达到了92.5%和31帧/s,相较于Faster RCNN、Cascade RCNN、YOLOv7、YOLOv8等算法,均保持一定的领先优势;泊松表面重建的重建效果明显优于Alpha shapes、Ball pivoting算法,更贴近于真实海参的表征信息,可以达到较好的体积测量效果,较于其他海参体积测量算法,该研究提出的算法在不同深度下均有更好的表现,在距离为100 cm处表现最佳,测量精度达到了94%,比最小包围框测量法和Ball pivoting测量法分别高出22和14个百分点。可见,所提方法能较为准确地测量出海参的体积,基本能够满足养殖户的评估需求,可为海参的科学养殖提供更为便捷精准的数据支持。

摘要：养殖环境中模糊、气泡遮挡等现象影响养殖鱼特征提取,使养殖鱼群检测精度不佳,为解决上述问题,提出融合通道非降维双重注意力机制ECBAM与改进YOLOv5的养殖鱼群检测模型ESB-YOLO(ECBAMSPPF-BiFPN-YOLO)。使用ECBAM注意力机制获取更多细节特征;为缓解加入ECBAM导致的检测时间增加、速度变慢,使用SPPF替换SPP,减少模型计算量,降低模型检测时间,提高检测速度;为提高YOLOv5特征融合效果,使用BiFPN进行特征权重融合,提高有效特征在特征融合的比重,减少特征丢失。为了验证改进模块对YOLOv5的影响,设计了消融试验。试验结果显示:ESB-YOLO相比YOLOv5在保持检测速度的条件下平均精度提升了2.40%;设计模型对比试验,验证了ESB-YOLO的优越性,相比FERNet、SWIPENet及SK-YOLOv5等先进水下目标检测模型,ESB-YOLO在平均精度上分别具有3.10%、3.90%与0.70%的优势。研究表明,本研究所提的模型对养殖鱼群目标检测效果更佳,可以满足养殖鱼群检测要求。