基于多源信息融合的水产养殖安全溯源系统研究

【摘要】：水产品安全已经成为社会关注的重要课题之一,由于水产养殖涉及到养殖环境、育苗、养殖过程到出售诸多环节,养殖周期长,传统的手工信息录入、填表等方式很难对这些环节进行有效监控。本研究从水产养殖过程溯源要求入手,着重对多源信息智能获取与融合和基于角色、时间和位置的可信溯源数据两个方面开展研究,力求运用先进的信息技术手段来构建水产养殖安全可信溯源体系,以有效保证水产品安全,一旦出现水产品质量安全问题时,可为相关部门的追溯、查证等提供有力的技术保障。水产养殖多源信息的获取是智慧养殖、科学决策的基础。针对水产品溯源信息的智能获取问题,本文研究了水产品的放养、生产、管理、销售等方面的业务流程,分析了目前国内外水产品溯源的基本情况及使用的主流技术手段,利用二维码技术和移动互联网技术的特点设计了实用可行的水产生产过程管理和溯源系统模型,使用智能移动设备实现了水产生产过程中对饲料、药品等日常使用和巡塘的信息化管理。针对水产品溯源信息的可信度问题,本文提出基于角色、位置和时间的三维可信溯源空间数据结构,在RT模型和GEO-RT模型的基础上提出一种新的增加了时间信息管理的GEO-T-RT模型。该模型将空间信息系统中的空间位置变化信息和时间信息紧密结合到RT中,具体来说该模型在RT的基础上,为RT中的角色赋予了移动定位属性,同时又对实体的行为进行时间关系参数化,从而可以更好地用于空间信息系统的可信数据管理。结合GNSS位置服务和NNTP网络时间服务,既确保养殖过程信息的真实可信,也提高了管理过程中药品和饲料使用的安全性。基于该模型开发了水产生产过程和溯源可信数据的管理,为可靠的溯源提供数据支撑。本研究根据HACCP原则,基于QR码构建水产养殖安全溯源系统,围绕影响水产养殖过程质量安全关键点与关键因子展开了研究,对养殖过程关键环节的溯源信息进行建模,进而提出追溯系统的模型。在模型中将粗糙集理论应用于水产养殖多源信息的融合中,对不完整和不确定的数据进行分析,剔除冗余和相容信息,抽取有潜在价值的知识规则,获取最快、最简的信息融合算法,解决了水产养殖过程中大数据和不完整信息的融合问题。对于水产养殖过程中的水产品在转塘或换塘带来的复杂追溯问题,利用集合和递归的思想提出了建立在二维码基础上的追溯算法,该追溯算法能有效实现转塘或换塘过程中水产品信息流的连通,确保追溯信息的完整,该方法既适用于水产养殖,同时对动植物的养殖和种植也具有普遍意义。全文开展了系统的需求分析、系统架构的设计和关键技术的选择,并对整个系统进行了客观分析和讨论。系统通过养殖水质无线传感信息采集节点,获取温度、溶氧、pH值、浊度等传感参数,通过无人机和移动手机获取图像和视频传感信息,从专业的气象部门获取实时气象信息,实现从低空、地面和水下多层次开展水产养殖多源信息的获取进行了实验研究与实践。通过对这些多源信息的融合与分析提供可用于养殖健康的水质参考数据,为养殖及监管部门提供更多辅助决策信息。本研究基于B/S架构和移动应用技术开发了符合试点企业实际的水产养殖过程溯源系统,实现了在企业养殖基地的水产养殖过程中对放养、巡塘、喂料、施药和销售信息进行管理;溯源体系的运行与使用,促进了水产养殖过程的规范化、标准化,并对水产养殖环境和水产养殖设备的智能运行提出更高要求,系统使用粗糙神经网络模型对影响水质环境的pH值、风速、湿度、天气概况(晴朗、多云、阴天等)、压力、温度、水温、露点等因子进行分析,预测溶解氧的变化趋势,从而对增氧机等设备进行控制,提高养殖的水质质量。系统实施后,可节约电费20-30%,降低了成本;减少了鱼类由于水质环境影响带来的死亡,增加了产量,系统在试点企业运行良好。水产养殖过程溯源系统的设计与实现,对水产养殖安全溯源机制的推动、水产品安全的保障、水产行业的规范化发展,具有重要的现实意义和实用价值。