浅析利用AI智能识别与视频监控技术打造智慧水产养殖监管系统

2023-09-20 293

一、方案背景

针对目前水产养殖集约、高产、高效、生态、安全的发展需求，基于智能传感、智慧物联网、人工智能、视频监控等技术打造智慧水产系统，成为当前行业的发展趋势。传统的人工观察水产养殖方式较为单一，难以及时发现人员非法入侵、偷盗、偷钓、水质污染等管理问题。

二、方案概述

TSINGSEE青犀视频智慧水产养殖方案主要是围绕视频监控技术、人工智能检测技术、云计算、大数据、物联网等新兴技术，通过远程高清视频监控与视频AI智能检测，可对水产养殖区域进行24小时监管，通过实时AI检测与监控，出现异常时立即抓拍并报警提醒，有效节省人力成本，提升监管工作的及时性、准确性和有效性。

借助TSINGSEE青犀视频AI算法平台以及安防监控系统EasyCVR平台，养殖户可以通过视频监控对水产养殖环境进行全天候、实时监管，通过数字大屏对各养殖区域环境进行实时远程监控，对异常情况（如人员闯入、水质变色、水面漂浮物等）进行抓拍预警，并通知提醒养殖户及时现场确认，保障养殖现场安全生产。

三、方案特点

1）人员闯入/周界入侵

基于AI深度学习算法，在水产养殖区内划定警戒区域，当检测到人体，则判定为入侵事件。TSINGSEE青犀视频AI视频智能分析系统可以对设置的监控区域进行实时监测，当检测到有人员闯入时则立即发出告警，防止非法入侵事件发生。

2）违规捕鱼检测

AI视频智能分析系统支持识别人员在岸边撑伞钓鱼、撒网捕捞等场景，一旦检测到就立刻抓拍并告警。

3）人员闯入危险水域

AI智能算法平台支持在划定防溺水区域（可分为危险区、警戒区、安全区）的前提下，对进入警戒区的人员进行检测识别并告警，防止溺水事件的发生。

4）水体变色

AI视频智能分析系统支持对养殖区水域的水体是否被污染进行识别，包括明显的水体颜色变化，有害藻类生物入侵等。

5）水面异常漂浮物

AI智能算法平台支持识别水域表面存在的异常漂浮物，包括水面垃圾、塑料、水葫芦、水藻、凌汛等。

6）远程监控

通过视频监控综合管理平台EasyCVR平台设立统一监控管理站，对分布在不同区域的多个设备和信息进行全数字化集中监控管理，满足现代化水产养殖统一监管的需要。系统可通过网页端、本地端等多种方式实时查看数据，支持电话、短信、邮件等告警方式，满足绝用户的便捷管理需求。

四、方案总结

在水产养殖的智慧监管场景中，依托视频监控综合管理平台EasyCVR的先进视频联网和云存储技术，将现场的海量视频监控联网、统一监控、集中存储、统一运维，构建远程可视化综合监管大平台，为养殖户提供简单、明晰的数据呈现，提供数据统计分析等功能。同时，借助AI智能视频分析系统的丰富AI算法模型，对监控现场及周边的人、车、物、行为等进行智能感知、智能监管，实现无人值守，提升养殖效益。

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上月正式发布的 Go 1.21 修改了for 循环变量的语义（预览阶段，点此查看详情）。现在，Go 团队表示 Go 1.22 会将这项特性发布为正式功能。根据 Go 开发团队技术 leader Russ Cox (rsc) 的介绍，Go 开发者经常会犯的错误是在循环迭代结束后，保留对循环变量的引用，此时它会采用预期之外的新值。例如下面的程序： func main() { done := make(chan bool) values := []string{"a", "b", "c"} for _, v := range values { go func() { fmt.Println(v) done <- true }() } // wait for all goroutines to complete before exiting for _ = range values { <-done } } 其创建的三个 goroutine 都用于打印相同的变量v，因此它们只会打印出“c”, “c”, “c”，而不是按顺序打印 “a”...

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