本申请涉及智能控制领域，尤其涉及一种水产养殖智能控制系统及方法。
背景技术：
1、水产品富含蛋白质、必需氨基酸、维生素和矿物质，是健康饮食的重要组成部分。随着全球人口的增长和经济的发展，水产品的需求量不断上升，例如各种海鱼和淡水鱼，如三文鱼、鳕鱼、鲤鱼、鲫鱼等，这也推动了水产养殖业的快速发展。自新世纪以来，这一行业经历了翻天覆地的变革，从传统的小规模散养向规模化、科学化的管理方式转变。然而，对于水产品的饲喂方式往往还是主要依赖于经验和手工操作，具体方法包括定时、定量投喂，以及根据季节和养殖水产品的生长阶段调整投喂量。这种方法过多依赖养殖户的个人经验和感觉，缺乏科学依据，难以精确控制投喂量，容易造成饲料浪费或不足。
2、因此，期待一种优化的水产养殖控制方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种水产养殖智能控制系统及方法，其使用基于深度学习领域的人工智能技术来对预定时间段内水产品生长监控视频以及所述预定时间段内多个预定时间点的水质环境参数进行特征提取与编码，以生成个性化投喂计划。这样，通过自动化控制水产品饲喂，确保水产品获得充足的营养，同时避免浪费和污染。不仅可以提高养殖效益，还可以降低饲料成本和环境负担。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种水产养殖智能控制系统，其包括：
3、水产品生长数据获取模块，用于获取预定时间段内水产品生长监控视频以及所述预定时间段内多个预定时间点的水质环境参数；
4、水产品生长特征提取模块，用于对所述预定时间段内水产品生长监控视频进行特征提取与编码以得到水产品生长语义理解特征向量；
5、水质时序特征提取模块，用于对所述水质环境参数进行时序特征提取与编码以得到水质环境特征向量；
6、水产品投喂计划生成模块，用于综合分析所述水产品生长语义理解特征向量和所述水质环境特征向量以生成个性化投喂计划。
7、根据本申请的另一方面，还提供了一种水产养殖智能控制方法，其包括：
8、获取预定时间段内水产品生长监控视频以及所述预定时间段内多个预定时间点的水质环境参数；
9、对所述预定时间段内水产品生长监控视频进行特征提取与编码以得到水产品生长语义理解特征向量；
10、对所述水质环境参数进行时序特征提取与编码以得到水质环境特征向量；
11、综合分析所述水产品生长语义理解特征向量和所述水质环境特征向量以生成个性化投喂计划。
12、综上所述，本申请提供的水产养殖智能控制系统及方法，其使用基于深度学习领域的人工智能技术来对预定时间段内水产品生长监控视频以及所述预定时间段内多个预定时间点的水质环境参数进行特征提取与编码，以生成个性化投喂计划。这样，通过自动化控制水产品饲喂，确保水产品获得充足的营养，同时避免浪费和污染。不仅可以提高养殖效益，还可以降低饲料成本和环境负担。
1.一种水产养殖智能控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的水产养殖智能控制系统，其特征在于，所述水产品生长特征提取模块，包括：
3.根据权利要求2所述的水产养殖智能控制系统，其特征在于，所述水产品监控特征提取单元，用于：
4.根据权利要求3所述的水产养殖智能控制系统，其特征在于，所述水产品特征嵌入编码单元，用于：
5.根据权利要求4所述的水产养殖智能控制系统，其特征在于，所述水产品生长特征语义理解单元，用于：
6.根据权利要求5所述的水产养殖智能控制系统，其特征在于，所述水质时序特征提取模块，用于：
7.根据权利要求6所述的水产养殖智能控制系统，其特征在于，所述水产品投喂计划生成模块，包括：
8.根据权利要求7所述的水产养殖智能控制系统，其特征在于，所述优化单元，包括：
9.根据权利要求8所述的水产养殖智能控制系统，其特征在于，所述连贯性注意力响应子单元，包括：
10.一种水产养殖智能控制方法，其特征在于，包括：
