(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210928471.3 (22)申请日 2022.08.03 (71)申请人 中国水产科 学研究院南海水产研究 所 地址 510260 广东省广州市新港西路231号 (72)发明人 杨炳忠　 (74)专利代理 机构 佛山粤进知识产权代理事务 所(普通合伙) 44463 专利代理师 王余钱 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方 法、 系统及 介质 (57)摘要 本发明公开了一种基于物联网的过洋性渔 业安全捕捞方法、 系统及介质。 本发明通过获取 海底图像数据与声呐采集数据， 分析出海底内的 鱼群种类、 数量、 活动轨迹等鱼群信息， 根据鱼群 信息， 结合天气等环境因素， 能够精准预测出合 适的捕捞深度层和捕捞路径， 根据捕捞深度层和 捕捞路径进行海域捕捞， 能够有效提高捕捞产 量， 实现增加海洋生产经济效益的目的。 另外， 本 发明通过分析捕捞路径内的海底 地形复杂 度， 合 理排除危险的捕捞路径， 能够减少渔网在海底内 遇到的异常情况， 提高渔船作业的安全系数。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115359386 A 2022.11.18 CN 115359386 A 1.一种基于物联网的过洋性渔业 安全捕捞方法， 其特 征在于， 包括： 获取海洋中不同深度的鱼群种类信息、 鱼群数量信息、 鱼群活动信息； 将鱼群种类信息、 鱼群数量信息、 鱼群活动信息进行 数据整理得到鱼群监测数据； 获取海洋历史天气数据， 根据海洋历史天气数据得到海洋天气预测数据； 将鱼群监测数据与海洋天气预测数据导入鱼群预测模型中进行分析， 得到鱼群预测数 据和捕捞预测数据； 将鱼群预测数据和捕捞预测数据发送至预设终端设备进行显示。 2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法， 其特征在于， 所 述获取海洋中不同深度的鱼群种类信息、 鱼群数量信息、 鱼群活动信息， 具体包括： 在监测海域内， 根据海底最大捕捞深度进行层数划分， 并获取不同深度层的海底图像 数据与声呐采集数据； 将海底图像数据进行图像特 征提取， 得到图像特 征值数据； 将图像特征值数据与鱼类图像数据进行特征对比与数量统计分析， 结合声呐采集数 据， 得到鱼群种类信息和鱼群数量信息 。 3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法， 其特征在于， 所 述获取海洋中不同深度的鱼群种类信息、 鱼群数量信息、 鱼群活动信息， 还 包括： 构建特定海域内的海底三维地图模型； 采集海底鱼群声呐反馈数据， 根据反馈数据进行基于海底三维地图模型的数据融合分 析， 得到鱼群运动位置信息； 根据鱼群运动位置信息， 分析出鱼群的运动轨迹并得到鱼群运动轨迹信息， 将鱼群运 动位置信息和鱼群运动轨 迹信息进行信息合并整理得到鱼群活动信息 。 4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法， 其特征在于， 所 述获取海洋历史天气数据， 根据海洋历史天气数据得到海洋天气预测数据， 具体为： 获取捕捞海域三维区域信 息， 根据捕捞海域三维区域信 息进行区域划分， 得到N个初始 海洋子区域； 获取每个海洋子区域中的海洋历史天气数据， 并分析相邻 子区域中海洋历史天气数据 的相似度； 若相邻子区域中海洋历史天气数据的相似度高于预设天气相似度， 则进行子区域合 并， 得到M个合并海洋子区域； 获取合并海洋子区域中的海洋历史天气数据并进行预测分析， 得到海洋天气预测数 据。 5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法， 其特征在于， 所 述将鱼群监测数据与海洋天气预测数据导入鱼群预测模型中进行分析， 得到鱼群预测数据 和捕捞预测数据， 具体为： 将鱼群监测数据导入鱼群预测模型进行轨迹与 数量的预测分析， 得到鱼群运动轨迹预 测数据和鱼群数量分布数据； 将鱼群运动轨 迹预测数据和鱼群数量分布数据进行 数据整理得到鱼群预测数据。 6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法， 其特征在于， 所 述将鱼群监测数据与海洋天气预测数据导入鱼群预测模型中进行分析， 得到鱼群预测数据权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115359386 A 2和捕捞预测数据， 还 包括： 将合并海洋子区域中对应的海洋天气预测数据进行天气异常情况分析， 得到天气异常 值； 筛选出天气异常值小于预设异常值对应的多个海洋子区域， 并计算出多个海洋子区域 的平均天气异常值； 将所述多个海洋子区域进行区域 合并得到第一捕捞区域； 将鱼群预测数据、 第一捕捞区域、 平均天气异常值导入鱼群预测模型进行捕捞路径预 测分析， 得到捕捞预测路径数据。 7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法， 其特征在于， 所 述将鱼群监测数据与海洋天气预测数据导入鱼群预测模型中进行分析， 得到鱼群预测数据 和捕捞预测数据， 还 包括： 获取鱼群预测数据中的鱼群运动轨 迹预测数据和鱼群数量分布数据； 根据鱼群运动轨 迹预测数据和鱼群数量分布数据， 分析 出第一捕捞深度层数据； 将平均天气异常值 导入鱼群预测模型， 计算分析 出鱼群深度修 正系数； 根据鱼群深度修正系数， 将第一捕捞深度层数据进行深度层数据修正， 得到捕捞预测 深度层数据； 将捕捞预测深度层数据和捕捞预测路径数据进行 数据合并得到捕捞预测数据。 8.一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞系统， 其特征在于， 该系统包括： 存储器、 处 理器， 所述存储器中包括基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法程序， 所述基于物联网的 过洋性渔业 安全捕捞方法程序被所述处 理器执行时实现如下步骤： 获取海洋中不同深度的鱼群种类信息、 鱼群数量信息、 鱼群活动信息； 将鱼群种类信息、 鱼群数量信息、 鱼群活动信息进行 数据整理得到鱼群监测数据； 获取海洋历史天气数据， 根据海洋历史天气数据得到海洋天气预测数据； 将鱼群监测数据与海洋天气预测数据导入鱼群预测模型中进行分析， 得到鱼群预测数 据和捕捞预测数据； 将鱼群预测数据和捕捞预测数据发送至预设终端设备进行显示。 9.根据权利要求8所述的一种基于物联网的过洋性渔业安全捕捞系统， 其特征在于， 所 述获取海洋中不同深度的鱼群种类信息、 鱼群数量信息、 鱼群活动信息， 具体包括： 在监测海域内， 根据海底最大捕捞深度进行层数划分， 并获取不同深度层的海底图像 数据与声呐采集数据； 将海底图像数据进行图像特 征提取， 得到图像特 征值数据； 将图像特征值数据与鱼类图像数据进行特征对比与数量统计分析， 结合声呐采集数 据， 得到鱼群种类信息和鱼群数量信息 。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质中包括基于物联 网的过洋性渔业安全捕捞方法程序， 所述基于物 联网的过洋性渔业安全捕捞 方法程序被处 理器执行时， 实现如权利要求 1至7中任一项所述的基于物联网的过洋性渔业安全捕捞方法 的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115359386 A 3