下载文档原格式
基于物联网技术的水产养殖环境监控系统针对人手不足，饲养控制模糊等突出的问题，最大限度的提高水产品的质量存活率，和养殖户的收益，在水产养殖加入更多的科技元素，我们开发一种基于物联网技术的智能水产养殖环境监测系统，该系统由传感器节点、协调器节点、WIFI、服务器以及监测后台组成，具有良好的使用价值与推广价值。
标签：水产养殖；zigbee；物联网；传感器网络智能水产养殖最终是希望能够为一线的渔户提供一个简单、直观、高效的监测和管理系统，系统核心目标在于对鱼塘中与鱼类生长密切相关的环境参数进行实时监测，当终端设备监测到鱼塘的环境参数偏离了鱼类的最佳生长要素时，可以通过终端设备可下达控制命令，自动打开或关闭相应的环境调节，从而使水产养殖环境参数恢复正常，达到增加产量和提高经济效益的目的，从而实现水产养殖的信息化。
1 水产养殖终端的设计与实现基于模块化的设计思想，水产养殖监控终端的设计分为五个部分，第一模块是传感器节点，使用温度、浑浊度、PH、水位等传感器来采集鱼塘环境中的数据；第二部分是协调器节点，使用Arduino UNO单片机作为监测终端的处理器，接收并处理数据；第三部分是WIFI，使用WIFI模块与服务器进行数据的发送和接收；第四部分是服务器部分，负责执行管理者的调节指令。
第五部分是监测后台，负责对主控cpu采集到的数据进行处理并显示在移动端[1]。
2 水产养殖设备的特点水产养殖环境的关键参数中有水中的温度、水位的高度、水中的PH值、水中的浊度大小等，而这些信息我们用手也摸不到，眼睛也看不到，只有通过无线传感器技术，将这些数据进行收集，所以需要通过物联网和人工智能技术应用到养殖的环境中去是很有必要的。
本系统的设计主要是监测水产养殖的环境的变化状态，同时控制环境的变化，使其适合水产品的生长。
而水产养殖的养殖环境的面积是很大的。
所以采用了无线传输网络的方式，在传感器节点采集环境的参数时通过ZigBee无线传感器网络自动组网进行传递到这个网络的“协调器”中，在通过串口WI-FI技术将数据传输到云服务器，在远程使用监测中心时就可以通过云服务器读取到数据，養殖人员便可以及时的实时的对养殖环境进行监控、调节水产养殖的各个环境的参数变量，可以大大的减少了养殖者的人力精力的投入，并可以对采集的历史数据进行分析，有效的预防可能会发生的各种病情，从而实现了成本低廉，收入高的优点[2]。
浅析基于物联网技术的智能渔业管理系统设计的论文（共11篇）篇1：浅析基于物联网技术的智能渔业管理系统设计的论文浅析基于物联网技术的智能渔业管理系统设计的论文本系统基于物联网技术，利用GIS(地理信息系统)与数据库技术优势，对传统渔业管理中的水温测量、氧浓度检测、pH 值测量以及网箱监控等管理过程进行智能系统设计。
1 系统结构系统结构自底向上依次包括监控单元、数据传输单元、数据通信网络、数据库及Web 客户端等。
系统利用物联网技术的优势，采用适合渔业实践的各类传感器、控制设备对各种养殖参数进行精确的、实时的检测及控制。
系统利用传感器网络路由管理协议，进行各类监控单元的自适应组网，以及渔业管理子网络内部的数据互联。
在人工交互方面，系统利用GIS 技术，可以将管理过程做到高度可视化。
系统实时显示各个渔业管理子网络的地理信息，以及网络内部监控单元的相关数据。
同时，系统利用B/ S 网络结构，允许管理人员登陆Web 页面进行远程控制。
2 系统设计2.1 渔业管理子网络：渔业管理子网络作为独立工作的局域网，通过一个数据传输单元按照星形拓展结构进行网络组织，通信方式采用ZigBee技术。
ZigBee 技术是稳定的点对点通信方式，有效传输距离为2km，单个区域的覆盖面积理论为12km2，因此，完全能够满足传感器子网络的通信需求。
渔业管理子网络主要包括以下几种功能的监控单元：GPS定位单元，ZigBee 通信单元、传感器单元(包括：水温测量单元、氧浓度检测单元、pH 值测量单元、网箱监控单元等)。
数据传输单元负责渔业管理系统路由协议管理，完成与上层数据库及Web 客户端进行有效数据互联。
2.2 渔业管理系统路由管理协议：在无线局域网络路由管理的应用中，普遍采用“多跳”的方式进行数据的传输。
该方式将每个子网络分成sensor 节点、sink 节点、manager 节点三个层级，分别负责传感器数据采集、数据汇总与存储、指令数据与数据库的交互。
基于物联网感知应用的绿色水产养殖一体化管理平台设计一、研究背景和意义随着科技的不断发展，物联网技术逐渐渗透到各个领域，为各行各业带来了前所未有的便捷。
在水产养殖行业中，物联网感知应用的应用不仅可以提高养殖效率，降低生产成本，还可以实现绿色、可持续发展。
基于物联网感知应用的绿色水产养殖一体化管理平台的设计具有重要的研究背景和意义。
当前水产养殖行业面临着诸多问题，如环境污染、资源浪费、病害防治等。
这些问题严重影响了水产养殖产业的可持续发展，而物联网感知应用技术可以实时监测水质、环境温度、光照等关键参数，为养殖户提供精确的数据支持，帮助他们科学合理地调整养殖策略，从而降低对环境的影响，实现绿色养殖。
物联网感知应用技术可以提高水产养殖的自动化水平，通过将各种传感器、控制器与互联网相连接，实现对养殖过程的远程监控和控制，减少人工干预，降低劳动力成本。
物联网技术还可以实现养殖数据的集中存储和管理，方便养殖户进行数据分析和决策，提高养殖效益。
基于物联网感知应用的绿色水产养殖一体化管理平台设计还可以促进水产养殖产业的转型升级。
通过引入先进的物联网技术，推动水产养殖行业的技术创新和管理创新，提高整个产业的竞争力。
这一平台还可以为政府监管部门提供数据支持，有助于实现对水产养殖行业的精细化管理，促进产业健康、可持续发展。
基于物联网感知应用的绿色水产养殖一体化管理平台设计具有重要的研究背景和意义。
通过对该平台的研究和开发，有望为水产养殖行业带来更高的生产效率、更低的环境影响和更好的经济效益，为实现绿色、可持续发展做出贡献。
1. 绿色水产养殖的概念和发展现状随着全球人口的增长和对食品安全需求的不断提高，水产养殖业得到了迅速发展。
传统的水产养殖方式存在诸多问题，如环境污染、资源浪费、生态破坏等。
为了解决这些问题，绿色水产养殖应运而生。
绿色水产养殖是一种以可持续发展为目标，通过科学的管理方法和技术手段，实现水产养殖业与生态环境和谐共生的新型养殖模式。
基于物联网的水产养殖环境监测系统作者：韩凯宋海明来源：《科学导报·学术》2020年第19期摘 ;要：为满足水产养殖过程中对水环境实时准确远程监测的的需求，本文设计了一套基于物联网技术的水产养殖环境监测系统。
通过分析系统的功能需求，设计了以STM32为核心的现场采集单元和搭载Linux系统的Raspberry Pi远程监测中心，能够便捷的、实时的、远程的、多终端的监测水产养殖环境信息，推进水产养殖业信息化发展。
关键词：水产养殖;物联网;STM32;环境监测;Linux系统引言近些年，农业信息化越来越受到国家的重视，其中农业部专门针对水产养殖业提出了“信息化全面支撑现代水产养殖业转型升级”的指导意见。
据统计数据显示，自2009年起国内水产人工养殖比例逐年增加，至2019年我国养捕比达到78：22。
水产养殖的关键就是对PH、浊度、溶解氧、电导率、水温、水流、光照、投饲、吸污、消毒等进行监测控制。
目前在我国，养殖业多为粗放式经营，多采用现场人工监测的方法，需要投入大量的时间、物力、人力。
本文旨在开发一套结合物联网技术和传感技术的水产养殖环境监控系统，能够便捷的、实时的、远程的监控水产养殖环境信息。
1 系统整体设计系统整体功能是要对上述水环境信息进行实时采集与监测，监测的频度和范围都要符合相关标准，各个监测点信息数据能在远程监测中心进行显示、存储、处理。
在完成上述功能的同时，也要考虑系统的性能需具备现场采集单元能耗低、系统成本低、数据精确性高、操作简单易上手等特点。
如图1所示，系统主要分为现场采集单元和远程监测中心。
现场采集单元实现各传感器数据的采集，并以无线通信的方式将数据传输到远程监测中心。
远程监测中心将传输来的数据进行存储和处理，实时了解各项环境参数。
2 硬件设计现场采集单元采用蓄电池加太阳能板的持续供电方案，选用大容量的12V，8AH铅蓄电池弥补阴雨天太阳板供电不足，用STM32F103VET6微处理器，具有低成本、高性能、低功耗、丰富的外设等优点，满足系统开发的需要。
物联网技术在水产养殖中的应用随着物联网技术的快速发展和普及，它已经开始在各行各业中得到广泛应用，其中也包括水产养殖行业。
物联网技术可以帮助水产养殖业实现智能化管理、提高生产效率、降低成本、改善养殖环境，从而提高养殖业的可持续发展能力。
1. 智能化监控物联网技术可以帮助水产养殖场实现智能化监控，通过传感器和监测设备收集水质、温度、氧气含量等数据，实时监测养殖环境的变化。
这些数据可以通过云平台汇总分析，管理人员可以通过手机、平板等设备随时随地查看养殖场的情况。
一旦出现异常情况，系统会自动报警，提醒管理人员及时处理，减少了人为疏忽造成的损失。
2. 自动化喂食在水产养殖过程中，定时、定量的喂食对于鱼类的生长发育至关重要。
传统的喂食方式往往需要人工参与，不仅费时费力，而且难以保证精准度。
而物联网技术可以实现自动化喂食，根据鱼类的种类、数量和生长状态，通过预先设定的程序和算法，精准控制喂食的时间和量，确保鱼类得到充分的营养，提高养殖效率。
3. 智能化环境控制水产养殖的生态环境对鱼类的生长和健康有着至关重要的影响。
物联网技术可以帮助养殖场实现智能化环境控制，通过自动控制设备和系统来调节水质、温度、光照等环境因素，为鱼类提供一个更加适宜的生长环境。
温度传感器可以实时监测水温的变化，智能控制系统可以根据设定的参数自动调节水温，保持在适宜的范围内，提高鱼类的存活率和生长速度。
4. 数据分析与决策支持物联网技术收集的海量数据可以通过大数据分析、人工智能等技术进行深度挖掘和分析，从而为管理决策提供可靠的支持。
可以通过数据分析来预测鱼类生长的趋势和规律，制定更加科学的养殖计划；可以通过数据分析来识别养殖过程中的隐患和风险，及时采取相应的措施进行处理；可以通过数据分析实现全面的成本管控，优化养殖过程，降低生产成本，提高经济效益。
5. 追溯与溯源物联网技术可以实现对养殖过程的全程监控和记录，生产者和消费者可以通过扫描产品上的二维码或RFID标签，追溯产品的生产、加工、运输等各个环节，了解产品的来源、养殖过程、生长环境等信息，提高产品的可溯源性和可信度，增强消费者的信任感。
基于物联网技术的水产养殖监控方案作者：华大龙卢素锋高之圣来源：《数字化用户》2014年第01期【摘要】介绍了一种适用于水产养殖的多水因子远程监控系统，该系统由上位机、网关单元、ZigBee节点、手机组成，网关基于S3C2440嵌入式开发板、GSM模块、ZigBee汇聚节点开发，测控节点基于ZigBee节点扩展温度传感器、溶解氧电极、PH值电极、输出继电器组成，系统可以通过GPRS网络及时的向用户发送监测数据，也可以通过以太网络向上位机发送。
【关键词】水产养殖物联网嵌入式系统 ZigBee在名贵水产品育种和养殖中，除了饵料的准确投放外，对水质的要求也很高，水的温度、溶氧量、氨氮浓度、浑浊度、PH值等参数的实时测量[1]和控制是一个十分关键的问题。
有的参数容易获得，比如水位高低[2]、浑浊程度肉眼就可以看到，有的参数，比如溶氧量、氨氮浓度、PH值，单凭经验很难精确和实时的估摸，需要借助仪器才能测知。
现在的做法是，养殖户购买单独的仪表分别测量某个参数，市售的仪表有手持式的PH计、溶氧计、氨氮计，虽然也出现了在线式的测量仪器，但是这些设备在使用上还是存在一些问题。
手持式仪表虽然携带方便，但是不能长时间在线测量，只有用户觉得水质异常时才主动监测，所以测量不及时。
而现有的在线测量的仪表功能又比较单一，比如只能测量溶氧量或者氨氮量，用户必须购买所有这些不同厂家生产的测量仪器然后分别得到测量的结果，不能实现长时间多参素的连续测控，并且需要人的频繁的参与，不能满足生产的自动化管理需求。
为此，我们提出了物联网技术为核心的水温、溶解氧浓度等水体多环境因子自动监控系统[3]，能连续在线测量多个水体参数，并根据用户对测量阈值的设定自动开启或关闭水阀、增氧机等相关设备或报警。
在测控单元还进行各参数的补偿和数据处理，有效地提高了测量准确度和控制的时效性，另外根据用户的要求增加了存放历史数据的上位机。
一、ZigBee技术与物联网水产养殖户需要随时了解水池的物理状况，也就是水塘各参数通过互联网或者移动通信网呈现在用户面前，其实就是物联网技术的水产养殖应用。
基于物联网技术的智慧养殖系统设计与实现智慧养殖系统是利用物联网技术将传感器、设备和互联网连接起来，通过数据采集、远程监控和自动化控制等手段，优化养殖环境，提高养殖效率和养殖质量的一种养殖管理系统。
本文将围绕基于物联网技术的智慧养殖系统的设计和实现展开讨论。
一、系统设计需求分析智慧养殖系统的设计应该根据养殖企业的需求和实际情况进行定制化设计。
在进行设计之前，首先需要进行详尽的需求分析，包括但不限于以下几个方面：1. 养殖场环境监测：通过传感器实时获取养殖场的温度、湿度、氨气等环境参数数据，以便及时监测和调节养殖环境，提供良好的生长条件。
2. 喂饲管理：利用智能喂饲器和传感器监测动物饲料的消耗情况，合理控制饲料供给量，减少浪费，确保动物的饲养能量和营养需求。
3. 疾病预警与防控：通过物联网技术实时监测动物的生理参数，如体温、体重等，利用数据分析和预测模型，及时发现异常情况，预警并采取相应措施进行疾病预防和控制。
4. 水质监测与处理：利用传感器监测水质参数，如溶解氧、pH值等，及时发现水质问题并采取相应的水质处理措施，保证水质的稳定和安全。
5. 数据分析与决策支持：通过采集的大量数据，结合数据分析和人工智能技术，提供养殖场的数据分析报告和决策支持，优化养殖管理，提高养殖效益。
二、系统实现技术和方案智慧养殖系统的实现离不开以下几种核心技术和方案：1. 传感器与物联网连接技术：选择合适的传感器和物联网连接技术，如Wi-Fi、ZigBee、LoRa等，将传感器与云平台进行连接，实现数据的实时采集和传输。
2. 数据存储与云计算：采用云计算技术，实现海量数据的存储和处理，提供高效的数据管理和分析功能，为养殖场提供定制化的数据报告和决策支持。
3. 数据分析与预测模型：利用数据分析和机器学习技术，构建养殖场的数据模型和预测模型，通过对历史数据的分析和挖掘，提供养殖过程中的异常检测和预警功能。
4. 远程监控与自动化控制：通过实时监控和远程通信技术，实现对养殖场的远程监控和控制，包括远程调节环境参数、喂饲控制、疫苗接种等工作，减少人力投入和误操作。
２６４农业机械学报２０１４年表２水温、溶氧量、ｐＨ值闭环控制精度试验数据Ｔａｂ．２Ｗａｔｅｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｄｉｓｓｏｌｖｅｄｏｘｙｇｅｎ，ｐＨｖａｌｕｅｏｆｃｌｏｓｅｄｌｏｏｐｃｏｎｔｒｏｌａｃｃｕｒａｃｙｔｅｓｔ时间／ｈ０２４６８１０１２１４１６１８２０２２平均绝对误差温度／℃２３３２３１２２８２２５２３１２３３２３４２３５２３５２３２２３３２３２０３溶氧量／ｍｇ ·Ｌ－１７２７１６７６９７１６９６９７２７１７１７７１０１２５ｐＨ值７７７６７５７７７３７２７６７６７５７５７７７６０１２５和准确性。
该系统在项目合作单位佛山某公司得到验证以ＦＩＤ与无线传感网络技术应用于及推广应用，将Ｒ水产养殖的智能化监控过程中，替代了传统的经验目测法和固定点参数采集法。
通过采集到的精确数据，实现数字化养殖，通过智能化控制系统的使用，实现自动化养殖。
５结论（１）通过与现有的水产品智能化养殖系统的对比研究，提出了适合水产养殖的基于ＲＦＩＤ与无线传感网络的智能控制系统架构。
该系统架构通过应用物联网，真正地实现了水产养殖的智能化监测与控制，满足了水产养殖的及时监控和自动调整其生态环境的要求，该模式可以广泛应用于水产养殖行业，并可以向其他农产品行业推广。
２）在提出水产养殖智能化监控系统方案的基（础上，结合企业的实际情况，以罗非鱼为例，结合罗非鱼智能高密度养殖的具体流程对监控系统的实施方案进行了详细分析，同时介绍了水产养殖智能化监控系统的各功能模块，根据水产品不同生长阶段的需求制定出测控标准，通过对水产品养殖环境的实时监测，将测得参数和系统设定的标准参数进行比较后自动调整水产养殖生态环境，试验结果表明５℃范围内，溶氧量误差在温度误差在 ±０ ±０３ｍｇ／Ｌ范围内，ｐＨ值误差在 ±０３范围内，系统传输数据的正确率在９８％以上。
文献到汇聚节点。
试验证实，系统测试中节点之间的通５０ｍ以上，系统启动后１０ｓ内可完信距离可达到１成节点的绑定，形成自组织网络。
当预先设定的采０ｓ内可传输完毕，而样时间结束后，采样数据在３本系统设定汇聚节点每３ｍｉｎ采集一次终端无线传感器的数据，这里存在一定的延时性，所以在数据检测试验中，数据都滞后了３ｍｉｎ，而且部分数据会受００％的到系统的一些干扰，使得数据传输不可能１正确，不过试验结果表明传输的数据正确率在９８％以上，能达到预期的要求。
在ＲＦＩＤ系统方面，并没有加入试验部分，考虑到其数据并不会在传输过程中受到系统的干扰，而且项目并不需要它具有实时性，只需它具有完整性参考１ＷｉｌｓｏｎＲＰ，ＣｏｒｒａｚｅＧ，ＫａｕｓｈｉｋＳ．Ｎｕｔｒｉｔｉｏｎａｎｄｆｅｅｄｉｎｇｏｆｆｉｓｈ［Ｊ］．Ａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅ，２００７，６７（１～４）：１～２．２ＫａｕｓｈｉｋＳ．Ｎｕｔｒｉｔｉｏｎａｎｄｆｅｅｄｉｎｇｏｆｆｉｓｈ：ｕｐｃｏｍｉｎｇｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓ［Ｊ］．ＣａｈｉｅｒｓＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２００９，１８（２～３）：１００～１０２．３ＺｈａｏＤＳ，ＨｕＸＭ．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇｓｙｓｔｅｍｏｆａｑｕｉｃｕｌｔｕｒｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｉｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅⅢ（ＩＦＩＰＣＣＴＡ２００９），２００９：２２５～２３１．４ＭａｔｉｓｈｏｖＧＧ，ＢａｌｙｋｉｎＰＡ，ＰｏｎｏｍａｒｅｃａＥＮ．Ｒｕｓｓｉａｓｆｉｓｈｉｎｇｉｎｄｕｓｔｒｙａｎｄａｑｕｉｃｕｌｔｕｒｅ［Ｊ］．ＨｅｒａｌｄｏｆｔｈｅＲｕｓｓｉａｎＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１２，８２（１）：５５～６２．５ＴａｉＨＪ，ＬｉｕＳＹ，ＬｉＤＬ，ｅｔａｌ．Ａｍｕｌｔｉｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒａｑｕｉｃｕｌｔｕｒｅｂａｓｅｄｏｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＳｅｎｓｏｒＬｅｔｔｅｒｓ，２０１２，１０（１～２）：２６５～２７０．６刘玉梅，张长利，王树文，等．基于ＺｉｇＢｅｅ技术的水产养殖环境监测系统设计［Ｊ］．自动化技术与应用，２０１１，３０（３）：５０～５３．ＬｉｕＹｕｍｅｉ，ＺｈａｎｇＣｈａｎｇｌｉ，ＷａｎｇＳｈｕｗｅｎ，ｅｔａｌ．ＤｅｓｉｇｎｏｆａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＺｉｇＢｅｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ［Ｊ］．ＴｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１１，３０（３）：５０～５３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）７陈娜娜，周益明，徐海圣，等．基于ＺｉｇＢｅｅ与ＧＰＲＳ的水产养殖环境无线监控系统的设计［Ｊ］．传感器与微系统，２０１１，３０（３）：１０８～１１０．ＣｈｅｎＮａｎａ，ＺｈｏｕＹｉｍｉｎｇ，ＸｕＨａｉｓｈｅｎｇ，ｅｔａｌ．ＤｅｓｉｇｎｏｆｗｉｒｅｌｅｓｓｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｆｏｒａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎＺｉｇＢｅｅａｎｄＧＰＲＳ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，２０１１，３０（３）：１０８～１１０．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）８颜波，石平，黄广文．基于ＲＦＩＤ和ＥＰＣ物联网的水产品供应链可追溯平台开发［Ｊ］．农业工程学报，２０１３，２９（１５）：１７２～１８３．ＹａｎＢｏ，ＳｈｉＰｉｎｇ，ＨｕａｎｇＧｕａｎｇｗｅｎ．ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｒａｃｅａｂｉｌｉｔｙｓｙｓｔｅｍｏｆａｑｕａｔｉｃｆｏｏｄｓｓｕｐｐｌｙｃｈａｉｎｂａｓｅｄｏｎＲＦＩＤａｎｄＥＰＣｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＣＳＡＥ，２０１３，２９（１５）：１７２～１８３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）９宦娟，刘星桥，程立强，等．基于ＺｉｇＢｅｅ的水产养殖水环境无线监控系统设计［Ｊ］．渔业现代化，２０１２，３９（１）：３４～３９．ＨｕａｎＪｕａｎ，ＬｉｕＸｉｎｇｑｉａｏ，ＣｈｅｎｇＬｉｑｉａｎｇ，ｅｔａｌ．ＤｅｓｉｇｎｏｆａｗｉｒｅｌｅｓｓｗａｔｅｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＺｉｇＢｅｅｉｎ第１期颜波等：基于物联网的水产养殖智能化监控系统ａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅ［Ｊ］．ＦｉｓｈｅｒｙＭｏｄｅｒｎｉｚａｔｉｏｎ，２０１２，３９（１）：３４～３９．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）２６５１０蒋建明，史国栋，李正明，等．基于无线传感器网络的节能型水产养殖自动监控系统［Ｊ］．农业工程学报，２０１３，２９（１３）：１６６～１７４．ＪｉａｎｇＪｉａｎｍｉｎｇ，ＳｈｉＧｕｏｄｏｎｇ，ＬｉＺｈｅｎｇｍｉｎｇ，ｅｔａｌ．ＥｎｅｒｇｙｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｕｔｏｍａｔｉｃｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｏｆａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅｂａｓｅｄｏｎＷＳＮ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＣＳＡＥ，２０１３，２９（１３）：１６６～１７４．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）１１史兵，赵德安，刘星桥，等．工厂化水产养殖智能监控系统设计［Ｊ］．农业机械学报，２０１１，４２（９）：１９１～１９６．ＳｈｉＢｉｎｇ，ＺｈａｏＤｅａｎ，ＬｉｕＸｉｎｇｑｉａｏ，ｅｔａｌ．Ｄｅｓｉｇｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅ，２０１１，４２（９）：１９１～１９６．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）ＣｈｉｎｅｓｅＳｏｃｉｅｔｙｆｏｒＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＭａｃｈｉｎｅｒｙ１２林群，王琳，黄修杰，等．广东工厂化水产养殖发展前景与对策研究［Ｊ］．广东农业科学，２０１１，３８（９）：１３２～１３４．ＬｉｎＱｕｎ，ＷａｎｇＬｉｎ，ＨｕａｎｇＸｉｕｊｉｅ，ｅｔａｌ．ＳｔｕｄｙｏｎｔｈｅｐｒｏｓｐｅｃｔｓａｎｄｓｔｒａｔｅｇｙｏｆＧｕａｎｇｄｏｎｇｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚｅｄａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＧｕａｎｇｄｏｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１１，３８（９）：１３２～１３４．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）１３刘坚，秦大力，于德介．基于无线传感器网络的智能状态监测系统研究［Ｊ］．计算机集成制造系统，２００８，１４（１０）：２０４７～２０５１．，ＱｉｎＤａｌｉ，ＹｕＤｅｊｉｅ．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＬｉｕＪｉａｎＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓ，２００８，１４（１０）：２０４７～２０５１．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）１４刘晃，张宇雷，吴凡，等．美国工厂化循环水养殖系统研究［Ｊ］．农业开发与装备，２００９（５）：１０～１３．ＬｉｕＨｕａｎｇ，ＺｈａｎｇＹｕｌｅｉ，ＷｕＦａｎ，ｅｔａｌ．ＳｔｕｄｙｏｎｒｅｃｉｒｃｕｌａｔｉｎｇａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅｓｙｓｔｅｍｓｉｎＵＳＡ［Ｊ］．ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄ，２００９（５）：１０～１３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ１５刘洪涛，程良伦．具有移动汇聚节点的环境监测系统设计［Ｊ］．计算机工程与应用，２０１０，４６（１９）：７～９，２４．ＬｉｕＨｏｎｇｔａｏ，ＣｈｅｎｇＬｉａｎｇｌｕｎ．Ｄｅｓｉｇｎｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｍｏｂｉｌｅｓｉｎｋ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄ，２０１０，４６（１９）：７～９，２４．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍｆｏｒＡｑｕｉｃｕｌｔｕｒｅＢａｓｅｄｏｎＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓＹａｎＢｏＳｈｉＰｉｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＣｏｍｍｅｒｃｅ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０００６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍａｂｏｕｔｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆａｒｍｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｗｈｉｃｈｃａｎｎｏｔｍｅｅｔｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｓｃａｌｅｏｆａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅ，ａｎｄｃｏｍｂｉｎｉｎｇＲＦＩＤｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｔｈｅｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｉｔｈｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｅｓｏｆａｑｕａｔｉｃｂｒｅｅｄｉｎｇ，ａｎａｑｕａｔｉｃｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｂｒｅｅｄｉｎｇｓｏｌｕｔｉｏｎｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｂａｓｉｃｐｒｏｃｅｓｓｅｓｏｆａｑｕａｔｉｃｂｒｅｅｄｉｎｇａｎｄｔｈｅａｑｕａｔｉｃｆａｒｍｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓａｆｆｅｃｔｉｎｇａｑｕａｔｉｃｇｒｏｗｔｈｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ，ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅｔｈｅｂｅｓｔｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｆｏｒ；ａｔｌａｓｔ，ａｎａｑｕａｔｉｃｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｂｒｅｅｄｉｎｇｓｏｌｕｔｉｏｎｂａｓｅｄａｑｕａｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｓｈｉｇｈｄｅｎｓｉｔｙｂｒｅｅｄｉｎｇｗａｓｇｉｖｅｎｏｎＲＦＩＤａｎｄｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｅｌｄｔｅｓｔｓｗｅｒｅａｌｓｏｃｏｎｄｕｃｔｅｄ．Ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｃｌｏｓｅｄｌｏｏｐｃｏｎｔｒｏｌｒｅｓｐｏｎｓｅｓｐｅｅｄａｎｄｏｔｈｅｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｏｆｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｓａｔｉｓｆｉｅｓａｃｔｕａｌｎｅｅｄｓｏｆｔｈｉｓｐｒｏｊｅｃｔ，ａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｅｒｒｏｒ，ｄｉｓｓｏｌｖｅｄｏｘｙｇｅｎｅｒｒｏｒａｎｄｐＨｅｒｒｏｒａｒｅ±０５℃， ±０３ｍｇ／Ｌ， ±０３，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄｔｈｅｄａｔａｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｕｐｔｏ９８％．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＡｑｕｉｃｕｌｔｕｒｅＲａｄｉｏｆｒｅｑｕｅｎｃｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓＷｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇ。
