道可道

一、前言

之前寫過一篇《物聯網瀏覽器(IoTBrowser)-使用深度學習開發防浸水遠程報警》文章，主要介紹了通過攝像頭麥克風監測浸水報警器有無異常，當出現異常后進行緊急報警并推送微信通知，避免浸水導致房屋損失。基于深度學習和物聯網技術繼續探討在農業養殖領域的應用和實踐。

 監測參數設置

 預警微信通知

二、農業領域的防災預警

　　本次主要是探討在農業養殖過程中，通過圖像特征識別和聲音頻譜識別進行災害預警和控制，具體的應用比如魚缺氧浮頭監測、雞苗扎堆監測、雞張嘴率監測等。

1.魚缺氧浮頭監測

魚缺氧往往發生在晚上11點-凌晨3點之間，這段時間通過人工巡塘才能避免災害發生。通過攝像頭配合AI識別進行圖像分析，判斷有沒有魚浮頭。

2.雞苗扎堆監測

 雞苗扎堆主要也是發生在后半夜，往往是因為氣溫較低或黃鼠狼驚嚇，容易出現扎堆死亡的情況。通過攝像頭的拾音器配合AI識別進行聲音頻譜分析，判斷有沒有異常聲音。

3.雞張嘴監測

 家禽過于悶熱時，家禽由于沒有汗腺，就會通過張嘴加速呼吸的潛熱散熱方式來散熱，通過觀察家禽的張嘴比率來判斷禽只的舒適狀態。通過攝像頭定時抓拍現場照片進行AI圖像分析，盤點雞張嘴比例。

二、總結

 　　家財萬貫帶毛的不算，每一次養殖風險，輕則導致經濟損失，重則可以讓養殖人背負債務。利用AI作為智慧大腦、攝像頭作為眼睛、拾音器作為耳朵、微信通知作為嘴巴，組成一臺無人值守機器人，再配合飼料投喂機、增氧機、通風機等機械設備的開關控制，使得農業養殖更加簡單，減少死淘率，提高養殖效益。如果您在農業或其他行業中有具體的應用場景，歡迎一起探討！