南京农业大学工学院汪小旵教授团队自主研发了适用于工厂化养殖的旋转式无人值守智能渔业投喂装备。依托于人工智能技术，利用低成本的智能机器视觉系统代替人工，可实时监测鱼群的摄食情况，从而准确检测鱼群的摄食强度。根据检测到的摄食强度信息，控制智能投喂系统，有效克服光照不均和鱼群运动造成的图像处理问题，从而准确投喂鱼群，提高投饵过程的自动化和智能化程度。通过机器视觉系统和人工智能技术的结合，实现对投喂强度的准确检测，确保准确投喂，提高当前鱼类福利，确保鱼群健康成长。同时，还可以提高经济效益，减少过多残饵造成的环境污染。该装备能有效地节省30%的投喂饲料，减少10%的换水频次，降低90%的人工投喂成本。

我国渔业养殖装备智能化程度较低，本项目旨在提升渔业装备智能化水平的同时，降低养殖成本，提升养殖经济效益。主要亮点：

1． 旋转式风送投喂方式撒料均匀，能有效避免大面积鱼类堆积抢食引起的局部溶氧骤减的风险，保障鱼类养殖福利。相较于传统的投喂系统，旋转式投喂方式可进行饲料360度拋撒，可将饲料均匀抛投至水面。风送式免搭料台设计，适合不同规格的养殖使用，适用饲料种类广，适合膨化料、颗粒料及软粒料、粉料等鱼虾料的投喂，投料速度快，一台设备每小时可投饲料1-15包。

2． 主动式鱼类摄食强度评估，能实时量化鱼类摄食需求，避免过度投喂的发生，提高饲料转化率，减少水体污染。基于自主研发的鱼群自发群体行为的摄食欲望表征方法——鱼群摄食水花检测方法，该方法结合游泳型鱼类的摄食特性，在单轮多次投喂策略的基础上，利用机器视觉技术对鱼群摄食行为强度进行量化，并结合胃肠饱满指数对鱼群的摄食行为强度进行评估实现智能化精准投喂。饲料能充分利用，提高了水质，有利于鱼类的生长。

3． 边缘计算的部署模式，能有效实现智能化的无人投喂，极大程度的降低了人工养殖成本，提成养殖经济效益。由于边缘计算提供的低延迟，可以在没有时间延迟的情况下执行资源密集型计算任务。使各种服务更易于访问、更健壮和更稳定的方法。最重要的是，基于边缘计算的投喂设备非常可靠，非常适合养殖监控等关键任务应用。

依托于人工智能技术，利用低成本的智能机器视觉系统代替人工，可实时监测鱼群的摄食情况，从而准确检测鱼群的摄食强度。根据检测到的摄食强度信息，控制智能投喂系统，有效克服光照不均和鱼群运动造成的图像处理问题，从而准确投喂鱼群，提高投饵过程的自动化和智能化程度。通过机器视觉系统和人工智能技术的结合，实现对投喂强度的准确检测，确保准确投喂，提高当前鱼类福利，确保鱼群健康成长。同时，还可以提高经济效益，减少过多残饵造成的环境污染。

设施农业智能化检测技术与装备研发团队现有研究人员5人，其中教授1名、副教授4名，团队形成以设施农业装备与智能机器人研发为主体，设施种养环境物联网管控技术为支撑的核心研发体系。

近年来，团队主要开展的设施植物信息诊断、植株关键器官形态提取与追踪、植物根系表型测量等新方法、新理论研究；研制的设施种养环境调控管理、设施经济作物智能采收、鱼菜共生种养系统优化、鱼体活跃行为与饥饿程度检测、实时精准变量投饲等系统或装备研发，促进了现代设施农业可持续发展。主持国家和省部级课题20余项，先后发表论文200余篇（其中SCI/EI论文100余篇），授权专利50余项，软件著作权30余件，参编教材5部。团队科研成果获得高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖二等奖、江苏农业科技奖二等奖和江苏农机工业科技发明奖一等奖。

旋转式无人值守智能渔业投喂装备，利用低成本的智能机器视觉系统代替人工，可实时监测鱼群的摄食情况，从而准确检测鱼群的摄食强度。根据检测到的摄食强度信息，控制智能投喂系统，有效克服光照不均和鱼群运动造成的图像处理问题，从而准确投喂鱼群，提高投饵过程的自动化和智能化程度。通过机器视觉系统和人工智能技术的结合，实现对投喂强度的准确检测，确保准确投喂，提高当前鱼类福利，确保鱼群健康成长。同时，还可以提高经济效益，减少过多残饵造成的环境污染。以某示范点为例，示范点总面积6亩，养殖加州鲈鱼年产约为67,500公斤，养殖成本约为120万元。其中，饲料费88万元/年，以节约投喂饲料30%计算，每年饲料费减少26.4万元。无人值守式投喂方式可节约90%的人工成本，以人工费20万元/年计算，每年可节省人工费18万元。

本成果主要以技术服务的方式开展合作，以具体协议约定提供符合要求的技术以及相关的技术咨询服务。