具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

本发明基于声学技术获取虾进食声信号后，提取出有效的虾进食信号，再通过与进食声饥饿度阈值的比较获取饥饿度，从而为控制饲料投喂量提供科学依据，实现虾类养殖的智能按需投料，节约养殖成本，降低虾养殖风险。

为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。

如图1所示，本发明实施例的一种基于声学检测的虾养殖智能投料方法，包括：

S1：利用声学换能器阵列被动采集投料后的环境声学信号；

首先对整个饲养区域进行划分，在划分得到的各个区域中布设阵元(换能器阵列中的换能器)，阵元放置的深度为饲养池中下部。设声学换能器阵列中阵元的数量en。

S2：对采集到的环境声学信号进行相关检测识别，得到虾进食声信号；

作为一具体实例，S2具体包括：

S201：获取声学传感器在纯净无干扰时采集的标准虾进食声信号，建立虾进食声标准特征库；

图2和图3分别为虾标准进食信号-时域图和虾标准进食信号-频域图。

参见图2和图3可知，虾进食标准声音在时域上类似于单脉冲信号，信号持续时间范围为8-10ms，频率范围为2-10KHz，在5KHz频率附近范围内存在最大谱峰，强度约为-78dB。

S202：将S1采集的环境声学信号与特征库中的标准虾进食声信号进行相关检测识别计算；

具体的，将标准虾进食声信号d(t)与整段完全采集的信号s(t)(即环境声学信号)进行以下公式计算，从而得到检测的数值(Detected Value),代表每个时间步长t上的相关值D；

公式：

S203：当上一步骤的计算结果小于预设阈值时确定环境声音信号中未包含虾进食信号；

当计算结果大于或等于预设阈值时，得到虾进食声信号。

图4为标准虾进食声信号与采集到的虾进食声信号的相关检测图，如图所示，在采样率频带内，将标准虾进食声信号分别与采集到的虾进食声信号做相关检测计算，相关值超过0.05，即被检测为虾的进食声信号，横线标注的脉冲信号即为虾进食声信号。

S3：通过对虾进食声信号进行端点检测，提取出有效的进食声信号区间及其进食数量；

作为一具体实例，S3具体包括：

S301：将所述虾进食声信号进行分窗；

具体而言，设采集环境声学信号的时域为s(n)，加窗函数w(n)分窗处理后得到的第i个窗信号为y_i(n)，则y_i(n)满足：

y_i(n)＝w(n)*s((i-1)*inc+n),1≤n≤L,1≤i≤fn；

式中，w(n)为窗函数，为汉明窗；y_i(n)是第i个窗信号所采集到的电压幅值，L为窗长；inc为窗移长度；fn为分窗后的总窗数。

S302：计算分窗信号的短时平均能量和短时平均过零率；

具体而言，计算第i个窗信号的短时能量公式为：

短时平均过零率表示一个窗信号中信号波形穿过零电平的次数。对于连续信号，过零意味着时域波形通过时间轴；而对于离散信号，如果相邻取样值改变符号，则称为过零。短时平均过零率即样本数值改变符号的次数。

计算第i个窗信号的短时平均过零率公式为：

S303：逐窗根据两级阈值判决的方式进行比较，根据声学换能器阵列的阵元数量en取均值后确定出有效的进食声信号区间及进食数量(虾产生进食信号的次数，简称进食数量)；

具体而言，计算完整段信号的短时能量以及短时平均过零率之后，进行首判决。首先根据信号的短时能量，选取一个较高的阈值H1进行粗判，此阈值与短时能量包络交点所对应的时间点之外的范围内存在进食信号的起始、结束点；再选取一个较低的阈值H2，从上一次粗判的可能范围内继续搜索，分别找到阈值H2与短时能量包络相交的两个点A和B，即为利用双门限阈值法根据短时能量所判定的进食信号起始点；之后，在首判决的基础上进行副判决。此时以短时平均过零率为基准，选取阈值H3，从A、B点确定的范围之外继续搜索，分别找到阈值与短时平均过零率相交的两个点C和D；最终，C和D点所对应的时间点之间的范围则为虾进食信号范围，即虾进食信号区间，再将虾进食信号范围内的进食数量提取出后，根据声学换能器阵列元阵数量取均值，确定出有效的进食声信号区间及其进食数量。

S4：将所述进食声信号区间及其进食数量与进食声饥饿度阈值进行对比，得到饥饿度反馈，从而判断是否继续投食以及确定投料量；

作为一具体实例，所示S4包括：

S401：获取不同饥饿时长情况对应的虾进食声信号，建立饥饿度与进食声饥饿度阈值的对应关系，如下表1所示。

表1

具体而言，可以先根据未进食时长将饥饿度划分为N种状态，在每种状态下分别进行M次投料，实验进行L组，计算的平均饥饿度阈值K_ij公式为：

式中，i为饥饿度，j为投料次数，H_ij(n)为第n次实验的进食信号数量，P为虾的数量。

图5、图6和图7分别对应第一、第二和第三次投料后采集的虾进食声信号。

参考图5、图6和图7可知，采集时长均为8分钟，采样率为100KHz，均在30s开始投食，虾产生进食声信号，检测到进食区间，随着多次投料以及进食时间的持续，虾饥饿度下降，产生的信号越来越少。

S402：判断所述进食声信号区间及其进食数量是否落在进食声饥饿度阈值范围内，得到饥饿度等级反馈；

参考表1，将饥饿度阈值K_ij划分为区间，当投料次数为j时，将饥饿度i映射为n个档位。当计算的虾进食次数H_ij≤K_1j时，判断为不饥饿，其他情况对应为不同的饥饿度等级。虾群饥饿度与进食期间所检测到的信号数呈线性关系，饥饿度越高，检测到的信号数就越多。因为虾处于饥饿状态时，会在水中产生进食声信号，当虾达到饱腹状态时，便会在水底静止或轻轻游动，饥饿度降低。通过对进食声信号区间内所产生的声信号进行统计分析，量化得出当前投食虾池中虾群的饥饿程度。

S5：根据所述饥饿度等级反馈结果确定是否继续投食以及投料量。

根据上一次所投料的饲料数量以及饥饿度反馈，控制投料机按需按量投料，直至养殖池中虾的饥饿度低于最低阈值或大于最大投料次数时停止投料。

基于上述本实施例的声学检测的虾养殖智能投料方法，通过被动声学技术获取有用信号，与标准的虾进食声信号使用相关识别技术，实时确认虾进食声信号，同时获取虾饥饿状态从而控制饲料投喂量，实现虾类养殖的智能按需投料和分布监测，节约养殖成本。

在另一实施例中，还能明确虾群分布，从而实现精准投喂。

S6：对虾进食信号进行区域定位方法计算，得出虾群分布，确定下次投料区域。

在一具体实例中，S6包括：

S601：计算声学换能器阵列中各个阵元的虾进食声信号的短时能量的权重；

具体而言，计算第i个阵元的短时能量公式为：

式中，y_i(n)是第i个阵元所采集到的电压幅值，T为时长；en为总阵元。

式中，E(i)是第i个阵元的短时能量，为第i个阵元的权重值。

S602：将所述短时能量权重和对应阵元的布放位置进行加权计算，得出虾群分布，用于确定下次投料的位置和方向。

具体而言，计算所述加权计算的公式为：

式中，(x,y)是虾群分布位置，(x_en,y_en)是第i个阵元的布放位置。

在另一实施例中，请参阅图8，为本发明一实施例一种基于声学检测的虾养殖智能投料系统的组成框图。

所述一种基于声学检测的虾养殖智能投料系统，包括：

信号采集模块，用于采集投料后的环境声学信号；

特征识别模块，用于依据所述环境声学信号，检测得到虾进食声信号；

提取模块，用于依据所述虾进食声信号提取有效的进食声信号区间及其进食数量；

饥饿度计算模块，用于依据所述进食声信号区间及其进食数量与进食声饥饿度阈值的比较结果，得到饥饿度。

在一具体示例中，所述信号采集模块包括声学换能器阵列、滤波放大器、A/D以及去噪单元。

在一具体示例中，所述特征识别模块，包括：

特征库建立单元，用于依据标准虾进食声信号，建立虾进食声标准特征库；

检测单元，用于将采集到的环境声学信号与所述特征库中的标准虾进食声信号进行识别计算，获取虾进食声信号；

在一具体示例中，所述提取模块，包括：

分窗单元，用于将所述虾进食声信号进行分窗，获取分窗信号；

计算单元，用于计算各个分窗信号的短时平均能量和短时平均过零率；

比较单元，用于逐窗根据两级阈值方式进行比较，根据声学换能器阵列的阵元数量确定有效的进食声信号区间及其进食数量；

在一具体示例中，所述饥饿度计算模块，包括：

阈值建立单元，用于依据不同饥饿时长对应的虾进食声信号，建立饥饿度与进食声饥饿度阈值的对应关系；

饥饿度确定单元，用于依据所述对应关系判断所述进食声信号区间及其进食数量所对应的进食声饥饿度阈值，确定饥饿度。

在一具体示例中，所述系统还包括虾群分布计算模块，用于对所述虾进食声信号进行区域定位计算，得出虾群分布；

具体而言，所述虾群分布计算模块，包括：

权重计算单元，用于计算声学换能器阵列中各个阵元对应的虾进食生信号的短时能量权重；

加权计算单元，用于将所述短时能量权重和对应阵元的布放位置进行加权计算，得出虾群分布。

在一具体实例中，所述系统还包括投料单元，用于依据加权计算单元计算得到的虾群分布以及饥饿度计算模块计算得到的该虾群的饥饿度，智能投放对应的饲料。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不应理解为必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。