利用物联网、云平台、人工智能等信息技术，采用多种智能感知传感器采集海参养殖区域的气象和水体等综合参数，在服务器云端建立大数据管理平台，通过人工智能算法和数据分析提取关键的影响因子并建立模型，实现对养殖生态环境的指标预测，通过云组态监视大屏可以对各项参数进行远程数据实时监测，发现数据异常时可通过移动端或者短信进行远程报警。

物联网系统采集信息包括：海水温度、盐度、PH值、溶解氧含量等水环境参数，以及重金属离子、氨氮、亚硝酸盐、硫化氢等有害物质浓度，同时监测大气的温度、湿度、风向、风速等气象参数。

1. 系统硬件

（1）数据采集感知层：温度传感器、溶解氧传感器、盐度传感器、PH值传感器等+太阳能供电设备

（2）数据通信网络层：根据不同海域特点，灵活选择4G/5G、NB-IoT、LoRa等多种不同方式的通信架构进行信号传输。近海域采用4G-DTU实现全网通，数据传输无阻碍，信号稳定；使用NBIoT通信方式则可以超强覆盖、低功耗、大连接、低成本，无需重新建网。针对较远海域中的监测则使用LoRa无线通信方式，其ISM免费频段，可以自组网，低功耗，广覆盖，更适合海量连接场景，应用于郊区距离可达15km的范围。

2. 系统软件（平台应用层）

平台应用层是智慧水产养殖系统中“智慧”的核心实现部分，在该部分实现主要是客户端以及后台服务端的设计。

（1）客户端功能

用户管理界面：设置用户鉴权服务、设置管理员和普通用户访问登录、注册、删除、退出等界面

PC端可视化监测大屏界面：显示项目名称、传感器设备投放位置、传感器采集数据的实时参数和阶段曲线、气象信息、参数超限的报警信息、对未来参数的预测信息等

手机移动端监控界面：主要包含实现一户一号的用户登录模块、查看当前设备状态模块（是否处于离线的状态）以及数据监测模块三个部分。通过手机可以查看传感器实时参数和阶段曲线等，数据超限时也能实现移动端报警。

（2）后台服务端（服务器云平台）

数据存储及导入导出功能：后台服务端实现设备的注册认证、管理以及服务推送等功能。经过服务器系统的整体设计和Netty消息中间件的研发，实现了MQTT协议的编码、解码、消息分类处理。将不限数量的传感器节点数据进行接收、存储转发、推送等等功能，可以完成用户的安全校验，根据接口实现可以采用HTTP、数据库、token的身份验证方式进行登录，存储层使用动态接口的方式连接数据库，可以根据配置文件动态切换数据库的种类。

人工智能算法分析数据：对采集的数据进行数据预处理，进行相关性分析后提取对水质有影响的关键因子数据特征，结合气象参数，建立多参数的神经网络、深度学习等多种人工智能算法模型，实现对养殖生态环境的温度、溶解氧等指标的预警预测，为海参养殖提供有效的参考标准。

目前针对海参圈实地采样的数据，并结合当地气象参数，已经进行了多维神经网络温度预测模型的建立，经过实验，温度预测的相对误差为0.567%，绝对误差为0.138℃。

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