2020年人工智能水产养殖软件创业计划书
- 格式:docx
- 大小:1.30 MB
- 文档页数:58
一、创业项目概述
二、创业机会概述
三、拟办(已创办)企业情况
第三部分项目技术与产品(服务)实现
第一章项目技术方案
一、项目总体技术概述
(一)总体技术方案
有效性>=90%
逻辑一致性>=99%
系统平均响应时间<=5秒
2.基于物联网的溯源系统性能指标
(1)物联网节点采用低功耗设计方案,可连续或休眠工作。自制主控板平均能耗小于0.2w。采集节点间距离大于1km,传输错误率小于10-3;
(2)水质采集节点能采集5个以上参数(温度、盐度、PH、氨氮、溶解氧等),采集间隔可动态调整,最小可达分钟级;
(3)搭建能支持至少50TB数据量的存储空间;溯源系统能支持10000个并发用户,在网络通畅的情况下平均响应时间不高于5s。
3.平台整体性能指标
人机交互性能:采用可视化设计,界面友好,可以实现智能化人机交互。
可靠性:采用虚拟化技术及冗余设计,系统设计过程中使用容错设计,保证系统具有较高的可靠性。其中软件部分经过测试,平均每千行代码缺陷少于10个。
跨平台性能:支持Windows、Linux、MAC OS、Android、IOS等操作系统,具有良好的跨平台性能。
可扩展性:系统采用模块化设计,易于扩展;通过使用开放API和Web Service技术,系统可以与第三方应用程序集成。
(二)项目创新内容
(三)与项目相关的知识产权情况
二、项目技术开发可行性(一)项目技术发展现状
(二)项目主要研究内容
网络节点控制系统程序与监控软件,实现水质及环境信息全天候、数字化的在线监测、预警和控制。
(3)基于物联网的水产养殖信息管理与预警系统研制
研制水产养殖信息管理数据库系统;使用RFID、手持式移动终端或条形码等物联网技术,将与水产品的食用安全密切相关的因素存入该系统,包括水产品基本信息(水产品种类、产地、名称等)、养殖关键信息(种苗、饲料、药物、水质、分池倒池等信息)、检验检疫信息(药残检测等)及日常管理信息(养殖池的密度、发病率等)。
针对水产养殖过程中可能出现的各种问题,分析水产养殖所涉及的知识类型,研究适合于水产养殖的知识表示方法和推理技术,构建基于专家系统技术的水产品质量影响因子超标预警系统。
(4)基于RFID的水产品物流、销售信息管理及预警系统研制为保障水产品在物流过程中的食品安全性,根据HACCP标准,研究基于RFID技术的物流监控管理系统。针对RFID信息存储有限以及传输距离有限的缺陷,研究如何将无线网络技术与RFID 技术相结合进行信息传输;针对信息传输过程中信息易被截取等缺陷,研究信息的传输安全性问题;针对无线通信技术的能耗问题,研究降低无线通信技术能耗的方法。
(5)基于Web Service和二维码的水产品溯源系统研制
水产品供应链的各个环节产生的数据格式不一,为实现数据的融合、传递、存储和共享,将从实用性、灵活性、可扩展性和易用性出发,结合用户需求,利用Web Service 技术对追溯系统中的数据组
织进行分析和研究。
为方便最终用户追溯水产品质量安全信息,研究面向水产品的二维码编码加密技术以及研制相应的APP软件,实现二维码的自动生成与识别功能,在手机或多媒体终端上,以文字、图片、视频等形式展示水产养殖、物流、销售等环节信息。
关键技术:
(1)无线传感器网络节点的节能、节点部署与节点可视化展示技术;
(2)水产品溯源系统的信息可靠与安全采集及传输技术;
(3)水产品溯源系统的海量、异构数据的组织、存储技术;
(4)水产品质量安全建模技术;
(5) 基于专家系统的疾病诊断与安全预警技术。
技术指标:
(1)物联网节点采用低功耗设计方案,可连续或休眠工作。自制主控板平均能耗小于0.2w。采集节点间距离大于1km,传输错误率小于10-3。
(2)水质采集节点能采集5个以上参数(温度、盐度、PH、氨氮、溶解氧等),采集间隔可动态调整,最小可达分钟级。
(3)搭建能支持至少50TB数据量的存储空间;溯源系统能支持10000个并发用户,在网络通畅的情况下平均响应时间不高于5s。
(4)开发出鱼、虾、蟹、贝、藻等系列专家系统,可以自动提供100余种常规淡水鱼疾病、30种蟹病和38种虾病的远程诊断服
(三)项目技术路线描述
(四)项目技术实现依据
(一)已研制了智能化水产养殖服务平台
项目团队经过近10年的研究,已运用计算机软件及网络主流技术,开发了面向渔业的智能化水产养殖服务平台。它采用B/S多层结构:客户层、WEB服务层、应用服务层、数据源层。多层结构降低了Web服务器的负载,且有连接池,事务操作,安全管理等功能,从而提高了Web应用整体的可伸缩性,可靠性,可管理性和灵活性。这种多层结构将以往的Web Server从物理上分为两层:Web 由Java Servlet、ASP或者JSP等组成,它履行等待用户的请求,对任务进行分析,对涉及属于逻辑层的任务,将其交给应用服务器处理并等待结果,然后形成相应的HTML文本返回给用户;而应用服务器(逻辑层)要处理会话层的任务,在这里它要包括所有逻辑构件(如EJB)运行所需的环境,而且还要能有效的运行这些构件与数据层协作并返回结果(系统运行部分截图见图6、7)。
图6智能化水产养殖服务平台
图8 已设计和开发的数据采集电路板
图9 基于浮标设备的水产养殖水质数据采集系统
图10 采集到的原始数据及图形展示
三、项目技术成熟性
第二章项目产品(服务)化
一、项目产品(服务)特性
二、产品(服务)化实施计划