TACSTechnology and Application of Computer Science2998-89262998-8934Art and Design10.61369/TACS.2025060014ArticleAI+ 水产养殖监测系统设计与实现https://artdesignp.com/journal/TACS/2/6/10.61369/TACS.2025060014谭嘉升,陈舒琪,徐伟俊,陈子平2025262025-03-28本文探讨基于人工智能的水产养殖监测系统的设计与实现，旨在提升养殖效率与管理水平。研究涵盖系统架构设计、关键技术应用及实际运行效果验证。通过理论分析，明确了AI在图像识别、水质监测和疾病预测中的作用；实证研究设计了包含数据采集、传输、分析和交互的完整系统，并引入深度学习与边缘计算技术。实验结果表明，该系统能有效提高监测精度与响应速度，降低人工成本，增强养殖管理的智能化水平。本研究为水产养殖行业的数字化转型提供了可行的技术方案。人工智能,水产养殖,监测系统,深度学习,智能预警

 [1] 徐鑫 , 张传龙,胡海刚. 基于STM32和阿里云IoT的水产养殖水质监测系统设计与实现[J].南方农业,2024,18(07):235-240. [2] 顾寅武. 基于YOLOv5的水产养殖鱼蟹监测系统设计与实现[D]. 导师：宋雪桦.江苏大学,2023. [3] 丁向美 董静霆.基于物联网的水产养殖智能监测系统研究[J]. 物联网技术,2023-05-20. [4] 张东升. 基于物联网技术的养殖业水质监测与预警系统的研究[J]. 安徽理工大学,2022-12-04. [5] 李志浩. 基于物联网的水产养殖系统的研究[J]. 上海海洋大学,2021-06-07. [6] 孔兵 余梅 乔欣.基于LoRa无线通信的水产养殖水质监测系统设计[J]. 滨州学院学报,2022-04-15. [7] 施金金 孟祥实.水产养殖环境智能监测系统的开发与研究[J]. 科学与信息化,2021. [8] 谢小平. 智能水产养殖监控系统构建分析[J]. 南方农业,2021.