一、前言

之前写过一篇《物联网浏览器(IoTBrowser)-使用深度学习开发防浸水远程报警》文章，主要介绍了通过摄像头麦克风监测浸水报警器有无异常，当出现异常后进行紧急报警并推送微信通知，避免浸水导致房屋损失。基于深度学习和物联网技术继续探讨在农业养殖领域的应用和实践。

 监测参数设置

 预警微信通知

二、农业领域的防灾预警

　　本次主要是探讨在农业养殖过程中，通过图像特征识别和声音频谱识别进行灾害预警和控制，具体的应用比如鱼缺氧浮头监测、鸡苗扎堆监测、鸡张嘴率监测等。

1.鱼缺氧浮头监测

鱼缺氧往往发生在晚上11点-凌晨3点之间，这段时间通过人工巡塘才能避免灾害发生。通过摄像头配合AI识别进行图像分析，判断有没有鱼浮头。

2.鸡苗扎堆监测

 鸡苗扎堆主要也是发生在后半夜，往往是因为气温较低或黄鼠狼惊吓，容易出现扎堆死亡的情况。通过摄像头的拾音器配合AI识别进行声音频谱分析，判断有没有异常声音。

3.鸡张嘴监测

 家禽过于闷热时，家禽由于没有汗腺，就会通过张嘴加速呼吸的潜热散热方式来散热，通过观察家禽的张嘴比率来判断禽只的舒适状态。通过摄像头定时抓拍现场照片进行AI图像分析，盘点鸡张嘴比例。

二、总结

 　　家财万贯带毛的不算，每一次养殖风险，轻则导致经济损失，重则可以让养殖人背负债务。利用AI作为智慧大脑、摄像头作为眼睛、拾音器作为耳朵、微信通知作为嘴巴，组成一台无人值守机器人，再配合饲料投喂机、增氧机、通风机等机械设备的开关控制，使得农业养殖更加简单，减少死淘率，提高养殖效益。如果您在农业或其他行业中有具体的应用场景，欢迎一起探讨！