鱼道监测的智能化、自动化的是渔业可持续发展趋势之一。现代智能技术为鱼道监测领域带来了巨大的效益，减少了劳动力，提高了运行和管理效率，对环境友好。机器学习是人工智能(AI)的一个分支，它使用经过训练的算法模型从它观察的数据中识别和学习特征。以到达包括测量尺寸、重量、分级、疾病检测和物种分类等功能。

针对国内鱼道开发的鱼道监测系统将多个智能设备和传感器集成到一个特殊结构的装置中，实时监测鱼道环境参数，然后通过自动收集的数据进行决策。通过物联网、大数据、人工智能、5G、云计算、机器人等技术的应用，可以实现鱼道监测的远程控制和自动化。

智能鱼道监测系统除了鱼类的监测之外还涉及几个方面，包括通过各种温度、溶解氧、流速、水位传感器收集信息，传感器对鱼道的水质参数进行采集;通过通信节点将采集到的数据传输到控制中心;分析存储在云平台的数据和决策;将决策反馈给各个执行单位。

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