箱網是一種漁業養殖的方式，在水庫、近海或內灣等水體中，利用網具築成立體空間，並以錨碇纜繩固定防止流失，且在所圍築的立體空間內，以人工方式飼養水產生物的養殖方法。

為提升養殖成效，實現生產安全可控化及產能最大化，近年來研究團隊發展出一套智慧化箱網養殖系統，可以即時監控水產養殖環境及物種成長狀況，並結合了「水下立體影像」、「聲納影像」、「水質感測」」等監控系統，將所有的監控資料藉由無線通訊環境儲存於雲端資料庫，未來將進一步結合自動投餌機、分魚機、水下無人機等物聯網裝置，以提升養殖漁業產值及國際競爭力。

使用一般水下視訊鏡頭監控時，會受到光線明亮度、水質清晰度等限制，對於夜晚或水質混濁的環境，影像效果將大打折扣，對夜行性魚種或水下能見度低的狀況時功能有限。此本系統採用聲納影像作為監控設備，除了能克服光線問題及水質濁度等限制，在魚隻形體及魚群運動模式的觀測上也有不錯的表現，藉由聲納的大範圍監控，能使漁民瞭解更廣的水下場域狀態。

另外，在量測魚隻長度、重量、尾數的部分，傳統的量測方法需要人力投入大量時間成本，同時又有機率造成魚隻的損傷進而導致數量減少，若透過聲納可以直接在水下進行監控與量測，不但可以省去大量人力成本及時間成本，同時又能避免傷害魚隻，監控活動力與攝食強度。

本系統整體架構，主要透過水下移動式攝影機進行魚隻體長、體厚、體高、尾叉長、 體重、數量、密度、活動力及攝食強度估計分析，並建置雲端資料庫及使用者介面進行使用，將來結合自動投餌系統，預計可大大提升養殖自動化的程度。

水質環境好壞是決定養殖水產品品質和產量之重要因素，本計畫利用水質追蹤模型，對近海箱網的水質變化情形進行即時監測，透過實際水質量測資料，進行機器學習以訓練出合適預測水溫、水流速未來數小時後變化的模型，並且存放於雲端伺服器內，和以每半小時有新的水質參數量測，即再次啟動後端預測程式，更新水溫、水流速預測，其中被監測的水質參數包含有水溫、水流速及流向、溶氧、和鹽度。

本計畫對於海上箱網的養殖相關資料，包含水質參數量測、魚隻數量和活動力等之聲納與視訊資料，都需立即回傳岸上基地與雲端伺服器，進而利用這些資料進行對應的機器學習，最終提供工作人員重要智能養殖資訊，最終目標提高養殖成功率與水產品品質。因此，為能及時回傳這些重要養殖資料，架設適合的無線通訊與電力設備，無疑是智能箱網養殖的重要基礎建設之一。

雲端化設計，以雲端伺服器整合各子系統的監控資料，所有感測資料的生物意義由養殖專家評估及標記並記錄在共同的雲端大數據庫中，以利更進一步連結自動化設備，有了完整的數據庫之後，根據業者的需求定義所需之養殖數據分析議題，提供例如養殖規劃、投餌模式優化等智慧養殖功能。