买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜四川发展环境科学技术研究院有限公司申请的专利基于可见光图像分析的水体特征检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116630812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310900019.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于可见光图像分析的水体特征检测方法及系统是由李春林;严鹏;郑能建;王佳;龚雪设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可见光图像分析的水体特征检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于可见光图像分析的水体特征检测方法及系统，基于训练完成的训练图像评估网络对多个范例水体采集图像序列进行训练图像评估，以筛选出用于进行水体污染特征学习的样本水体采集图像序列，基于样本水体采集图像序列对水体污染特征学习模型进行训练，以获得训练完成的水体污染检测模型，基于训练完成的水体污染检测模型对目标水体区域的输入水体采集图像进行水体污染检测，获得输入水体采集图像的水体污染检测特征，基于输入水体采集图像的水体污染检测特征对目标水体区域对应的管理服务终端进行可视化信息提示，从而通过训练图像评估后再进行模型训练，由此进行水体污染检测，可以提高水体污染检测的有效性。

本发明授权基于可见光图像分析的水体特征检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可见光图像分析的水体特征检测方法，其特征在于，通过基于可见光图像分析的水体特征检测系统实现，所述方法包括：基于训练完成的训练图像评估网络对多个范例水体采集图像序列进行训练图像评估，以筛选出用于进行水体污染特征学习的样本水体采集图像序列；基于所述样本水体采集图像序列对水体污染特征学习模型进行训练，以获得训练完成的水体污染检测模型；基于所述训练完成的水体污染检测模型对目标水体区域的输入水体采集图像进行水体污染检测，获得所述输入水体采集图像的水体污染检测特征；基于所述输入水体采集图像的水体污染检测特征对所述目标水体区域对应的管理服务终端进行可视化信息提示；所述基于训练完成的训练图像评估网络对多个范例水体采集图像序列进行训练图像评估，以筛选出用于进行水体污染特征学习的样本水体采集图像序列的步骤，包括：获取多个范例水体采集图像序列，所述多个范例水体采集图像序列中的任意一个范例水体采集图像序列包括积极范例水体采集图像、消极范例水体采集图像以及无监督范例水体采集图像，所述消极范例水体采集图像包括：第一观测范例水体采集图像中观测描述与标注训练价值不匹配的目标水体图像，所述观测描述是依据训练图像评估网络对所述目标水体图像进行训练图像评估生成的描述信息，所述标注训练价值是对所述目标水体图像进行训练价值标定生成的训练价值；依据所述多个范例水体采集图像序列对所述训练图像评估网络中的多个训练价值网络单元进行参数更新，生成所述多个训练价值网络单元中每个训练价值网络单元的目标门限训练价值，将所述多个训练价值网络单元中每个训练价值网络单元的目标门限训练价值确定为每个更新后的训练价值网络单元的门限训练价值，生成多个更新后的训练价值网络单元；其中，不同范例水体采集图像序列对应不同训练价值网络单元；依据所述多个更新后的训练价值网络单元的门限训练价值优化所述训练图像评估网络的门限训练价值，生成优化后的训练图像评估网络；依据所述优化后的训练图像评估网络对第二观测范例水体采集图像进行训练图像评估，生成所述第二观测范例水体采集图像的观测描述，所述第二观测范例水体采集图像的观测描述是依据所述优化后的训练图像评估网络的门限训练价值获得的；确定所述第二观测范例水体采集图像的观测描述所指示的目标训练评估分数，所述目标训练评估分数为多个训练评估分数中的一个训练评估分数，所述多个训练评估分数中的不同训练评估分数对应多个门限数值区间中的不同门限数值区间；基于所述训练评估分数确定可用于进行水体污染特征学习的第二观测范例水体采集图像，构建样本水体采集图像序列。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川发展环境科学技术研究院有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市高新区天府二街151号45层15、16、17号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。