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龙图腾网恭喜广东长天思源环保科技股份有限公司申请的专利一种基于人工智能的可疑线索自动监测数据分析方法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：CN119399704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411979636.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于人工智能的可疑线索自动监测数据分析方法是由蔡宇平;赵善挺;陈啟能;马俊;陆欣豪;陈佳明;郑子彪设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的可疑线索自动监测数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能的可疑线索自动监测数据分析方法，属于电数字数据处理领域，所述方法包括：对卷积神经网络执行设定数目的各次学习动作以获得可疑线索自动监测模型；采用可疑线索自动监测模型基于分时动态水质相关数据和分时动态视觉化数据智能分析目标监控水面是否属于污染水面以及污染源到当前监控点的疑似距离；通过本发明，针对环境污染监测数据分析结果不够丰富且分析过程复杂的技术问题，能够使用针对性结构设计的可疑线索自动监测模型基于分时动态水质数据和分时动态视觉化数据对固定水域是否存在环境污染以及环境污染源到固定水域的距离这些可疑线索进行智能数据分析，从而解决了上述技术问题。

本发明授权一种基于人工智能的可疑线索自动监测数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的可疑线索自动监测数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：采集当前监控点正下方的目标监控水面每一时刻对应的水质相关数据，所述目标监控水面每一时刻对应的水质相关数据为所述目标监控水面在所述时刻的化学需氧量、高锰酸盐指数、磷元素含量、溶解于水中的矿物质含量总和以及水体温度；捕获当前监控点正下方的目标监控水面对应的实时成像画面的视觉化数据，所述实时成像画面的视觉化数据为所述实时成像画面的各个像素点分别对应的各个青色成分数值、各个品红色成分数值、各个黄色成分数值和各个黑色成分数值；对卷积神经网络执行设定数目的各次学习动作以获得完成各次学习操作后的卷积神经网络，并将完成各次学习操作后的卷积神经网络作为可疑线索自动监测模型输出，所述卷积神经网络完成的学习操作的次数与所述目标监控水面的水面面积正向关联；将所述目标监控水面的水面面积、预设时间区间的时间长度、预设时间区间内均匀间隔的各个时刻分别对应的各份水质相关数据以及预设时间区间内均匀间隔的各个时刻分别对应的各份实时成像画面的视觉化数据同步输入到所述可疑线索自动监测模型，以运行所述可疑线索自动监测模型，获得所述可疑线索自动监测模型输出的表示所述目标监控水面是否属于污染水面的污染标识以及污染源到当前监控点的疑似距离；其中，当前监控点正下方的目标监控水面的水质相关数据源自当前监控点正下方的目标监控水面处的水体；其中，所述可疑线索自动监测模型输出的污染标识表示所述目标监控水面不属于污染水面时，同时输出的污染源到当前监控点的疑似距离为零；其中，保持当前监控点处固定的俯拍摄像机构的俯拍镜头在水平面内；其中，预设时间区间内均匀间隔的各个时刻的数量与所述目标监控水面的水面面积正向关联；其中，在对所述卷积神经网络执行每一次学习操作中，将已知的表示某一监控水面是否属于污染水面的污染标识以及确定的所述某一监控水面附近最近污染源到所述某一监控水面对应监控点的距离作为所述卷积神经网络的两项输出内容，将所述某一监控水面的水面面积、预设时间区间的时间长度、预设时间区间内均匀间隔的各个时刻分别对应的所述某一监控水面的各份水质相关数据以及预设时间区间内均匀间隔的各个时刻分别对应的所述某一监控水面的各份实时成像画面的视觉化数据作为所述卷积神经网络的多项输入内容。

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