申请/专利权人：华南理工大学

申请日：2023-08-22

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117092100B

主分类号：G01N21/84

分类号：G01N21/84;G06V10/56;G06F18/27;G06Q10/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.12.08#实质审查的生效;2023.11.21#公开

摘要：本发明涉及水环境检测技术领域，提供一种基于图像处理的水环境间歇抽样检测方法及相关装置，方法包括：获取天气数据，基于回归模型进行预测，得到水环境温度预测曲线；识别预测曲线上的温度极值点，在对应时间点向水质检测装置发送水质抽检指令；基于人工智能机器视觉对当前水环境图像进行图像处理，计算色彩饱和度，基于水质数据的积分值进行藻类生长的预测，根据藻类生长情况是否符合预测，对水环境污染进行预警，无需进行氮磷有机物检测，判断是否存在水环境有机物污染的情况，减少抽样检测的成本以及设置相关有机物传感器探头成本。

主权项：1.一种基于图像处理的水环境间歇抽样检测方法，其特征在于包括：获取天气数据，基于回归模型通过天气数据对水环境温度进行预测，得到水环境温度预测曲线；识别水环境温度预测曲线上的温度极值点，获取温度极值点对应的时间点，在对应时间点向水质检测装置发送水质抽检指令；获取多个时间点的水质抽检数据，将多个水质抽检数据作为对应水质数据曲线的样本点，根据样本点拟合后得到水质数据曲线；获取水环境图像并进行图像处理，得到色彩饱和度；将历史水质数据曲线与当前的水质数据曲线连接，得到近期水质数据曲线，分别对溶氧量和温度的数据曲线进行积分，得到溶氧量积分值和温度积分值，并代入预设的水环境质量与藻类生长关系模型中，得到藻类生长趋势值；计算当前色彩饱和度和历史色彩饱和度的色彩饱和度差值；判断色彩饱和度差值与藻类生长趋势值的乘积是否为负数，若是，则发出预警；当预设时间内预警次数超过阈值，则向工作人员发出取样检测指令；所述水环境质量与藻类生长关系模型为： ； ；A=X+Y；其中，X为温度影响因子，Y为溶氧量影响因子，T为温度积分值，DO为溶氧量积分值，a、b分别为第一温度积分阈值和第二温度积分阈值，c、d分别为第一溶氧量积分阈值和第二溶氧量积分阈值，A为藻类生长趋势值；所述获取水环境图像并进行图像处理还得到颜色分解数据，所述将历史水质数据曲线与当前的水质数据曲线连接之前，还包括：计算当前颜色分解数据和历史颜色分解数据的颜色分解数据差值，将颜色分解数据差值代入污染监测模型，颜色分解数据具体为红绿蓝三色的通道值；所述污染监测模型为： ；其中，R、G、B分别为红色、绿色、蓝色的通道值，为富营养化阈值，为污染死亡阈值，若满足污染监测模型中任一项不等式，则发出预警；所述根据样本点拟合后得到水质数据曲线之后，还包括：获取历史水质数据曲线和历史天气数据，将当前水质数据曲线与历史水质数据曲线进行相似度比较，并将当前天气数据与历史天气数据比较，若水质数据曲线相似度低于预设第一相似阈值且天气数据相似度高于第二相似阈值，则发出基础水质数据预警信号。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南理工大学 一种基于图像处理的水环境间歇抽样检测方法及相关装置

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