申请/专利权人：广州怡水水务科技有限公司

申请日：2023-08-30

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117235661B

主分类号：G06F18/25

分类号：G06F18/25;G01N33/18;G01H17/00;G06F18/10;G06F18/213;G06V10/46;G06V10/50;G10L25/51;G10L25/24;G10L25/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.01.02#实质审查的生效;2023.12.15#公开

摘要：本发明涉及直饮水质量监测方法技术领域，具体为基于AI的直饮水质量监测方法，包括以下步骤，使用IoT设备和传感器进行水质基础数据收集，对水质基础数据进行预处理，生成预处理后的水质数据集。本发明中，通过IoT设备、计算机视觉和声学信号三种不同的采集手段，确保了水质的综合评估，避免了单一监测方式可能遗漏的问题，通过数据清洗和标准化，确保后续分析的准确性，特征工程和计算机视觉技术则从大量的数据中提取关键特征，提高了模型的分析效率，将不同的数据源融合，提高了水质评估的准确性，在识别到水质异常时，能够及时进行预警，避免了对人体健康的潜在危害，此外，还能为管理部门提供优化建议，促进水质管理的持续改进。

主权项：1.基于AI的直饮水质量监测方法，其特征在于，包括以下步骤：使用IoT设备和传感器进行水质基础数据收集，对所述水质基础数据进行预处理，包括数据清洗和标准化，生成预处理后的水质数据集；应用特征工程方法，从所述预处理后的水质数据集中提取关键特征，生成多维度水质特征向量；采用深度学习算法，对所述多维度水质特征向量进行初步模式识别，得到初步水质模式识别结果；通过计算机视觉技术，从水样图像中提取关键特征，生成图像识别水质特征；将所述初步水质模式识别结果与图像识别水质特征进行数据融合，得到融合后的水质模式识别结果；对水体的声音信号进行采集和处理，生成声学水质特征；采用机器学习算法，对所述融合后的水质模式识别结果和声学水质特征进行综合分析，输出综合水质评估报告；根据所述综合水质评估报告，运用异常检测算法进行异常识别，并生成水质异常与预警信息；基于所述水质异常与预警信息，采用智能推荐算法为管理部门提供优化建议，输出水质优化建议报告；应用特征工程方法，从所述预处理后的水质数据集中提取关键特征，生成多维度水质特征向量的步骤具体为：对所述预处理后的水质数据集进行描述性统计和相关性分析，采用Seaborn或Matplotlib生成可视化图表，作为数据探索报告；依据所述数据探索报告，运用LASSO回归或随机森林算法进行特征重要性评估和选择，生成关键特征列表；采用主成分分析算法对所述关键特征列表进行降维，并生成特征向量，整合作为多维度水质特征向量；通过计算机视觉技术，从水样图像中提取关键特征，生成图像识别水质特征的步骤具体为：使用高分辨率摄像机获取原始水样图像；应用如高斯滤波或Canny边缘检测处理所述原始水样图像，生成处理后的图像；使用如SIFT或HOG算法对处理后的图像进行关键特征提取，获取图像中的关键特征；将所述图像中的关键特征通过特征提取与选择算法进行编码与整合，获取图像识别水质特征；根据所述综合水质评估报告，运用异常检测算法进行异常识别，并生成水质异常与预警信息的步骤具体为：根据所述综合水质评估报告，选择孤立森林异常检测算法，作为选定的异常检测算法；基于所述水质异常与预警信息，采用智能推荐算法为管理部门提供优化建议，输出水质优化建议报告的步骤具体为：根据所述异常与预警信息，选用协同过滤推荐算法来提供优化建议。

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