申请/专利权人：南昌大学

申请日：2024-01-29

公开（公告）日：2024-05-10

公开（公告）号：CN117671507B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V20/52;G06V10/74;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.10#授权;2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明公开了一种结合气象数据的河流水质预测方法，方法包括：基于预设的融合规则将第一气象数据融合至第一水质数据序列中，得到第一目标预测数据序列，以及将第二气象数据融合至第二水质数据序列中，得到第二目标预测数据序列；将第一目标预测数据序列和第二目标预测数据序列分别输入至预设的深度学习模型中，深度学习模型分别输出对应异常预设区域的第一水质预测结果以及对应某一预设区域的第二水质预测结果；根据第一水质预测结果、第二水质预测结果以及第一相似度与第二相似度的比值计算另一预设区域的水质预测结果。能够实现整条河流各个区域的水质快速预测。

主权项：1.一种结合气象数据的河流水质预测方法，其特征在于，包括：获取多个预设区域内的图像数据，并判断各个图像数据中是否存在异常的图像数据；若存在，则筛选出异常图像数据，并将所述异常图像数据所在的预设区域定义为异常预设区域；获取某一预设区域的某一图像数据以及与所述某一预设区域相邻的另一预设区域的另一图像数据，其中，所述获取某一预设区域的某一图像数据以及与所述某一预设区域相邻的另一预设区域的另一图像数据包括：获取某一预设区域的某一图像数据；以异常预设区域的位置为原点，河流流向为正方向，当所述某一预设区域至所述异常预设区域的位置方向为正方向时，则获取与所述某一预设区域相邻的另一预设区域的另一图像数据，其中，所述另一预设区域至某一预设区域的位置方向为正方向；当所述某一预设区域至所述异常预设区域的位置方向为负方向时，则获取与所述某一预设区域相邻的另一预设区域的另一图像数据，其中，所述另一预设区域至某一预设区域的位置方向为负方向；获取所述某一图像数据与所述异常图像数据之间的第一相似度，以及所述另一图像数据与所述异常图像数据之间的第二相似度，并计算所述第一相似度与所述第二相似度的比值；获取所述异常图像数据所在的异常预设区域内各个检测点的第一水质数据以及第一气象数据，以及所述某一图像数据所在的某一预设区域内各个检测点的第二水质数据以及第二气象数据；分别对异常预设区域内各个检测点的第一水质数据以及某一预设区域内各个检测点的第二水质数据进行排序，得到第一水质数据序列以及第二水质数据序列；基于预设的融合规则将所述第一气象数据融合至所述第一水质数据序列中，得到第一目标预测数据序列，以及将所述第二气象数据融合至所述第二水质数据序列中，得到第二目标预测数据序列；将所述第一目标预测数据序列和所述第二目标预测数据序列分别输入至预设的深度学习模型中，所述深度学习模型分别输出对应所述异常预设区域的第一水质预测结果以及对应所述某一预设区域的第二水质预测结果；根据所述第一水质预测结果、所述第二水质预测结果以及所述第一相似度与所述第二相似度的比值计算所述另一预设区域的水质预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南昌大学 一种结合气象数据的河流水质预测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD