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龙图腾网获悉长沙有色冶金设计研究院有限公司申请的专利基于深度学习的水质图像分析方法、系统、设备及介质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：CN114207665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202180004731.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的水质图像分析方法、系统、设备及介质是由鄢锋;曾祥吉;潘岩;杨静雅;谭翔天设计研发完成，并于2021-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的水质图像分析方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的水质图像分析方法、系统、设备及介质，采用训练好的受限玻尔兹曼机模型获取动态的权重值，再根据该权重值和加权平均法来进行灰度化处理，提高了动态图像与实际环境的适应性，提高了动态图像信息的准确性；再经过图像异常判断，消除了其他因素造成图像异常而对水质分析结果的影响，提高了水质分析的准确度；通过噪声检测和滤波处理大大提高了图像的抗干扰能力，提高了图像分析速度，进一步提高了水质分析的准确度；对正常图像的所有像素点进行归一化处理，进一步提高了动态图像信息的准确性，进一步提高了水质分析的准确度。

本发明授权基于深度学习的水质图像分析方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的水质图像分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取多张历史水体彩色图像，由多张所述历史水体彩色图像得到数据集{θ|R，G，B，WR，WG，WB}，其中，R、G和B分别表示历史水体彩色图像中每个像素点的三个颜色分量值，WR、WG、WB分别表示对应像素点三个颜色分量值R、G、B对应的权重值； 步骤2：建立受限玻尔兹曼机模型，以所述数据集{θ|R，G，B，WR，WG，WB}作为所述受限玻尔兹曼机模型的训练样本对其进行训练，其中，以{R，G，B}作为训练输入样本，以{WR，WG，WB}作为训练输出样本，得到训练好的受限玻尔兹曼机模型； 步骤3：获取多张连续水体彩色图像； 步骤4：将所述步骤3中每张所述水体彩色图像每个像素点的三个颜色分量值R′、G′和B′输入至训练好的受限玻尔兹曼机模型中，得到对应像素点三个颜色分量值R′、G′、B′对应的权重值WR′，WG′，WB′； 步骤5：根据所述步骤4中每个像素点三个颜色分量值R′、G′、B′对应的权重值WR′，WG′，WB′，采用加权平均法计算每张水体图像每个像素点的灰度值P’，对每张所述水体彩色图像进行灰度化处理； 步骤6：对灰度化处理后的水体图像进行噪声检测和滤波处理； 步骤7：对滤波处理后的水体图像进行异常判断，以消除水体图像本身缺陷对水质分析产生的影响； 步骤8：根据污染物的沉降速度确定时间区间，判断时间区间内无异常水体图像中每个像素点的灰度值是否超出对应均值±Δδ，如果超出，则将该对应均值赋给该像素点，实现时间区间内所有无异常水体图像每个像素点的归一化处理； 所述对应均值是指该像素点对应的时间区间内无异常多张连续水体图像中所有同一像素点的灰度值的平均值； 步骤9：根据每张所述水体图像中每个像素点的灰度值，得到该水体图像的透光强度和反射光强度；然后根据透光强度和反射光强度进行水质分析。

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