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龙图腾网获悉四川海策科技有限公司申请的专利基于人工智能的河道水质检测方法及系统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：CN119669859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411778729.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于人工智能的河道水质检测方法及系统是由白何;何洪瑶设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的河道水质检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于人工智能的河道水质检测方法及系统，通过获取河道水质检测系统的现场采集数据作为区域水质监测样本，并利用共享学习网络对这些区域水质监测样本进行水质状态标签预测，显著提高了水质检测的准确性和效率。具体来说，通过从多个参与联动网络参数学习的训练实体中选取训练效果最好的深度学习网络作为共享学习网络，确保了水质状态标签预测数据的可靠性和高精度。进一步地，依据这些预测数据对目标水质评估模型进行参数学习，确定了优化后的目标应用程序，从而能够生成更为精准的水质状态标签预测数据。该方法不仅提升了水质检测的智能化水平，还有效降低了传统水质检测方法中可能存在的人为误差和时间成本。

本发明授权基于人工智能的河道水质检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的河道水质检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取区域水质监测样本，所述区域水质监测样本为河道水质检测系统的现场采集数据，所述河道水质检测系统为执行联动网络参数学习的任意一个训练实体； 依据共享学习网络对所述区域水质监测样本进行水质状态标签预测，生成水质状态标签预测数据，所述共享学习网络为河道水质检测系统从参与联动网络参数学习的其它训练实体中获取，所述共享学习网络为其它训练实体中训练效果最好的深度学习网络； 依据所述水质状态标签预测数据，对目标水质评估模型进行参数学习，确定所述目标水质评估模型对应的完成参数学习的目标应用程序； 将所述区域水质监测样本加载到所述目标水质评估模型对应的完成参数学习的目标应用程序，生成优化的水质状态标签预测数据； 所述依据所述水质状态标签预测数据，对目标水质评估模型进行参数学习，确定所述目标水质评估模型对应的完成参数学习的目标应用程序，具体包括： 依据所述水质状态标签预测数据，对目标水质评估模型进行参数学习，生成完成参数学习的第一水质检测网络，所述目标水质评估模型依据所述水质状态标签预测数据进行深度学习； 依据第一现场验证采集数据，对所述完成参数学习的第一水质检测网络进行检测，生成第一水质状态检测数据，所述第一现场验证采集数据为所述河道水质检测系统的现场水质参数采集数据序列中的水质参数采集数据； 如果所述第一水质状态检测数据符合目标要求，则将所述完成参数学习的第一水质检测网络输出为所述目标水质评估模型对应的完成参数学习的目标应用程序； 所述共享学习网络为河道水质检测系统从参与联动网络参数学习的其它训练实体中获取，具体包括： 获取各个其它训练实体的最近迭代网络； 依据第二现场验证采集数据，对各个最近迭代网络进行检测，生成第二水质状态检测数据，所述第二现场验证采集数据为所述河道水质检测系统的现场采集数据中的部分采集数据； 依据所述第二水质状态检测数据，将各个最近迭代网络中训练效果最好的深度学习网络输出为所述共享学习网络； 所述依据所述水质状态标签预测数据，对目标水质评估模型进行参数学习，生成完成参数学习的第一水质检测网络，具体包括： 获取余下现场采集数据；所述余下现场采集数据为所述现场采集数据中除第二现场验证采集数据之外的部分或全部现场采集数据； 将所述水质状态标签预测数据和所述余下现场采集数据作为目标样例学习数据，对所述目标水质评估模型进行参数学习； 所述获取各个其它训练实体的最近迭代网络，具体包括： 获取网络索引序列；所述网络索引序列用于记录参与联动网络参数学习的各个训练实体所运行的神经网络信息，所述神经网络信息包括网络迭代标识以及网络索引信息； 基于所述网络迭代标识，确定各个其它训练实体的最近迭代网络； 基于各个其它训练实体的最近迭代网络的网络索引信息，获取各个其它训练实体的最近迭代网络。

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