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龙图腾网获悉杭州水务数智科技股份有限公司申请的专利基于多光谱融合的水质参数智能监测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：CN120820509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511340965.X，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权基于多光谱融合的水质参数智能监测系统是由陈琦;倪晓冬;王蕾;余伟;罗剑涛;张燕;杨光;许超;裘晓光;吴费强;郑明娇;郭凯文设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多光谱融合的水质参数智能监测系统在说明书摘要公布了：本发明的基于多光谱融合的水质参数智能监测系统，属于水质监测技术领域，包括数据采集模块，用于实时采集监测点的多维时序数据，多维时序数据构成原始特征向量；第一处理模块，用于基于预设的统计特性，对原始特征向量进行标准化处理，生成标准化数据向量；第二处理模块，用于基于预设的光谱稳态基线模型，对标准化数据向量进行重构，并计算加权瞬时重构误差；第三处理模块，用于基于加权瞬时重构误差以及为加权瞬时重构误差在预设的无污染训练周期内确定的统计分布特性，确定光谱异常指数，本发明显著增强了监测的准确性与抗干扰能力，有效降低了误报率。

本发明授权基于多光谱融合的水质参数智能监测系统在权利要求书中公布了：1.基于多光谱融合的水质参数智能监测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于实时采集监测点的多维时序数据，多维时序数据构成原始特征向量；所述多维时序数据包括光谱吸收强度参数、pH值参数、浊度参数、电导率参数以及温度参数； 第一处理模块，用于基于预设的统计特性，对原始特征向量进行标准化处理，生成标准化数据向量； 第二处理模块，用于基于预设的光谱稳态基线模型，对标准化数据向量进行重构，并计算加权瞬时重构误差； 第三处理模块，用于基于加权瞬时重构误差以及为加权瞬时重构误差在预设的无污染训练周期内确定的统计分布特性，确定光谱异常指数； 基线优化模块，用于响应于光谱异常指数在预设的更新观察周期内持续低于预设的更新判断阈值，采用该周期内采集的数据对光谱稳态基线模型进行微调； 所述第二处理模块具体用于： 调用光谱稳态基线模型，光谱稳态基线模型为预先在无污染训练数据上训练得到的时序卷积自编码器；将标准化数据向量输入至时序卷积自编码器，生成重构数据向量；基于预设的维度权重向量，确定标准化数据向量与重构数据向量之间的加权欧氏距离，以作为加权瞬时重构误差； 当未知污染物进入水体时，即使其浓度不足以引起常规理化参数的显著变化，也会导致水体整体光谱特征发生偏离，所述维度权重向量中，对应于光谱吸收强度分量的权重值高于对应于其他物理化学参数的权重值，确保即使微弱的光谱扰动也能在误差中放大，光谱特征蕴含了水体中溶解性物质种类与浓度的丰富信息，对于识别未知污染物具有决定性作用；通过在误差计算中赋予光谱分量更高的重要性，以优先放大和感知光谱维度的任何微小偏离； 所述第三处理模块具体用于： 调用在光谱稳态基线模型训练完成后，将全部训练集数据再次输入模型所获得的重构误差的均值与标准差；采用加权瞬时重构误差减去重构误差的均值，并将结果除以重构误差的标准差，以确定光谱异常指数，该光谱异常指数能够灵敏的反映由未知物种引发的初期异常； 光谱异常指数的计算公式为： ； 其中，：异常指数； ：瞬时误差； ：误差均值； 误差标准差； 所述基线优化模块具体用于： 持续接收由第三处理模块输出的光谱异常指数序列；判断在预设的更新观察周期内，光谱异常指数序列中的所有值是否均小于预设的更新判断阈值；若判断为是，则调用更新观察周期内采集的数据对光谱稳态基线模型进行微调。

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