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申请/专利权人：长江生态环保集团华东有限公司;长江生态环保集团有限公司
摘要：本发明提供了基于深度学习的污水水质质量识别及运用方法，步骤1，图片预处理；采用图像处理技术对采集的污水图像进行预处理，以提高图像的质量和清晰度，并为后续的图像处理做准备；步骤2，样本构建；将预处理后的图像对比水质检测结果进行标注，构建训练样本和测试样本；步骤3，构建卷积神经网络；步骤4，模型训练；使用构建好的训练样本对卷积神经网络模型进行训练，以优化模型的参数和提高模型的准确性；采用梯度下降优化算法对模型进行训练，直到模型的性能达到最优；步骤5，效果评价；使用测试样本对训练好的模型进行测试，以评价模型的性能和准确性。本方法的应用加强了对农村生活污水处理设施运行的精细化管理，降低了运维管理难度。
主权项：1.基于深度学习的污水水质质量识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，图片预处理；采用图像处理技术对采集的污水图像进行预处理，以提高图像的质量和清晰度，并为后续的图像处理做准备；步骤2，样本构建；将预处理后的图像对比水质检测结果进行标注，构建训练样本和测试样本；步骤3，构建卷积神经网络；步骤4，模型训练；使用构建好的训练样本对卷积神经网络模型进行训练，以优化模型的参数和提高模型的准确性；采用梯度下降优化算法对模型进行训练，直到模型的性能达到最优；步骤5，效果评价；使用测试样本对训练好的模型进行测试，以评价模型的性能和准确性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长江生态环保集团华东有限公司 长江生态环保集团有限公司 基于深度学习的污水水质质量识别及运用方法
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