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申请/专利权人：江苏省沿海开发投资有限公司;江苏省沿海开发集团有限公司

摘要：本申请提供一种藻类识别数据管理方法及平台。该方法通过数据交互层的数据采集接口获取待识别藻类的待识别藻类样本信息，并将待识别藻类样本信息传递至数据处理层，以使数据处理层根据待识别藻类样本信息以及预设藻类识别模型确定待识别藻类的藻类类型信息，进而根据藻类类型信息将待识别藻类样本信息存储至藻类数据库中，从而实现基于藻类图像与生存环境参数的多维度特征考量，以提高藻类类型信息识别的准确度，并且实现了对于藻类识别数据的有效存储与管理。

主权项：1.一种藻类识别数据管理方法，其特征在于，应用于藻类识别数据管理平台，所述藻类识别数据管理平台包括数据交互层、数据处理层以及藻类数据库，所述数据处理层分别与所述数据交互层以及所述藻类数据库连接；所述方法，包括：通过所述数据交互层的数据采集接口获取待识别藻类的待识别藻类样本信息，并将所述待识别藻类样本信息传递至所述数据处理层，所述待识别藻类样本信息包括待识别藻类图像以及生存环境参数；所述数据处理层根据所述待识别藻类样本信息以及预设藻类识别模型确定所述待识别藻类的藻类类型信息；所述数据处理层根据所述藻类类型信息将所述待识别藻类样本信息存储至所述藻类数据库中；所述数据处理层根据所述待识别藻类样本信息以及预设藻类识别模型确定所述待识别藻类的藻类类型信息，包括：利用预设藻类类型标注数据库对预设卷积神经网络进行训练，以获得识别神经网络，所述预设藻类类型标注数据库中的各个藻类类型标注数据包括藻类图像信息、藻类生长环境数据信息以及藻类类型；所述数据处理层通过所述预设藻类识别模型的第一特征提取通道对所述待识别藻类图像进行特征提取，以生成藻类图像特征集合；所述数据处理层通过所述预设藻类识别模型的第二特征提取通道对所述生存环境参数进行特征提取，以生成生存环境特征向量集合，其中，所述第一特征提取通道与所述第二特征提取通道为并列通道；所述数据处理层根据所述藻类图像特征集合、所述生存环境特征向量集合以及所述识别神经网络确定所述藻类类型信息；在所述利用预设藻类类型标注数据库对预设卷积神经网络进行训练，以获得识别神经网络之前，还包括：利用所述预设藻类类型标注数据库确定藻类生长环境数据集合以及对应的藻类类型集合；根据所述藻类生长环境数据集合以及所述藻类类型集合确定藻类生长环境数据中的各个藻类生长环境参数与藻类类型之间的关联度；根据所述关联度确定对应的藻类生长环境参数所对应的生存环境特征向量在所述预设卷积神经网络中的初始权重值，所述关联度与所述初始权重值为正相关；在所述数据处理层根据所述藻类类型信息将所述待识别藻类样本信息存储至所述藻类数据库中之后，还包括：所述数据处理层从所述藻类数据库中获取预设时间范围内的藻类监控数据集合，所述藻类监控数据集合中的藻类监控数据包括所述藻类类型信息以及所述待识别藻类样本信息；所述数据处理层若确定所述藻类监控数据集合中满足预设藻类类型条件的藻类监控数据的数据比例超过预设比例阈值，则所述藻类识别数据管理平台向监控终端发送藻类监控异常信息。

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