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申请/专利权人：德仕能源科技集团股份有限公司;山东德仕化工有限公司

摘要：本说明书实施例公开了一种基于人工智能的油田污水检测方法及设备，方法包括通过图像采集装置定时采集油田污水的原始图像确定出待检测的污水区域图像，对污水区域图像进行灰度处理和归一化处理确定出污水区域灰度图像，计算亮度值和暗通道值，根据亮度值和暗通道值确定指定像素点；将指定像素点处的亮度值作为指定像素点的像素值，确定指定像素点对应的衰减系数，将指定像素点的衰减系数转换为对应的衰减系数分布图；将衰减系数分布图输入至预先训练的第一检测模型中，检测油田污水中的指标成分等级以用于确定油田污水的初检结果；判断初检结果是否符合预先设置的检测阈值，若初检结果不符合预设的检测阈值则发送给计算机终端以便进行复检。

主权项：1.一种基于人工智能的油田污水检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过图像采集装置定时采集油田污水的原始图像，确定出待检测的污水区域图像，其中，所述图像采集装置设置于所述油田污水对应的不同位置处；对所述污水区域图像进行灰度处理和归一化处理，确定出污水区域灰度图像，计算所述污水区域灰度图像的亮度值；计算所述待检测的污水区域图像的暗通道值，并根据所述亮度值和暗通道值确定指定像素点，所述指定像素点为所述油田污水中指标成分对应的像素点；将所述指定像素点处的亮度值作为所述指定像素点的像素值，并将非指定像素点处的亮度值作为所述非指定像素点的像素值；将所述指定像素点处的像素值与所述非指定像素点处的像素值进行对比，确定出所述指定像素点对应的衰减系数，所述衰减系数为所述指定像素点与所述非指定像素点的像素值变化情况；根据所述指定像素点在所述污水区域图像中的位置关系，将所述指定像素点的衰减系数转换为对应的衰减系数分布图，所述衰减系数分布图用于表示所述污水区域图像中存在的指定像素点对应衰减系数的分布情况；将所述衰减系数分布图输入至预先训练的第一检测模型中，检测所述油田污水中的指标成分等级，以用于确定所述油田污水的初检结果；判断所述初检结果是否符合预先设置的检测阈值，若所述初检结果不符合预设的检测阈值，则发送给计算机终端以便进行复检;所述根据所述亮度值和暗通道值确定指定像素点，具体包括：计算所述污水区域图像中的所有像素点的亮度值和暗通道值的差值，当存在所述差值在预设阈值内时，确定差值对应的像素点为所述油田污水中指标成分对应的像素点；其中，所述预设阈值的确定方法包括：采集预先检测的已知含有指标成分的油田污水的图像，对所述图像进行灰度处理和归一化处理，确定出对应的灰度图像，计算所述灰度图像中所述指标成分对应像素点的亮度值，并计算所述图像中所述指标成分对应像素点的暗通道值，计算所述亮度值和所述暗通道值的差值，根据所述差值确定预设阈值；将所述分布图输入至预先训练的第一检测模型之前，所述方法还包括：构建初始的第一检测模型，其中所述第一检测模型为基于VGG-16的改进卷积神经网络模型，所述基于VGG-16的改进卷积神经网络模型在VGG-16模型的基础上，添加预设模块，并使用卷积池化并行结构，其中所述预设模块用于增加神经网络模型的深度和宽度，减小训练参数；基于网络爬虫技术采集历史数据，并对所述历史数据进行处理，构建指标成分样本数据集，其中，所述历史数据包括油田污水的衰减系数分布图和对应的油田污水中指标成分的浓度等级；对所述历史数据进行处理，具体包括：确定出所述衰减系数分布图中大于预设衰减系数阈值的衰减系数，并对所述衰减系数使用鼠标框进行标记，确定识别位置；根据所述衰减系数分布图对应的指标成分的浓度等级和识别位置生成标记文件；将标记后的所述指标成分样本数据集划分为训练集和测试集；对所述基于VGG-16的改进卷积神经网络模型进行第一次训练和第二次训练，确定出符合要求的第一检测模型。

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