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申请/专利权人：四川文理学院
摘要：本发明提出了一种活性污泥微生物智能识别方法及系统。该方法为：获取含有微生物的活性污泥镜下图像；构建活性污泥微生物计数网络，将活性污泥镜下图像于活性污泥微生物计数网络进行智能识别：将活性污泥镜下图像进行预处理得到图像块，将图像块输入特征提取子网络中进行图像块的特征提取，获得特征映射；将特征映射输入微生物数量分析子网络，获得微生物密度感知特征，基于该密度感知特征预测微生物的数量；将特征映射以及微生物密度感知特征输入微生物信息分析子网络中，对微生物类型及微生物位置进行分析，生成微生物信息预测结果。本方法解决了污水处理过程中水质指标微生物检测领域存在的效率低、准确性差、一致性低以及成本高昂等问题。
主权项：1.一种活性污泥微生物智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取含有微生物的活性污泥镜下图像；构建活性污泥微生物计数网络，将所述活性污泥镜下图像于所述活性污泥微生物计数网络进行智能识别，具体为：将所述活性污泥镜下图像进行预处理得到多个图像块；将图像块输入特征提取子网络中进行图像块的特征提取，获得特征映射矩阵；将所述特征映射矩阵输入微生物数量分析子网络中，获得微生物密度感知特征，基于该密度感知特征预测微生物的数量；将所述特征映射矩阵以及微生物密度感知特征输入微生物信息分析子网络中，对微生物类型及微生物位置进行分析，生成微生物类型和位置信息预测结果；所述特征映射矩阵以及微生物密度感知特征输入微生物信息分析子网络时，微生物信息分析子网络的融合微生物密度信息的特征提取模块利用微生物密度信息生成融合密度信息的分析特征；将所述融合密度信息的分析特征以及活性污泥镜下图像传递微生物信息分析子网络的融合全局信息的特征提取模块中进行特征提取，生成融合密度信息的分析特征；将所述融合密度信息的分析特征同时传递至微生物识别模块、微生物定位模块，所述融合密度信息的分析特征通过所述微生物识别模块映射到置信度，通过所述微生物定位模块映射到点坐标，生成包括微生物类型和微生物位置的微生物类型和位置信息预测结果。
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权利要求：
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