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申请/专利权人：厦门市政环境科技股份有限公司
摘要：本发明提供了一种沉淀区水质的检测方法、装置、设备及存储介质，通过接收由图像采集装置每隔预设时长发送的沉淀区图像，并对所述沉淀区图像进行预处理；接着，调用预训练的CNN模型提取预处理后的所述沉淀区图像，以生成特征向量；再接着，计算所述特征向量与每一标准图像特征向量之间的距离，确定最小距离的标准图像并生成对应的索引；最后，根据所述索引对所述沉淀区图像进行推理，以生成水质标签与积泥厚度标签。解决了对水质和积泥厚度测量不准确的问题。
主权项：1.一种沉淀区水质的检测方法，其特征在于，包括：接收由图像采集装置每隔预设时长发送的沉淀区图像，并对所述沉淀区图像进行预处理；调用预训练的CNN模型提取预处理后的所述沉淀区图像，以生成特征向量，其中，对CNN模型的训练过程为：将水质从清澈到浑浊进行分级、将积泥按照不同厚度进行分级、以及将光照条件进行分级；在不同的水质级别、不同的积泥厚度级别、不同光照条件下，分别采集多组标准图像，其中，多组所述标准图像涵盖沉淀池的不同状态和场景；对所述多组标准图像进行预处理和数据标注，生成标准图像数据集，按照预设比例划分为训练集和测试集，其中，标注包括水质特征和积泥厚度；使用卷积神经网络建立水质识别模型和积泥厚度测量模型，通过训练集进行学习和训练，并通过交叉验证和调参，优化水质识别模型和积泥厚度测量模型的结构和参数；使用测试集对水质识别模型和积泥厚度测量模型进行测试，并根据测试结果调整和优化水质识别模型和积泥厚度测量模型的结构和参数；计算所述特征向量与每一标准图像特征向量之间的距离，确定最小距离的标准图像并生成对应的索引；根据所述索引对所述沉淀区图像进行推理，以生成水质标签与积泥厚度标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门市政环境科技股份有限公司 一种沉淀区水质的检测方法、装置、设备及存储介质
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