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申请/专利权人：南京角载溪建筑工程有限公司

摘要：本发明涉及一种用于输水灌溉的低压管道状态分析系统，包括：无线摄像机构，设置在输水灌溉机构的低压管道的上方，用于对所述低压管道执行摄像操作以获得当前时间戳对应的实时摄像画面；长度处理机构，用于解析低压管道在接收到的实时摄像画面中的图像分块以作为参考图像分块，采用前馈神经网络模型根据参考图像分块智能鉴定表示低压管道是否处于失形状态。本发明的用于输水灌溉的低压管道状态分析系统逻辑可靠、运行稳定。由于通过解析低压管道在接收到的实时摄像画面中的图像分块以作为参考图像分块，进而基于参考图像分块的多份可视化数据智能鉴定表示低压管道是否处于失形状态的状态标识，从而提升了低压管道失形状态的分析准度。

主权项：1.一种用于输水灌溉的低压管道状态分析系统，其特征在于，所述系统包括：无线摄像机构，设置在输水灌溉机构的低压管道的上方，用于对所述低压管道执行摄像操作以获得当前时间戳对应的实时摄像画面，所述无线摄像机构包括无线通信接口，用于接收触发摄像操作的网络控制指令；初级锐化机构，与所述无线摄像机构连接，用于对接收到的实时摄像画面执行应用USM滤镜的画面内容锐化处理，以获得并输出相应的初级锐化画面；次级锐化机构，与所述初级锐化机构连接，用于对接收到的初级锐化画面执行根据空域微分模式的画面内容锐化处理，以获得并输出相应的次级锐化画面；末级锐化机构，与所述次级锐化机构连接，用于对接收到的次级锐化画面执行根据高通滤波模式的画面内容锐化处理，以获得并输出相应的末级锐化画面；长度处理机构，与所述末级锐化机构连接，用于解析低压管道在接收到的实时摄像画面中的图像分块以作为参考图像分块，获取所述参考图像分块在所述实时摄像画面中占据的各个像素行分别对应的各份像素长度，以及获取所述参考图像分块在所述实时摄像画面中占据的各个像素列分别对应的各份像素高度，采用前馈神经网络模型根据低压管道对应的基准图形对应的二进制数值序列、所述各份像素长度以及所述各份像素高度智能鉴定表示低压管道是否处于失形状态的状态标识，所述像素长度为对应像素行存在的像素点的数量，所述像素高度为对应像素列存在的像素点的数量；其中，采用前馈神经网络模型根据低压管道对应的基准图形对应的二进制数值序列、所述各份像素长度以及所述各份像素高度智能鉴定表示低压管道是否处于失形状态的状态标识，所述像素长度为对应像素行存在的像素点的数量，所述像素高度为对应像素列存在的像素点的数量包括：所述前馈神经网络模型为执行各次学习操作后的前馈神经网络，所述前馈神经网络执行的学习操作的次数与低压管道的出厂管道长度正向关联；其中，采用前馈神经网络模型根据低压管道对应的基准图形对应的二进制数值序列、所述各份像素长度以及所述各份像素高度智能鉴定表示低压管道是否处于失形状态的状态标识，所述像素长度为对应像素行存在的像素点的数量，所述像素高度为对应像素列存在的像素点的数量还包括：采用信息映射公式表示所述前馈神经网络执行的学习操作的次数与低压管道的出厂管道长度正向关联的信息映射关系。

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