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摘要：本发明涉及基于机器学习与图像识别的污水净化处理药剂量控制系统，通过第一获取模块获取污水池内的目标水下图像以及污水池内的水质信息；第一特征提取模块提取所述目标水下图像的特征值；第一定量模块将所述水质信息、所述特征值输入至预先建立的预测模型中，得到加药泵的预测频率，其中，加药泵的频率与单位时间的加药量成正比；第一控制模块基于所述预测频率控制所述加药泵执行加药动作。本申请建立预测模型，得到加药量与水下特征值和水质信息之间的关系，从而通过提取的水下图像的特征值、水质信息确定加药泵的预测频率，从而自动控制加药量。
主权项：1.基于机器学习与图像识别的污水净化处理药剂量控制系统，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取污水池内的目标水下图像以及污水池内的水质信息；第一特征提取模块，用于提取所述目标水下图像的特征值；第一定量模块，用于将所述水质信息、所述特征值输入至预先建立的预测模型中，得到加药泵的预测频率，其中，加药泵的频率与单位时间的加药量成正比；第一控制模块，用于基于所述预测频率控制所述加药泵执行加药动作。
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百度查询： 四川云感知人工智能科技有限公司 基于机器学习与图像识别的污水净化处理药剂量控制系统
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