本發(fā)明屬于環(huán)境保護(hù)與智能監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，具體是一種基于cnn的智慧水務(wù)污染識(shí)別系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著工業(yè)化、城市化的快速發(fā)展，水體污染問(wèn)題日益嚴(yán)峻，對(duì)生態(tài)環(huán)境和人類健康構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。傳統(tǒng)的水體污染監(jiān)測(cè)方法主要依賴于人工采樣和實(shí)驗(yàn)室分析，這種方法存在監(jiān)測(cè)周期長(zhǎng)、成本高、實(shí)時(shí)性差等缺點(diǎn)，難以滿足現(xiàn)代環(huán)境保護(hù)的需求。同時(shí)，水體表面容易受到多種非污染因素的干擾，如動(dòng)物活動(dòng)、氣泡產(chǎn)生、光影變化等，這些因素會(huì)干擾污染物的準(zhǔn)確識(shí)別，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)結(jié)果的不準(zhǔn)確。

2、近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，為水體污染監(jiān)測(cè)提供了新的解決方案。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)作為深度學(xué)習(xí)的一種重要模型，以其強(qiáng)大的特征提取能力和非線性映射能力，在圖像識(shí)別、視頻分析等領(lǐng)域取得了顯著成效。將cnn應(yīng)用于水體污染識(shí)別，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)水體表面圖像的自動(dòng)分析和處理，提取出污染物的特征信息，從而實(shí)現(xiàn)污染物的快速、準(zhǔn)確識(shí)別。

3、然而，現(xiàn)有的基于cnn的水體污染識(shí)別系統(tǒng)大多存在一些問(wèn)題，如無(wú)法有效排除非污染因素的干擾、實(shí)時(shí)性不足、識(shí)別精度有待提高等。為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種基于cnn的智慧水務(wù)污染識(shí)別系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出了一種基于cnn的智慧水務(wù)污染識(shí)別系統(tǒng)，通過(guò)多個(gè)模塊，實(shí)現(xiàn)了對(duì)水體污染物的精確識(shí)別，同時(shí)有效排除了非污染因素的干擾，提高了監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：一種基于cnn的智慧水務(wù)污染識(shí)別系統(tǒng)，包括：

3、數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集水體表面的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包括標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；

4、數(shù)據(jù)處理模塊，用于對(duì)數(shù)據(jù)采集模塊采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并識(shí)別實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中物質(zhì)的運(yùn)動(dòng)軌跡；

5、排除干擾模塊，用于將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，并通過(guò)運(yùn)動(dòng)軌跡特征來(lái)區(qū)分干擾項(xiàng)并排除；

6、污染識(shí)別模塊，用于對(duì)排除干擾后的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)污染物進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別；

7、排除干擾模塊的判斷邏輯為：若實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的比對(duì)數(shù)據(jù)一致時(shí)，則表示水體表面無(wú)污染；

8、若實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的比對(duì)數(shù)據(jù)不一致時(shí)，則需進(jìn)一步對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)物質(zhì)的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行分析；

9、當(dāng)運(yùn)動(dòng)軌跡呈現(xiàn)至下而上的特征時(shí)，則表示是動(dòng)物活動(dòng)或氣泡產(chǎn)生，被識(shí)別為干擾項(xiàng)；

10、當(dāng)運(yùn)動(dòng)軌跡與水面波動(dòng)同步，且隨著太陽(yáng)位置的變化而變化時(shí)，則表示由光影變化引起的，被識(shí)別為干擾項(xiàng)。

11、采用上述方案后實(shí)現(xiàn)了以下有益效果：

12、1、高精度污染識(shí)別：通過(guò)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理和干擾排除的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，本發(fā)明系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)水體污染物的精確識(shí)別。cnn的強(qiáng)大特征提取能力使其能夠捕捉到污染物的細(xì)微特征，從而提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。

13、2、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與分析：數(shù)據(jù)采集模塊能夠?qū)崟r(shí)獲取水體表面的數(shù)據(jù)，包括標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，確保了監(jiān)測(cè)的時(shí)效性。同時(shí)，數(shù)據(jù)處理模塊迅速對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和軌跡識(shí)別，為后續(xù)的污染識(shí)別提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

14、3、智能干擾排除：排除干擾模塊通過(guò)比對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，并結(jié)合物質(zhì)運(yùn)動(dòng)軌跡的特征分析，有效地排除了動(dòng)物活動(dòng)、氣泡產(chǎn)生、光影變化等非污染因素引起的干擾。這一機(jī)制大大提高了系統(tǒng)對(duì)真實(shí)污染事件的識(shí)別能力，減少了誤報(bào)和漏報(bào)。

15、4、自動(dòng)化與智能化：整個(gè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集、處理、干擾排除到污染識(shí)別的全自動(dòng)化流程，無(wú)需人工干預(yù)即可完成復(fù)雜的監(jiān)測(cè)任務(wù)。這不僅減輕了人力負(fù)擔(dān)，還提高了監(jiān)測(cè)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。

16、5、廣泛的應(yīng)用前景：本發(fā)明系統(tǒng)可廣泛應(yīng)用于河流、湖泊、水庫(kù)等各類水體的污染監(jiān)測(cè)中，為環(huán)境保護(hù)部門提供及時(shí)、準(zhǔn)確的污染信息，有助于制定科學(xué)的治理措施，保護(hù)水資源的安全和可持續(xù)發(fā)展。

17、綜上所述，基于cnn的智慧水務(wù)污染識(shí)別系統(tǒng)以其高精度、實(shí)時(shí)性、智能化和廣泛的應(yīng)用前景，為水體污染監(jiān)測(cè)領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的變革，對(duì)于保護(hù)水資源、維護(hù)生態(tài)平衡具有重要意義。

18、進(jìn)一步，污染識(shí)別模塊的識(shí)別邏輯為：

19、當(dāng)物質(zhì)的運(yùn)動(dòng)軌跡為至上而下時(shí)，利用cnn以及結(jié)合圖像特征，判斷是落葉或塑料的漂浮物，則表示為污染物；

20、當(dāng)物質(zhì)的運(yùn)動(dòng)軌跡表現(xiàn)為由小逐漸擴(kuò)大，并伴有明顯的顏色變化時(shí)，判斷為油污污染，則表示為污染物。

21、有益效果：通過(guò)結(jié)合物質(zhì)的運(yùn)動(dòng)軌跡(如至上而下、由小逐漸擴(kuò)大)和圖像特征(如顏色變化、形狀等)，污染識(shí)別模塊能夠更準(zhǔn)確地判斷污染物的類型。這種多維度的分析方法減少了誤判的可能性，提高了識(shí)別的精確度。當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到疑似污染物時(shí)，能夠迅速通過(guò)cnn進(jìn)行圖像分析和處理，實(shí)時(shí)判斷污染物的性質(zhì)。這種快速的響應(yīng)能力有助于及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施，防止污染擴(kuò)散。識(shí)別邏輯不僅限于單一的污染物類型，而是能夠識(shí)別多種類型的污染物，如落葉、塑料漂浮物以及油污等。這種多樣化的識(shí)別能力使得系統(tǒng)更加全面和實(shí)用。

22、進(jìn)一步，數(shù)據(jù)采集模塊中采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包括但不限于：水體表面的圖像數(shù)據(jù)、水體溫度數(shù)據(jù)和水體流速數(shù)據(jù)。

23、有益效果：通過(guò)同時(shí)采集圖像、溫度和流速等多種類型的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠更全面地了解水體狀態(tài)。這種多維度監(jiān)測(cè)能力有助于更準(zhǔn)確地識(shí)別污染事件，因?yàn)椴煌愋偷奈廴疚锿鶗?huì)在水體表面圖像、溫度或流速上產(chǎn)生特定的變化。圖像數(shù)據(jù)提供了水體表面的直觀信息，如顏色、形狀、漂浮物等，有助于直接觀察污染跡象。而水體溫度和流速數(shù)據(jù)則提供了水體物理狀態(tài)的間接信息，這些信息在污染識(shí)別中同樣重要。結(jié)合多種數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以顯著提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。多種類型的數(shù)據(jù)為深入分析水體污染提供了豐富的素材。例如，通過(guò)對(duì)比不同時(shí)間點(diǎn)的圖像數(shù)據(jù)，可以追蹤污染物的擴(kuò)散路徑；通過(guò)分析水體溫度和流速的變化規(guī)律，可以推斷污染物的性質(zhì)和來(lái)源。這種深入分析有助于制定更有效的治理措施。

24、進(jìn)一步，數(shù)據(jù)處理模塊中識(shí)別實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中物質(zhì)的運(yùn)動(dòng)軌跡為：通過(guò)結(jié)合物質(zhì)的形態(tài)和大小特征，分析物質(zhì)在圖像數(shù)據(jù)的圖像序列中位置變化，計(jì)算其運(yùn)動(dòng)軌跡。

25、有益效果：結(jié)合物質(zhì)的形態(tài)和大小特征進(jìn)行分析，可以更有效地從復(fù)雜的背景中區(qū)分出目標(biāo)物質(zhì)，并準(zhǔn)確追蹤其在時(shí)間序列圖像中的位置變化。這種多維度的識(shí)別方法減少了誤判和漏判的可能性，提高了運(yùn)動(dòng)軌跡識(shí)別的準(zhǔn)確性。面對(duì)復(fù)雜多變的水體環(huán)境，如光照變化、波浪起伏等，通過(guò)綜合考慮物質(zhì)的形態(tài)、大小和位置變化，系統(tǒng)能夠更穩(wěn)健地識(shí)別物質(zhì)的運(yùn)動(dòng)軌跡。這種魯棒性確保了系統(tǒng)在各種環(huán)境條件下的穩(wěn)定運(yùn)行和準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)。通過(guò)精確識(shí)別物質(zhì)的運(yùn)動(dòng)軌跡，系統(tǒng)能夠分析物質(zhì)的來(lái)源、擴(kuò)散路徑和速度等關(guān)鍵信息。這對(duì)于理解復(fù)雜的污染場(chǎng)景、評(píng)估污染影響范圍以及制定有效的應(yīng)對(duì)措施具有重要意義。

26、進(jìn)一步，還包括用于警報(bào)模塊，用于當(dāng)污染識(shí)別模塊識(shí)別到污染物時(shí)，警報(bào)模塊會(huì)立即發(fā)出警報(bào)信號(hào)，提醒相關(guān)人員注意并采取相應(yīng)的處理措施。

27、有益效果：警報(bào)模塊的即時(shí)響應(yīng)能力確保了當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到污染物時(shí)，能夠迅速通知相關(guān)人員。這種及時(shí)的警報(bào)機(jī)制有助于縮短污染事件的響應(yīng)時(shí)間，減少污染擴(kuò)散的風(fēng)險(xiǎn)，從而保護(hù)水資源的安全。警報(bào)信號(hào)能夠迅速觸發(fā)應(yīng)急響應(yīng)流程，使相關(guān)人員能夠迅速采取必要的處理措施。這包括但不限于派遣清理隊(duì)伍、啟動(dòng)應(yīng)急處理設(shè)備、關(guān)閉受污染水源等，從而有效控制污染源的擴(kuò)散，減輕污染對(duì)環(huán)境和人類健康的影響。在某些情況下，污染事件可能伴隨著有毒有害物質(zhì)的釋放，對(duì)人員和環(huán)境構(gòu)成威脅。警報(bào)模塊的及時(shí)警報(bào)有助于相關(guān)人員及時(shí)采取防護(hù)措施，確保人身安全，并減少環(huán)境污染的風(fēng)險(xiǎn)。

28、進(jìn)一步，還包括用戶交互模塊，用于生成展示污染報(bào)告，污染報(bào)告包括污染物的數(shù)量、分布范圍、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及報(bào)警信息；還可以用于調(diào)整系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)參數(shù)、選擇特定的監(jiān)測(cè)區(qū)域或設(shè)置報(bào)警閾值。

29、有益效果：用戶交互模塊能夠生成詳細(xì)的污染報(bào)告，包括污染物的數(shù)量、分布范圍、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及報(bào)警信息等關(guān)鍵信息。這些信息的透明化展示有助于相關(guān)人員全面了解污染狀況，為決策提供更加準(zhǔn)確、全面的依據(jù)。用戶交互模塊允許用戶調(diào)整系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)參數(shù)、選擇特定的監(jiān)測(cè)區(qū)域或設(shè)置報(bào)警閾值。這種高度的靈活性使得系統(tǒng)能夠根據(jù)不同場(chǎng)景和需求進(jìn)行定制化配置，提高了系統(tǒng)的適應(yīng)性和實(shí)用性。

30、進(jìn)一步，還包括歷史數(shù)據(jù)查詢模塊，歷史數(shù)據(jù)查詢模塊用于通過(guò)用戶交互模塊上查詢過(guò)去任意時(shí)間段內(nèi)的水體污染情況、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及處理記錄。

31、有益效果：歷史數(shù)據(jù)是分析污染趨勢(shì)、評(píng)估治理效果的重要資源。通過(guò)歷史數(shù)據(jù)查詢模塊，用戶可以輕松獲取長(zhǎng)時(shí)間跨度的數(shù)據(jù)，進(jìn)行深度分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)潛在的污染規(guī)律和趨勢(shì)，為制定長(zhǎng)期治理策略提供科學(xué)依據(jù)。通過(guò)查詢歷史數(shù)據(jù)，用戶可以了解不同時(shí)間段、不同區(qū)域的污染情況和處理需求，從而更合理地分配監(jiān)測(cè)資源和處理資源。例如，在污染高發(fā)期或重點(diǎn)監(jiān)測(cè)區(qū)域增加監(jiān)測(cè)頻率和力度，確保污染事件的及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理。

32、進(jìn)一步，還包括遠(yuǎn)程監(jiān)控模塊，用于通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程訪問(wèn)遠(yuǎn)程終端，實(shí)時(shí)查看監(jiān)測(cè)區(qū)域的水體污染情況、監(jiān)控視頻以及接收警報(bào)信息，并遠(yuǎn)程控制數(shù)據(jù)采集模塊和警報(bào)模塊的啟動(dòng)與停止。

33、有益效果：遠(yuǎn)程監(jiān)控模塊打破了地域限制，使得用戶可以隨時(shí)隨地通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)查看監(jiān)測(cè)區(qū)域的水體污染情況。這大大提高了監(jiān)控的效率和靈活性，確保了污染事件的及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理。當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到污染物或異常情況時(shí)，遠(yuǎn)程監(jiān)控模塊能夠立即將警報(bào)信息推送給相關(guān)人員，并允許他們通過(guò)遠(yuǎn)程方式控制數(shù)據(jù)采集模塊和警報(bào)模塊的啟動(dòng)與停止。通過(guò)遠(yuǎn)程監(jiān)控，用戶可以減少現(xiàn)場(chǎng)巡查的次數(shù)和人員需求，從而降低運(yùn)營(yíng)成本。同時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控可以減少因人員誤操作或疏忽導(dǎo)致的監(jiān)測(cè)失誤和警報(bào)漏報(bào)情況，提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

34、進(jìn)一步，還包括多源數(shù)據(jù)融合處理模塊，用于整合水質(zhì)數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù)，通過(guò)綜合分析和處理，以全面地評(píng)估水體狀況及其潛在污染風(fēng)險(xiǎn)。

35、有益效果：多源數(shù)據(jù)融合處理模塊能夠綜合水質(zhì)數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、風(fēng)速以及降水量等，這些因素都可能對(duì)水體污染物的擴(kuò)散、轉(zhuǎn)化和降解過(guò)程產(chǎn)生影響。通過(guò)綜合分析這些數(shù)據(jù)，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估水體污染的現(xiàn)狀和趨勢(shì)。單一數(shù)據(jù)源可能存在誤差或局限性，而多源數(shù)據(jù)的融合可以通過(guò)不同數(shù)據(jù)源之間的互補(bǔ)和驗(yàn)證，減少單一數(shù)據(jù)源帶來(lái)的誤差，提高評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。

36、進(jìn)一步，還包括智能預(yù)測(cè)模塊，用于根據(jù)利用歷史污染數(shù)據(jù)和當(dāng)前環(huán)境參數(shù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生污染的概率，并將預(yù)測(cè)結(jié)果通過(guò)用戶交互模塊展示。

37、有益效果：智能預(yù)測(cè)模塊能夠提前識(shí)別出潛在的污染風(fēng)險(xiǎn)，使相關(guān)部門有足夠的時(shí)間采取預(yù)防性措施，如加強(qiáng)監(jiān)測(cè)、調(diào)整排污計(jì)劃、準(zhǔn)備應(yīng)急物資等，從而有效減少污染事件的發(fā)生。通過(guò)提前預(yù)警，可以最大程度地減少污染事件對(duì)環(huán)境和人類健康造成的損害，降低經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)影響。預(yù)測(cè)結(jié)果基于大量歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)環(huán)境參數(shù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法計(jì)算得出，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。這為決策者提供了科學(xué)、客觀的參考依據(jù)，提高了決策效率和準(zhǔn)確性。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，可以更加合理地分配監(jiān)測(cè)、治理和應(yīng)急資源，確保在關(guān)鍵時(shí)刻能夠迅速響應(yīng)，提高資源利用效率。