本發(fā)明屬于浮游植物定性定量分析，具體涉及一種基于人工智能的淡水浮游植物自動(dòng)定性定量分析方法。

背景技術(shù)：

1、浮游植物是指在水體中自由漂浮的微小植物，它們不能主動(dòng)游動(dòng)，而是隨水流和風(fēng)向移動(dòng)；浮游植物主要包括單細(xì)胞或簡(jiǎn)單多細(xì)胞的植物，通過光合作用生產(chǎn)有機(jī)物，是水生生態(tài)系統(tǒng)初級(jí)生產(chǎn)者，它們是食物鏈的基礎(chǔ)，為小型浮游動(dòng)物提供食物，進(jìn)而支持更高層次的消費(fèi)者，對(duì)能量流動(dòng)和物質(zhì)循環(huán)起著基礎(chǔ)性作用。

2、浮游植物同時(shí)也是水生生態(tài)系統(tǒng)中的重要組成部分，其種類組成和數(shù)量變化可以反映水體的生態(tài)健康狀況，監(jiān)測(cè)浮游植物有助于評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能；浮游植物的分布和豐度可作為水質(zhì)評(píng)估的重要指標(biāo)，特別是對(duì)于營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)和污染水平的指示。

3、某些浮游植物的過度繁殖可導(dǎo)致水華現(xiàn)象，對(duì)人類健康和生態(tài)系統(tǒng)造成危害，定性定量監(jiān)測(cè)有助于預(yù)警和管理水華事件；同時(shí)，浮游植物群落對(duì)氣候變化、理化指標(biāo)等敏感，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可用于研究各種因素對(duì)水生態(tài)系統(tǒng)的影響。

4、浮游植物幾乎全部由藻類組成，包括藍(lán)藻、綠藻、硅藻等；藻類水華是指在水體中，由于某些條件觸發(fā)，導(dǎo)致藻類在短時(shí)間內(nèi)快速繁殖，形成可見的聚集現(xiàn)象，這種現(xiàn)象通常伴隨著水體顏色的變化，如綠色、藍(lán)色或紅色等，這是由于藻類細(xì)胞內(nèi)的色素所致；藻類水華的形成條件有很多種可能，營(yíng)養(yǎng)鹽、氣溫、陽光、水體流動(dòng)、ph值等等，都有可能導(dǎo)致藻類群落變化。

5、藻類水華帶來的危害也很嚴(yán)重，藻類死亡后，其有機(jī)物質(zhì)被微生物分解，消耗大量溶解氧，導(dǎo)致水體缺氧；某些藻類能產(chǎn)生有害的毒素，如微囊藻毒素，對(duì)人類、動(dòng)物和水生生物構(gòu)成健康風(fēng)險(xiǎn)；水華影響水體透明度，減少陽光穿透，影響水下植物的光合作用，進(jìn)而影響整個(gè)水生生態(tài)系統(tǒng)；藻類水華可對(duì)漁業(yè)、旅游業(yè)、水上運(yùn)動(dòng)和飲用水供應(yīng)造成負(fù)面影響，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失，水華改變了水生生態(tài)系統(tǒng)中物種的組成和多樣性，破壞生態(tài)平衡。

6、現(xiàn)有的淡水浮游植物定性定量分析常使用如下方法：

7、顯微鏡法：非常耗時(shí)且需要專業(yè)技能，效率較低，依賴于操作人員的主觀性，且各個(gè)操作如樣品采集、固定、保存和處理都有可能產(chǎn)生誤差；不同實(shí)驗(yàn)室或不同操作者之間可能存在操作技術(shù)差異，影響結(jié)果的一致性和可重復(fù)性；

8、流式細(xì)胞儀：樣品有前處理制備要求，且高速流動(dòng)和激光照射可能對(duì)細(xì)胞造成物理損傷或壓力，影響測(cè)量；流式細(xì)胞儀對(duì)樣品中的細(xì)胞濃度有一定要求，過低或過高的濃度都可能影響計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性，非常小的細(xì)胞或微粒，流式細(xì)胞儀可能無法有效區(qū)分，數(shù)據(jù)的解釋有時(shí)可能具有主觀性；

9、分子生物學(xué)：需要專業(yè)操作知識(shí)，處理樣品的質(zhì)量要求很高，樣品的降解或污染影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果；數(shù)據(jù)量通常很大，需要專業(yè)的生物信息學(xué)工具和知識(shí)來分析和解釋，難以精確測(cè)量低豐度或稀有分子；

10、分光光度法：制備提取流程繁瑣，提取葉綠素不完全；其他吸光物質(zhì)，這些物質(zhì)會(huì)在相同波長(zhǎng)下產(chǎn)生吸收，導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果的偏差，低濃度的物質(zhì)，分光光度法可能不夠靈敏，難以檢測(cè)或準(zhǔn)確定量；

11、熒光法：沒有標(biāo)準(zhǔn)；藻種組成、藻團(tuán)大小、環(huán)境條件都可能影響，懸浮顆粒、污垢或其他污染物或化學(xué)物質(zhì)可能附著在傳感器上，影響熒光信號(hào)的測(cè)量，導(dǎo)致讀數(shù)不準(zhǔn)確，需要定期的校準(zhǔn)和維護(hù)；其他非檢測(cè)的熒光物質(zhì)法光也會(huì)計(jì)算進(jìn)去，藻密度為半定量，只監(jiān)測(cè)了藍(lán)藻密度，沒有總藻密度；

12、衛(wèi)星遙感法：空間分辨率可能不足以檢測(cè)小規(guī)?；蚓植啃缘脑孱愃A，云層可能阻擋衛(wèi)星傳感器的視線，導(dǎo)致在多云或雨季期間無法進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)；水體中的懸浮物、沉積物和其他光學(xué)活性物質(zhì)可能影響遙感信號(hào)的解釋，使得區(qū)分藻類水華和其他因素更加困難；不同類型的藻類和其他水體成分可能具有相似的光譜特征，使得僅憑光譜數(shù)據(jù)難以區(qū)分和識(shí)別特定藻類；衛(wèi)星過境和數(shù)據(jù)采集可能存在時(shí)間間隔，這可能限制了對(duì)快速變化事件的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)能力；衛(wèi)星傳感器隨時(shí)間可能發(fā)生漂移，需要定期校準(zhǔn)以維持?jǐn)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，從遙感數(shù)據(jù)中提取有用信息需要專業(yè)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，可能增加了監(jiān)測(cè)的復(fù)雜性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于人工智能的淡水浮游植物自動(dòng)定性定量分析方法，實(shí)現(xiàn)浮游植物的快速、準(zhǔn)確、自動(dòng)化分析。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于人工智能的淡水浮游植物自動(dòng)定性定量分析方法，包括如下步驟：

3、數(shù)據(jù)采集：使用高分辨率的圖像采集設(shè)備捕獲水樣中的藻類圖像；

4、圖像預(yù)處理：對(duì)采集到的圖像進(jìn)行去噪、對(duì)比度增強(qiáng)、二值化預(yù)處理步驟，以提高圖像質(zhì)量，為后續(xù)分析做準(zhǔn)備；

5、圖像分割：應(yīng)用圖像分割算法區(qū)分藻類細(xì)胞和背景，提取出藻類細(xì)胞的圖像區(qū)域；

6、特征提?。簭姆指詈蟮膱D像中提取藻類細(xì)胞的特征，用于后續(xù)的識(shí)別和分類；

7、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與分類：訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)和識(shí)別不同種類的藻類，然后利用訓(xùn)練好的模型對(duì)藻類細(xì)胞進(jìn)行自動(dòng)分類和識(shí)別；

8、定量分析：根據(jù)圖像中識(shí)別出的藻類細(xì)胞數(shù)量，結(jié)合采樣體積，計(jì)算出水樣的藻類密度和可能的生物量；

9、數(shù)據(jù)管理：開發(fā)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來存儲(chǔ)和管理藻類圖像、分析結(jié)果以及相關(guān)的元數(shù)據(jù)，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)檢索和分析；

10、用戶界面與交互：設(shè)計(jì)直觀易用的用戶界面，使用戶能夠輕松上傳圖像、啟動(dòng)分析、查看結(jié)果和管理數(shù)據(jù)；

11、結(jié)果可視化：提供結(jié)果的可視化展示，使分析結(jié)果更加直觀易懂。

12、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選的技術(shù)方案，所述圖像分割算法為閾值分割、邊緣檢測(cè)、基于深度學(xué)習(xí)的分割中的一種或至少兩種組合。

13、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選的技術(shù)方案，從分割后的圖像中提取藻類細(xì)胞的特征，包括形狀、大小、紋理和顏色。

14、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選的技術(shù)方案，提供結(jié)果的可視化展示，包括藻類分布圖、密度曲線圖和生物量估算圖。

15、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選的技術(shù)方案，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)和識(shí)別不同種類的藻類，然后利用訓(xùn)練好的模型對(duì)藻類細(xì)胞進(jìn)行自動(dòng)分類和識(shí)別，具體實(shí)現(xiàn)方法如下：

16、收集數(shù)據(jù)：首先需要收集大量的藻類圖像數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包含多種藻類種類，并且每種藻類應(yīng)有足夠的樣本以保證模型的泛化能力；

17、標(biāo)注數(shù)據(jù)：對(duì)收集到的圖像進(jìn)行人工標(biāo)注；

18、數(shù)據(jù)增強(qiáng)：為了提高模型的魯棒性和泛化能力，可以對(duì)原始圖像進(jìn)行一系列變換來生成更多的訓(xùn)練樣本；

19、構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

20、選擇模型架構(gòu)：根據(jù)任務(wù)需求選擇合適的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；

21、配置模型參數(shù)：設(shè)置卷積層、池化層、激活函數(shù)、全連接層組件的參數(shù)，以及學(xué)習(xí)率、優(yōu)化算法、損失函數(shù)訓(xùn)練參數(shù)；

22、訓(xùn)練模型

23、數(shù)據(jù)劃分：將標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；

24、訓(xùn)練過程：使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，模型會(huì)嘗試學(xué)習(xí)輸入圖像與標(biāo)注結(jié)果之間的映射關(guān)系，通過反向傳播算法調(diào)整模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)；

25、驗(yàn)證與調(diào)整：定期使用驗(yàn)證集評(píng)估模型性能，并根據(jù)需要調(diào)整模型參數(shù)、訓(xùn)練策略或模型架構(gòu)，以提高模型在驗(yàn)證集上的表現(xiàn)；

26、模型評(píng)估與優(yōu)化

27、評(píng)估模型：使用測(cè)試集評(píng)估最終模型的性能，包括準(zhǔn)確率、召回率、f1分?jǐn)?shù)指標(biāo)；

28、優(yōu)化模型：根據(jù)測(cè)試結(jié)果和實(shí)際需求，進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)或訓(xùn)練策略，

29、以提高模型性能；

30、應(yīng)用模型進(jìn)行自動(dòng)分類與識(shí)別

31、加載訓(xùn)練好的模型：將訓(xùn)練好的模型加載到應(yīng)用中；

32、輸入待識(shí)別圖像：將待識(shí)別的藻類圖像輸入到模型中；

33、自動(dòng)分類與識(shí)別：模型自動(dòng)對(duì)輸入圖像中的藻類細(xì)胞進(jìn)行分類和識(shí)別，并輸出分類結(jié)果。

34、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選的技術(shù)方案，一系列變換包括旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪、翻轉(zhuǎn)、顏色調(diào)整；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括alexnet、vgg、resnet、inception。

35、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選的技術(shù)方案，還包括后續(xù)處理：對(duì)模型輸出的分類結(jié)果進(jìn)行后續(xù)處理，包括計(jì)算藻類密度、生物量。

36、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選的技術(shù)方案，開發(fā)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來存儲(chǔ)和管理藻類圖像、分析結(jié)果以及相關(guān)的元數(shù)據(jù)，具體實(shí)現(xiàn)方法如下：

37、明確需求：首先，明確系統(tǒng)需要存儲(chǔ)哪些類型的數(shù)據(jù)以及這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；

38、規(guī)劃系統(tǒng)架構(gòu)：根據(jù)需求規(guī)劃數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的整體架構(gòu)；

39、定義實(shí)體與關(guān)系：使用實(shí)體-關(guān)系圖工具定義藻類圖像、分析結(jié)果、樣本、用戶實(shí)體以及它們之間的關(guān)系；

40、設(shè)計(jì)表結(jié)構(gòu)：根據(jù)數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)；

41、評(píng)估需求：根據(jù)數(shù)據(jù)量大小、查詢性能要求、并發(fā)訪問量因素評(píng)估數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的需求；

42、選擇數(shù)據(jù)庫：選擇合適的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)；

43、創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫和表：在選定的dbms中創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫和表，并根據(jù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)相應(yīng)的索引和視圖；

44、存儲(chǔ)圖像數(shù)據(jù)：對(duì)于藻類圖像，將其存儲(chǔ)在文件系統(tǒng)中，并在數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)圖像的路徑或引用；

45、存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)：將藻類樣本的元數(shù)據(jù)和分析結(jié)果存儲(chǔ)在相應(yīng)的表中；

46、開發(fā)數(shù)據(jù)訪問層：編寫代碼來訪問數(shù)據(jù)庫，執(zhí)行增刪改查操作；

47、優(yōu)化查詢：對(duì)常用的查詢進(jìn)行優(yōu)化，以提高查詢效率；

48、實(shí)施安全措施：設(shè)置用戶權(quán)限、加密敏感數(shù)據(jù)、定期審計(jì)數(shù)據(jù)庫活動(dòng)，以確保數(shù)據(jù)的安全性；

49、制定備份策略：制定全備份和增量備份策略，并測(cè)試備份恢復(fù)流程以確保其有效性。

50、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選的技術(shù)方案，根據(jù)需求規(guī)劃數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的整體架構(gòu)，包括前端界面、后端邏輯、數(shù)據(jù)庫服務(wù)；根據(jù)數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)，包括表名、字段名、數(shù)據(jù)類型、約束條件。

51、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

52、完全滿足hj1216標(biāo)準(zhǔn)，視野法、對(duì)角線法、行格法和全片法等多種分析方法；

53、人工智能技術(shù)自動(dòng)識(shí)別藻類物種，這與傳統(tǒng)的人工鏡檢識(shí)別方法相比，可以大幅提高工作效率；

54、用戶可以創(chuàng)建并保存?zhèn)€性化分析模板，便于在類似工程中復(fù)用，提高工作效率；

55、允許用戶對(duì)兩個(gè)工程的數(shù)據(jù)進(jìn)行二次平均分析，以評(píng)估同一樣本之間的一致性和可靠性；

56、在ai識(shí)別的基礎(chǔ)上，提供人工校驗(yàn)和編輯功能，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性；

57、不僅能夠識(shí)別和計(jì)數(shù)藻類，還能進(jìn)行藻類密度與生物量的計(jì)算，提供綜合的統(tǒng)計(jì)分析；

58、以柱形圖和餅狀圖的形式展示物種分布，使結(jié)果更直觀易懂；

59、用戶可以查看和回顧歷史工程的分析數(shù)據(jù)，將歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，有助于進(jìn)行長(zhǎng)期趨勢(shì)分析和數(shù)據(jù)對(duì)比；

60、提供一鍵導(dǎo)出功能，方便用戶快速獲取所有相關(guān)數(shù)據(jù)表。