【技術實現步驟摘要】
本專利技術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定性定量分析方法。
技術介紹
1、浮游植物是指在水體中自由漂浮的微小植物，它們不能主動游動，而是隨水流和風向移動；浮游植物主要包括單細胞或簡單多細胞的植物，通過光合作用生產有機物，是水生生態系統初級生產者，它們是食物鏈的基礎，為小型浮游動物提供食物，進而支持更高層次的消費者，對能量流動和物質循環起著基礎性作用。
2、浮游植物同時也是水生生態系統中的重要組成部分，其種類組成和數量變化可以反映水體的生態健康狀況，監測浮游植物有助于評估生態系統服務功能；浮游植物的分布和豐度可作為水質評估的重要指標，特別是對于營養狀態和污染水平的指示。
3、某些浮游植物的過度繁殖可導致水華現象，對人類健康和生態系統造成危害，定性定量監測有助于預警和管理水華事件；同時，浮游植物群落對氣候變化、理化指標等敏感，監測數據可用于研究各種因素對水生態系統的影響。
4、浮游植物幾乎全部由藻類組成，包括藍藻、綠藻、硅藻等；藻類水華是指在水體中，由于某些條件觸發，導致藻類在短時間內快速繁殖，形成可見的聚集現象，這種現象通常伴隨著水體顏色的變化，如綠色、藍色或紅色等，這是由于藻類細胞內的色素所致；藻類水華的形成條件有很多種可能，營養鹽、氣溫、陽光、水體流動、ph值等等，都有可能導致藻類群落變化。
5、藻類水華帶來的危害也很嚴重，藻類死亡后，其有機物質被微生物分解，消耗大量溶解氧，導致水體缺氧；某些藻類能產生有害的毒素，如微囊藻毒素，對人類、動物和
6、現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：非常耗時且需要專業技能，效率較低，依賴于操作人員的主觀性，且各個操作如樣品采集、固定、保存和處理都有可能產生誤差；不同實驗室或不同操作者之間可能存在操作技術差異，影響結果的一致性和可重復性；
8、流式細胞儀：樣品有前處理制備要求，且高速流動和激光照射可能對細胞造成物理損傷或壓力，影響測量；流式細胞儀對樣品中的細胞濃度有一定要求，過低或過高的濃度都可能影響計數的準確性，非常小的細胞或微粒，流式細胞儀可能無法有效區分，數據的解釋有時可能具有主觀性；
9、分子生物學：需要專業操作知識，處理樣品的質量要求很高，樣品的降解或污染影響實驗結果；數據量通常很大，需要專業的生物信息學工具和知識來分析和解釋，難以精確測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，這些物質會在相同波長下產生吸收，導致測量結果的偏差，低濃度的物質，分光光度法可能不夠靈敏，難以檢測或準確定量；
11、熒光法：沒有標準；藻種組成、藻團大小、環境條件都可能影響，懸浮顆粒、污垢或其他污染物或化學物質可能附著在傳感器上，影響熒光信號的測量，導致讀數不準確，需要定期的校準和維護；其他非檢測的熒光物質法光也會計算進去，藻密度為半定量，只監測了藍藻密度，沒有總藻密度；
12、衛星遙感法：空間分辨率可能不足以檢測小規模或局部性的藻類水華，云層可能阻擋衛星傳感器的視線，導致在多云或雨季期間無法進行有效監測；水體中的懸浮物、沉積物和其他光學活性物質可能影響遙感信號的解釋，使得區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，使得僅憑光譜數據難以區分和識別特定藻類；衛星過境和數據采集可能存在時間間隔，這可能限制了對快速變化事件的實時監測能力；衛星傳感器隨時間可能發生漂移，需要定期校準以維持數據的準確性和一致性，從遙感數據中提取有用信息需要專業的數據處理技術和經驗，可能增加了監測的復雜性。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，實現浮游植物的快速、準確、自動化分析。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，包括如下步驟：
3、數據采集：使用高分辨率的圖像采集設備捕獲水樣中的藻類圖像；
4、圖像預處理：對采集到的圖像進行去噪、對比度增強、二值化預處理步驟，以提高圖像質量，為后續分析做準備；
5、圖像分割：應用圖像分割算法區分藻類細胞和背景，提取出藻類細胞的圖像區域；
6、特征提取：從分割后的圖像中提取藻類細胞的特征，用于后續的識別和分類；
7、深度學習模型訓練與分類：訓練深度神經網絡來學習和識別不同種類的藻類，然后利用訓練好的模型對藻類細胞進行自動分類和識別；
8、定量分析：根據圖像中識別出的藻類細胞數量，結合采樣體積，計算出水樣的藻類密度和可能的生物量；
9、數據管理：開發數據庫系統來存儲和管理藻類圖像、分析結果以及相關的元數據，以便后續的數據檢索和分析；
10、用戶界面與交互：設計直觀易用的用戶界面，使用戶能夠輕松上傳圖像、啟動分析、查看結果和管理數據；
11、結果可視化：提供結果的可視化展示，使分析結果更加直觀易懂。
12、作為本專利技術的一種優選的技術方案，所述圖像分割算法為閾值分割、邊緣檢測、基于深度學習的分割中的一種或至少兩種組合。
13、作為本專利技術的一種優選的技術方案，從分割后的圖像中提取藻類細胞的特征，包括形狀、大小、紋理和顏色。
14、作為本專利技術的一種優選的技術方案，提供結果的可視化展示，包括藻類分布圖、密度曲線圖和生物量估算圖。
15、作為本專利技術的一種優選的技術方案，訓練深度神經網絡來學習和識別不同種類的藻類，然后利用訓練好的模型對藻類細胞進行自動分類和識別，具體實現方法如下：
16、收集數據：首先需要收集大量的藻類圖像數據，這些數據包含多種藻類種類，并且每種藻類應有足夠的樣本以保證模型的泛化能力；
17、標注數據：對收集到的圖像進行人工標注；
18、數據增強：為了提高模型的魯棒性和泛化能力，可以對原始圖像進行一系列變換來生成更多的訓練樣本；
19、構建神經網絡模型
20、選擇模型架構：根據任務需求選擇合適的卷積神經網絡架構；
21、配置模型參數：設置卷積層、池化層、激活函數、全連接層組件的參數，以及學習率、優化算法、損失函數訓練參數；
22、訓練模型
23、數據劃分：將標注好的數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集；
24、訓練過程：使用訓練集數據對模型進行訓練，在訓練過程中，模型會嘗試學習輸入圖像與標注結果之間的映射關系，通過反向傳播算法調整模型參數以最小化損失函數；
25、驗證與調整：定期本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，其特征在于：包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，其特征在于：所述圖像分割算法為閾值分割、邊緣檢測、基于深度學習的分割中的一種或至少兩種組合。
3.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，其特征在于：從分割后的圖像中提取藻類細胞的特征，包括形狀、大小、紋理和顏色。
4.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，其特征在于：提供結果的可視化展示，包括藻類分布圖、密度曲線圖和生物量估算圖。
5.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，其特征在于：訓練深度神經網絡來學習和識別不同種類的藻類，然后利用訓練好的模型對藻類細胞進行自動分類和識別，具體實現方法如下：
6.根據權利要求5所述的一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，其特征在于：一系列變換包括旋轉、縮放、裁剪、翻轉、顏色調整；卷積神經網絡架構包括AlexNet
7.根據權利要求5所述的一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，其特征在于：還包括后續處理：對模型輸出的分類結果進行后續處理，包括計算藻類密度、生物量。
8.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，其特征在于：開發數據庫系統來存儲和管理藻類圖像、分析結果以及相關的元數據，具體實現方法如下：
9.根據權利要求8所述的一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，其特征在于：根據需求規劃數據庫系統的整體架構，包括前端界面、后端邏輯、數據庫服務；根據數據模型設計數據庫表結構，包括表名、字段名、數據類型、約束條件。
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，其特征在于：包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，其特征在于：所述圖像分割算法為閾值分割、邊緣檢測、基于深度學習的分割中的一種或至少兩種組合。
3.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，其特征在于：從分割后的圖像中提取藻類細胞的特征，包括形狀、大小、紋理和顏色。
4.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，其特征在于：提供結果的可視化展示，包括藻類分布圖、密度曲線圖和生物量估算圖。
5.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的淡水浮游植物自動定性定量分析方法，其特征在于：訓練深度神經網絡來學習和識別不同種類的藻類，然后利用訓練好的模型對藻類細胞進行自動分類和識別，具體實現方法如下：
<...【專利技術屬性】
技術研發人員：孫蓓麗，張軍毅，吳夢昊，
申請(專利權)人：江蘇宏眾百德生物科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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