本發明專利技術公開一種集成水質監測處理的方法及系統，包括以下步驟：設置高分辨率相機，在預設方向采集帶有時間戳的儲水池溶液圖像數據，并對圖像進行預處理；采用預訓練的神經網絡提取步驟S1所采集數據的圖像特征，將圖像特征傳入到長短期記憶網絡，獲取模型輸出的濁度預測值。本發明專利技術在水質監測處理的準確性、智能化水平、靈活性等方面都表現出顯著的優勢。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及水質監測，更具體地，涉及一種集成水質監測處理的方法及系統。
技術介紹
1、隨著全球對水資源的持續關注以及對自然生態環境的保護需求不斷提升，對于山區水資源的保護和治理變得尤為迫切。然而，山間水域面臨著多重環境壓力，包括地形復雜、土壤侵蝕、人類活動等因素，這可能對水質造成威脅，進一步強調了對山區水質監測處理系統的緊急需求。其中，濁度是描述水體的一個重要物理特性以及水質檢測的一個重要參數。濁度的大小與水質質量呈一種反比關系,降低濁度，有利于提高水質質量，減少水中細菌、病毒等對身體有害物質的含量。因此，水質濁度檢測就顯得尤為重要,對自然環保以及人類健康安全有著重要的意義。
2、目前市面上的濁度檢測技術通常采用實驗室化學分析法和傳統在線測量儀表兩種測試技術，但卻也存在一定的不足。其中,實驗室化學分析檢測需要使用較多的試劑和設備，對操作人員的專業技術水平要求較高。此外，這種方法需要將水樣帶回實驗室進行分析，導致測量結果的時效性受到限制，無法實現實時監測；而傳統在線儀表價格昂貴、結構復雜,零配件及維修費用高等問題。因此，盡管市面上已存在這兩種濁度檢測技術，但它們仍然無法完全滿足用戶的需求。
3、因此，提高山區水質監測的準確性和智能化水平成為當前仍需著力解決的問題。這不僅有助于更好地理解和保護山區水域的生態系統，也為科學、有效的水質治理提供了技術支持
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于克服上述現有技術的不足，提供一種集成水質監測處理的方法及系統。
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p>2、為了實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：3、本專利技術公開一種集成水質監測處理的方法，包括以下步驟：
4、s1:設置高分辨率相機，在預設方向采集帶有時間戳的儲水池溶液圖像數據，并對圖像進行預處理；
5、s2:采用預訓練的神經網絡提取步驟s1所采集數據的圖像特征，將圖像特征傳入到長短期記憶網絡，獲取模型輸出的濁度預測值；
6、s3:在儲水池內設置投入式濁度儀，根據步驟s2預測的濁度值選擇對應的濁度檢測法，實現濁度的寬量程精確測量；
7、s4:利用步驟s2所得的濁度預測值建立系統狀態方程，結合步驟s3濁度儀的測量值建立系統觀測方程，通過卡爾曼濾波算法實現濁度的精確預測；
8、s5:將當前的時間戳、濁度值進行存儲，根據濁度值選擇是否維持提水系統運行，若濁度超過預設的閾值則對水池溶液進行處理，若濁度未超過預設的閾值則不處理。
9、進一步地，步驟s1包括以下步驟：
10、s11:在儲水池預設方向設置高分辨率相機并進行初始化，同時采集儲水池溶液圖像；
11、s12:對于圖像每個通道，通過使用標準正態分布給出的[5×5]高斯核執行模糊操作來去除噪聲；
12、s13:通過標準正態分布的均值和標準差來標準化數據；
13、s14:將值歸一化。
14、進一步地，步驟s2包括以下步驟：
15、s21:將預處理后的圖像序列傳遞到神經網絡卷積層，其中卷積核將在圖像上滑動，并對每個位置執行卷積操作以提取局部特征；
16、s22:將經過卷積操作后的特征圖通過激活函數進行激活，以引入非線性；
17、s23:經過激活函數的特征圖將被傳遞到池化層，其中池化操作將對每個特征圖進行下采樣，以減少特征圖的維度并保留最顯著的特征；
18、s24:將經過池化操作的特征圖展平為一維向量，并作為輸入傳遞給預訓練的神經網絡的全連接層，從而獲得圖像序列的特征；
19、s25:將圖像特征序列傳遞到lstm網絡，lstm網絡的隱藏層接收并處理輸入序列，每個時間步都會更新隱藏狀態和記憶單元；
20、s26:經過隱藏層的處理后，lstm網絡輸出隱藏狀態序列，其中包含了對輸入序列進行建模的信息；
21、s27:將隱藏狀態序列作為lstm網絡的輸出層的輸入，輸出層根據隱藏狀態序列生成濁度值的預測序列。
22、進一步地，步驟s3包括以下步驟：
23、s31:在儲水池內設置投入式濁度儀，并進行初始化；
24、s32:若濁度值在0～400ntu范圍內，則判定為低濁度；若濁度值在400～1000ntu范圍內，則判定為高濁度；
25、s33:根據步驟s32所判斷的結果為濁度儀選用相應測量方法，若為低濁度，采用散射法進一步精確測量濁度；若為高濁度，采用透射法進一步精確測量濁度。
26、進一步地，步驟s4包括以下步驟：
27、s41:將步驟s2所預測的濁度值作為系統狀態的估計值xk，建立系統狀態方程：
28、xk＝f(xk-1)
29、其中，f(x)表示lstm網絡擬合函數；
30、s42:將步驟s3濁度儀所測得的濁度值作為觀測值zk建立觀測方方程：
31、zk＝hxk+vk
32、其中，h表示觀測矩陣，vk表示觀測噪聲；
33、s43:在初始時刻，初始化系統狀態的估計值和狀態協方差矩陣p0；
34、s44:在每個時間步k，根據系統狀態方程預測下一個時刻的系統狀態估計值和狀態協方差矩陣
35、s45:在每個時間步k，根據觀測方程計算當前時刻的測量殘差：
36、
37、s46:在每個時間步k，根據系統預測殘差和系統預測協方差矩陣，計算卡爾曼增益：
38、
39、其中，r為觀測噪聲的協方差矩陣；
40、s47:在每個時間步k，更新系統狀態的估計值和狀態協方差矩陣，得到當前時刻的最優估計值和狀態協方差矩陣
41、
42、
43、s48:返回步驟s44，重復進行預測和更新，直至所有觀測數據都被處理完畢。
44、進一步地，步驟s5包括以下步驟：
45、s51:系統記錄記錄當前時間戳和相應的濁度值，并將這些信息記錄到系統數據庫或日志中，以便后續分析和監測；
46、s52:根據預設的水質濁度標準，制定決策規則。如果濁度值超過一定閾值，則認為水質不合格，關閉提水系統，對儲水池進行處理。如果濁度值低于閾值，維持提水系統運行，從而將符合標準的清潔水提升至所需的高度用以供水。
47、s53:提供遠程訪問和管理接口，系統管理人員可以隨時隨地查看和管理記錄的數據。
48、一種集成水質監測處理的系統，包括：
49、圖像采集模塊，用于設置高分辨率相機，在預設方向采集帶有時間戳的儲水池溶液圖像數據，并對圖像進行預處理；
50、濁度預測模塊，采用預訓練的神經網絡提取所采集數據的圖像特征，隨后將圖像特征傳入到長短期記憶網絡，獲取模型輸出的濁度預測值；
51、濁度檢測模塊，用于在儲水池內設置投入式濁度儀，根據濁度預測模塊預測的濁度值選擇對應的濁度檢測法，進一步實現濁度的寬量本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種集成水質監測處理的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述一種集成水質監測處理的方法，其特征在于，步驟S1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述一種集成水質監測處理的方法，其特征在于，步驟S2包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述一種集成水質監測處理的方法，其特征在于，步驟S3包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述一種集成水質監測處理的方法，其特征在于，步驟S4包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述一種集成水質監測處理的方法，其特征在于，步驟S5包括以下步驟：
7.一種集成水質監測處理的系統，其特征在于，包括：
【技術特征摘要】
1.一種集成水質監測處理的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述一種集成水質監測處理的方法，其特征在于，步驟s1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述一種集成水質監測處理的方法，其特征在于，步驟s2包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述一種集成水質監測...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陸明偉，葉春濃，付明磊，林安迪，劉錦元，
申請(專利權)人：紹興淼匯能源科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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