CN114005064B 一种基于机器视觉技术的生物式水体污染预警方法及装置 （生态环境部南京环境科学研究所）_第1页
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一种基于机器视觉技术的生物式水体污染本发明公开了一种基于机器视觉技术的生频图像进行清晰度增强；根据增强后的视频图2根据增强后的视频图像，利用第一判别模型对鱼群的第一状态进其中，所述污染物识别模型库中包括若干个污染物识别模型对标注后的数据集进行扩充，包括镜像、旋转、随机裁剪和局部变34.根据权利要求1_3任一项所述的方法，其特征在于，所述对图像进行清晰度增强包构建图像增强模型，将图像输入到训练好所述图像增所述图像增强模型包括5个编码器和对应的5个解码器，每个编码器的5.一种基于机器视觉技术的生物式水体污染预警装置，能够基于权利要求1_4任一项所述鱼缸(1)下部设有栅格(5)，上部设有定时投喂器(9)；鱼缸(1)上方设置有盖板无线通讯模块(11)与摄像机以及计算机(1所述无线通讯模块用于将获取水体中鱼群的视频图像传输至计算机根据增强后的视频图像，利用第一判别模型对鱼的第一状态进行识别，得4大多采用人工测量方式进行定时采集水体样本,采用实验室设备或便携式仪器进行检测，5[0033]K种污染状态的DHMM对数似然估计经过迭代后达到收敛误差范围，不同的污染物6[0052]图2为本发明实施例中基于机器视觉技术的生物式水体污染预警方法逻辑流程7据同样的方式共经过4次卷积后，进行最大池化和上采样操作后得到16像素×16像素大小8进行下调的策略，在网络迭代到10000次和20000次的时候进行学习率调整，分别调整为[0072]训练时从鱼群应激状态检测数据集中随机抽取出图像的70％作为应激状态识别训练集，另外30％作为测试集，从零开始训练改进后的模型，得到全连接层的参数以及应进行判别。[0075]在本发明的实施例中，在获取特征曲线图时，均值背景建模用数学公式表示：9[0087](4)A＝(ai,j)N×N为状态转移概率矩阵，其中系统从状态Si转移到[0088](5)B＝(bj,k)N×M为观测值概率矩阵，在状态Sj下选择第k个观测值的概率为bj,k，[0093]K种污染状态的DHMM对数似然估计经过迭代后达到收敛误差范围，不同的污染物装置能够基于上述的任一基于机器视觉技术的生物式水体污染预警方法对水体进行监测。[0103]具体执行方式，与所提供的基于机器视觉技术的生物式像机和第二摄像机对鱼群进行拍摄，并将拍摄的图像信息通过无线通讯模块传输至计算

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