一种基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法及系统技术方案

本发明专利技术属于水域垃圾检测技术领域，提供一种基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法及系统，其中方法包括：获取目标水域所属地区的城市信息模型CIM；采集目标水域的垃圾图像信息，并实时上传至区块链节点，利用区块链技术对上传的实时信息进行整合和存储；从区块链中获取大数据，并对大数据进行垃圾特征挖掘，以完成目标水域的垃圾密度特征评估并输出水域垃圾密集度图谱；将水域垃圾密集度图谱嵌入到城市信息模型CIM中进行可视化显示。该方案能高效实时定位到水域的垃圾分布及密度信息，并通过可视化方式将垃圾密度特征显示在城市信息模型CIM中，便于指导工作人员进行垃圾清理作业，降低作业难度，提高作业效率，具有广阔的应用前景。阔的应用前景。阔的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及水域垃圾检测
，更具体地，涉及一种基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着城市化和工业化进程加速，人类活动对自然环境的影响日益突出，江河、湖泊以及近海等水体中大量出现各类固体漂浮垃圾，严重破坏了自然环境、影响水质和各类水生生物的生存，威胁水域系统的生物多样性。这些漂浮物主要为工业、农业及日常生活中被广泛使用的各类塑料制品，由于不易腐烂分解，能够在自然界中存在数百年，持续危害水体健康。
[0003]针对解决水面垃圾收集的问题，目前主要方法还是采用人工打捞的方式，但这种人工打捞水面垃圾作业方式劳动强度较大、工作效率不高，而且还容易给打捞人员带来人身安全事故。因此，自动化清理水面垃圾已成为水环境保护的急需措施。虽然目前已有一些水面垃圾清理机器人，但是现有的水面垃圾清理机器人主要为水面巡航清理，其不能自主识别及定位水面垃圾，只能通过盲目巡航来清理垃圾，垃圾清理效率低，且浪费资源，无法进行垃圾定位针对性清理。

技术实现思路

[0004]本专利技术需要解决的是现有技术中存在的水域垃圾清理效率低下的技术问题。
[0005]本专利技术提供了一种基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法，
[0006]S1，获取目标水域所属地区的城市信息模型CIM；
[0007]S2，采集目标水域的垃圾图像信息，并实时上传至区块链节点，利用区块链技术对上传的实时信息进行整合和存储；/>[0008]S3，从区块链中获取大数据，并对大数据进行垃圾特征挖掘，以完成目标水域的垃圾密度特征评估并输出水域垃圾密集度图谱；
[0009]S4，将水域垃圾密集度图谱嵌入到所述城市信息模型CIM中进行可视化显示。
[0010]优选地，所述垃圾密度特征包括：垃圾坐标、垃圾种类、垃圾密度及垃圾堆积厚度。
[0011]优选地，所述S4具体包括：采用WebGIS技术，将水域垃圾密集度图谱与该目标水域进行坐标对应重叠，并以单个图层的方式进行可视化显示。
[0012]优选地，所述S3具体包括：利用K最近邻算法(KNN)对大数据进行垃圾特征挖掘。
[0013]优选地，所述S3中的K最近邻算法具体包括：利用KNN算法对大数据进行特征挖掘，其具体步骤为：
[0014]S31，预先确定聚类中心的数量K，并对K个聚类中心位置进行初始化；
[0015]S32，计算所有数据至距离其最近的聚类中心，并计算相应的欧氏距离；
[0016]S33，对步骤S32确定的聚类簇进行聚类中心的更新，更新规则为每个维度求算术平均数；
[0017]S34，重复步骤S31至步骤S33，直至达到迭代次数或设定的收敛误差。
[0018]优选地，所述S4具体包括：将垃圾密度图谱集按照垃圾堆积密度等级进行分类并标记，在嵌入合并CIM中时，按照不同的标记特征进行区分显示垃圾严重程度。
[0019]本专利技术还提供了一种用于实施基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法的系统，包括：
[0020]建模模块，用于获取目标水域所属地区的城市信息模型CIM；
[0021]信息获取模块，用于采集目标水域的垃圾图像信息，并实时上传至区块链节点，利用区块链技术对上传的实时信息进行整合和存储；
[0022]数据处理模块，用于从区块链中获取大数据，并对大数据进行垃圾特征挖掘，以完成目标水域的垃圾密度特征评估并输出水域垃圾密集度图谱；
[0023]可视化模块，用于将水域垃圾密集度图谱嵌入到所述城市信息模型CIM中进行可视化显示。
[0024]本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法的步骤。
[0025]本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法的步骤。
[0026]有益效果：本专利技术提供的一种基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法及系统，其中方法包括：S1，获取目标水域所属地区的城市信息模型CIM；S2，采集目标水域的垃圾图像信息，并实时上传至区块链节点，利用区块链技术对上传的实时信息进行整合和存储；S3，从区块链中获取大数据，并对大数据进行垃圾特征挖掘，以完成目标水域的垃圾密度特征评估并输出水域垃圾密集度图谱；S4，将水域垃圾密集度图谱嵌入到所述城市信息模型CIM中进行可视化显示。该方案能高效实时定位到水域的垃圾分布及密度信息，对后续水域垃圾清理具有强有力的指导作用。并通过可视化方式将垃圾密度特征显示在城市信息模型CIM中，便于指导工作人员进行垃圾清理作业，降低作业难度，提高作业效率，具有广阔的应用前景。
附图说明
[0027]图1为本专利技术提供的一种基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法的流程图；
[0028]图2为本专利技术提供的一种可能的电子设备的硬件结构示意图；
[0029]图3为本专利技术提供的一种可能的计算机可读存储介质的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0030]下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。
[0031]如图1所示，本专利技术实施例提供了一种基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法及系统，其中方法包括：S1，获取目标水域所属地区的城市信息模型CIM；S2，采集目标水域的垃圾图像信息，并实时上传至区块链节点，利用区块链技术对上传的实时信息进行
整合和存储；S3，从区块链中获取大数据，并对大数据进行垃圾特征挖掘，以完成目标水域的垃圾密度特征评估并输出水域垃圾密集度图谱；S4，将水域垃圾密集度图谱嵌入到所述城市信息模型CIM中进行可视化显示。该方案能高效实时定位到水域的垃圾分布及密度信息，对后续水域垃圾清理具有强有力的指导作用。并通过可视化方式将垃圾密度特征显示在城市信息模型CIM中，便于指导工作人员进行垃圾清理作业，降低作业难度，提高作业效率，具有广阔的应用前景。
[0032]城市信息模型是(CIM)以建筑信息模型(BIM)、地理信息系统(GIS)、物联网(IoT)等技术为基础，整合城市地上地下、室内室外、历史现状未来多维多尺度信息模型数据和城市感知数据，构建起三维数字空间的城市信息有机综合体。具体方法为：以三维城市空间地理信息为基础，叠加城市建筑、地上地下设施的BIM信息以及城市物联网信息，便可以构建三维数字空间的城市信息模型。
[0033]具体地，目标水域CIM建成后，对目标水域进行扫描获取水面上下的垃圾图像信息。并上传至区块链节点。当上传的数据面向公众展开时，可将当前节点接入公有链；相反，当数据归公司或国家所有时，可选择私有链的搭建。然后再从区块链中获取大数据，大数据即为经过区块链整合并存储后的垃圾图像信息，这样可以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取目标水域所属地区的城市信息模型CIM；S2，采集目标水域的垃圾图像信息，并实时上传至区块链节点，利用区块链技术对上传的实时信息进行整合和存储；S3，从区块链中获取大数据，并对大数据进行垃圾特征挖掘，以完成目标水域的垃圾密度特征评估并输出水域垃圾密集度图谱；S4，将水域垃圾密集度图谱嵌入到所述城市信息模型CIM中进行可视化显示。2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法，其特征在于，所述垃圾密度特征包括：垃圾坐标、垃圾种类、垃圾密度及垃圾堆积厚度。3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法，其特征在于，所述S4具体包括：采用WebGIS技术，将水域垃圾密集度图谱与该目标水域进行坐标对应重叠，并以单个图层的方式进行可视化显示。4.根据权利要求1所述的基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法，其特征在于，所述S3具体包括：利用K最近邻算法(KNN)对大数据进行垃圾特征挖掘。5.根据权利要求4所述的基于遗传算法的区块链水域垃圾密度检测方法，其特征在于，所述S3中的K最近邻算法具体包括：利用KNN算法对大数据进行特征挖掘，其具体步骤为：S31，预先确定聚类中心的数量K，并对K个聚类中心位置进行初始化；S32，计算所有数据至距离其最近的聚类中心，并计算相应的欧氏距离；S33，对步骤S32确定的聚类簇进行聚类中心的更新，更新规...

【专利技术属性】
技术研发人员：周显敬，刘虎，汪寒雨，蔡明星，
申请(专利权)人：武汉卓尔信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：