【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水质检测领域，尤其涉及一种基于深度学习的水质异常检测分析方法及系统。
技术介绍
1、在当今社会，水质监测与管理对于环境保护和人类健康至关重要，然而，传统的水质监测方法存在着依赖人工观测和手动分析的局限性，往往导致分析结果不够准确和效率不高的问题，随着深度学习技术的快速发展和应用，基于深度学习的水质异常检测分析方法成为了一种前沿技术，为解决水质监测领域的挑战提供了新的技术。
2、水质异常检测在深度学习的框架下具有巨大潜力，通过深度学习算法，系统自动学习和提取水质图像中的特征，包括颜色、纹理、形状等，从而实现对水质状态的准确判断，这种方法不仅提高水质监测的精度和可靠性，还实现实时监测和快速响应，为水质管理部门提供重要的决策支持，在传统方法中，水质异常检测通常需要依赖专业人员进行分析和判断，这不仅费时费力，而且容易受主观因素影响，而基于深度学习的水质异常检测方法更加客观和准确地判断水质状态，减少了人为误判的性，提高了监测结果的可信度。
技术实现思路
1、本专利技术为解决上述技术问题，提出了一种基于深度学习的水质异常检测分析方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种基于深度学习的水质异常检测分析方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取实时区域水质图像及历史正常水质状态图像；对实时区域水质图像进行亚像素插值扩充处理，构建超分辨率水质图像；
4、步骤s2：对历史正常水质状态图像进行多层卷积学习，
5、步骤s3：对超分辨率水质图像进行多尺度分解，并进行频率分量计算，生成空间频率带频率分量；对空间频率带频率分量进行深度表征堆叠，以生成图像深度表征张量；
6、步骤s4：基于图像深度表征张量对深度水质特征图谱进行深层次图像差异挖掘，得到水质异常特征数据；
7、步骤s5：基于水质异常特征数据对超分辨率水质图像进行局部异常特征定位，以得到边界优化异常区域；
8、步骤s6：根据超分辨率水质图像对边界优化异常区域进行水质演化态势预测，并进行全局水质态势综合评估，生成水质异常检测评估结果。
9、优选地，步骤s1包括以下步骤：
10、步骤s11：获取实时区域水质图像流及历史正常水质状态图像；
11、步骤s12：对实时区域水质图像进行颜色分量计算，以生成图像颜色分量范围；
12、步骤s13：基于图像颜色分量范围对实时区域水质图像进行图像色温分布分析，以识别图像色温分布数据；
13、步骤s14：根据图像色温分布数据进行水面光源误差计算，从而得到水面的光源色温误差参数；
14、步骤s15：基于水面的光源色温误差参数对实时区域水质图像进行色温校正处理，以生成色温校正水质图像；
15、步骤s16：对色温校正水质图像进行亚像素插值扩充处理，构建超分辨率水质图像。
16、本专利技术通过实时获取水质图像流和历史正常水质状态图像对比当前水质状况与正常状态，提供基础数据支持进行异常检测，进行实时监测及时捕捉水质变化，有利于快速响应和管理水质问题。
17、颜色分量计算帮助了解水质图像的色彩特征，区分不同水域的颜色特征，生成图像颜色分量范围为后续的色温分布分析提供基础数据，帮助识别图像中的色彩信息，图像色温分布分析帮助理解水质图像中不同区域的色温特征，发现异常色温分布情况，识别图像色温分布数据提高对水域色温变化的敏感度，为后续的异常检测提供更多信息。
18、水面光源误差计算帮助分析水体表面的光源情况，发现存在的异常光源情况，得到水面的光源色温误差参数量化光源的异常程度，为后续的校正处理提供依据，色温校正处理消除由于光源色温误差引起的图像色彩偏差，提高图像的准确性和一致性，生成色温校正水质图像准确分析水域的真实色彩情况，为后续的异常检测提供更准确的基础。
19、亚像素插值扩充处理提高水质图像的分辨率和细节表现，使图像更加清晰，构建超分辨率水质图像提供更多细节信息，为水质异常检测和分析提供更丰富的数据支持。
20、优选地，步骤s16具体步骤为：
21、根据色温校正水质图像进行亚像素细粒度分析，定义亚像素浮点平移偏移值；
22、基于亚像素浮点平移偏移值对色温校正水质图像进行像素点平移变换，以得到亚像素平移图像；
23、对亚像素平移图像进行像素点位置计算，以得到输出图像像素点位置；
24、对色温校正水质图像进行原始图像像素点位置计算，生成原始像素点位置；
25、基于原始像素点位置对输出图像像素点位置进行亚像素坐标分析，当该输出图像像素点为亚像素坐标，则进行插值计算，从而得到该亚像素点的输出像素值；
26、当该输出图像像素点为整数坐标点，则进行采样，得到输出像素值；
27、重复上述操作，直至遍历所有的输出图像像素点，提取所有的亚像素平移图像输出像素值；
28、对亚像素平移图像输出像素值进行超分辨率图像重构，构建超分辨率水质图像。
29、本专利技术通过定义亚像素浮点平移偏移值，细致地调整像素的位置，从而实现更精细的图像处理。通过像素点平移变换，在亚像素级别上进行图像调整，提高图像的精度和准确性。计算像素点位置确保每个像素都被准确处理，从而避免信息的丢失或失真。通过对亚像素平移图像输出像素值进行超分辨率图像重构，提高图像的清晰度和细节表现，构建更加精细的超分辨率水质图像。
30、优选地，步骤s2具体步骤为：
31、步骤s21：对历史正常水质状态图像进行多层卷积学习，生成多层图像卷积特征向量；
32、步骤s22：对多层图像卷积特征向量进行区别特征统计分析，提取每一层的区别特征向量；
33、步骤s23：对每一层的区别特征向量进行降维压缩处理，生成多层特征维度图；
34、步骤s24：对多层特征维度图进行特征点分布分析，以得到逐层维度特征分布数据；
35、步骤s25：对逐层维度特征分布数据进行特征图谱构建，得到深度水质特征图谱。
36、本专利技术通过多层卷积学习提取图像中的高级特征，能够捕捉到水质图像中的复杂特征和结构，生成多层图像卷积特征向量将图像信息转化为更具代表性的特征向量，为后续的分析提供更有意义的数据。
37、区别特征统计分析了解每一层特征向量的重要性和差异性，帮助筛选出最具代表性的特征，提取每一层的区别特征向量帮助理解不同层次特征对水质异常检测的贡献，为后续的处理提供指导，降维压缩处理减少数据的复杂度和冗余性，提高计算效率和模型的泛化能力。
38、生成多层特征维度图以更简洁的方式展示多层特征的信息，为后续分析提供更清晰的视角，特征点分布分析了解不同特征在各个维度上的分布情况，帮助发现异常特征点，得到逐层维度特征分布数据帮助进本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的水质异常检测分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的水质异常检测分析方法，其特征在于，步骤S1具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的水质异常检测分析方法，其特征在于，步骤S16具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的水质异常检测分析方法，其特征在于，步骤S2具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的水质异常检测分析方法，其特征在于，步骤S3具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的水质异常检测分析方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的水质异常检测分析方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的水质异常检测分析方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
9.根据权利要求8所述的一种基于深度学习的水质异常检测分析方法，其特征在于，步骤S64的具体步骤为：
10.一种基于深度
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的水质异常检测分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的水质异常检测分析方法，其特征在于，步骤s1具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的水质异常检测分析方法，其特征在于，步骤s16具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的水质异常检测分析方法，其特征在于，步骤s2具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的水质异常检测分析方法，其特征在于，步骤s3具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏欢欢，卢凯翔，胡凌志，
申请(专利权)人：江西洪城水业环保有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。