[发明专利]水质监测管理方法、装置、服务器及可读存储介质

说明书

本申请实施例提供一种水质监测管理方法、装置、服务器及可读存储介质，通过以像素颜色特征作为水质监测管理网络的网络节点自变量，以水质特征类别作为水质监测管理网络的网络节点因变量，构建对应的水质监测管理网络，并根据构建好的水质监测管理网络识别待监测的水质监测参数集合中每个目标水质监测参数所对应的像素颜色特征，对每个目标水质监测参数所对应的像素颜色特征进行特征识别与预测，生成每个目标水质监测参数所对应的水质特征类别，将每个目标水质监测参数所对应的像素颜色特征和水质特征类别进行关联映射，确定每个目标水质监测参数的水质管理标签。如此，考虑到水质环境的像素颜色和水质特征类别，能够提高水质监测结果的准确性。

技术领域

本申请涉及水质监测技术领域，具体而言，涉及一种水质监测管理方法、装置、服务器及可读存储介质。

背景技术

传统水质监测方案仅仅是单一的指标监测，并未充分考虑到水质环境的像素颜色和水质特征类别，导致水质监测结果的准确性不高。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的之一在于提供一种水质监测管理方法、装置、服务器及可读存储介质，考虑到水质环境的像素颜色和水质特征类别，能够提高水质监测结果的准确性。

第一方面，本申请提供一种水质监测管理方法，应用于服务器，所述服务器与至少一个水质监测装置通信连接，所述方法包括：

获取至少一个水质监测装置已监测的水质监测参数集合，所述已监测的水质监测参数集合中包括多个已根据本次水质监测任务执行水质定时监测操作的水质监测参数，每个已执行水质定时监测操作的水质监测参数包括已提取出的像素颜色特征以及该水质监测参数对应的水质特征类别；

以所述像素颜色特征作为水质监测管理网络的网络节点自变量，以所述水质特征类别作为所述水质监测管理网络的网络节点因变量，构建对应的水质监测管理网络，并根据构建好的水质监测管理网络确定水质监测管理程序；

识别待监测的水质监测参数集合中每个目标水质监测参数所对应的像素颜色特征，根据所述监测管理程序对所述每个目标水质监测参数所对应的像素颜色特征进行特征识别与预测，生成所述每个目标水质监测参数所对应的水质特征类别；

将所述每个目标水质监测参数所对应的像素颜色特征和水质特征类别进行关联映射，以确定所述每个目标水质监测参数的水质管理标签。

在第一方面的一种可能的设计中，所述以所述像素颜色特征作为水质监测管理网络的网络节点自变量，以所述水质特征类别作为所述水质监测管理网络的网络节点因变量，构建对应的水质监测管理网络的步骤，包括：

以所述像素颜色特征作为水质监测管理网络的网络节点自变量，将所述像素颜色特征输入到所述水质监测管理网络中，通过所述水质监测管理网络解析所述像素颜色特征在设定影响参数范围内的特征向量变化，所述特征向量变化包括特征向量变化位置轴列；

根据对所述特征向量变化位置轴列进行等间隔处理，得到多个特征向量变化位置，并根据所述特征向量变化位置所对应的目标特征向量确定多个第一特征学习指标，所述多个第一特征学习指标分别为所述多个特征向量变化位置在所述水质监测管理网络中学习的特征学习指标，所述水质监测管理网络用于学习多个特征向量变化位置轴列进行处理之后的特征向量变化位置，以及处理后的各个特征向量变化位置在所述水质监测管理网络中映射的特征学习指标，所述多个特征向量变化位置轴列为在所述设定影响参数范围内获取到的多个特征向量变化所包括的特征向量变化位置轴列；

按照所述多个第一特征学习指标中的每个第一特征学习指标从高重要性到低重要性的顺序，对所述多个第一特征学习指标进行排序，得到特征学习指标序列，并基于预设值和所述特征学习指标序列，确定所述多个特征向量变化位置中的特征向量变化位置在所述水质监测管理网络中映射的特征学习指标，所述预设值用于指示所述特征向量变化位置轴列与设定影响参数范围内获取的特征向量变化位置轴列相似部分在所述特征向量变化位置轴列中所占的比例；