[发明专利]一种水质监测方法在审

专利信息
申请号: 202110522592.3 申请日: 2021-05-13
公开(公告)号: CN113203843A 公开(公告)日: 2021-08-03
发明(设计)人: 陈诚;游志远;姜钟 申请(专利权)人: 江苏云聚汇科技有限公司
主分类号: G01N33/18 分类号: G01N33/18;G01N21/25;G01N21/17
代理公司: 北京冠和权律师事务所 11399 代理人: 田春龙
地址: 224000 江苏省盐城市城南新*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 水质 监测 方法
【权利要求书】:

1.一种水质监测方法,其特征在于,包括:

获取待监测水域的基本信息及水质检测设备的检测范围;

根据所述待监测水域的基本信息及水质检测设备的检测范围,设置若干个水质检测点,在每一个水质检测点上设置一个水质检测设备;

用户终端发送查询信息至服务器;

服务器根据所述查询信息确定目标区域及所述目标区域对应的目标水质检测设备,发送数据请求指令至目标水质检测设备;

目标水质检测设备获取目标区域的水质信息并发送至服务器;

服务器将所述水质信息转发至用户终端。

2.如权利要求1所述的水质监测方法,其特征在于,目标水质检测设备获取目标区域的水质信息,包括:

获取目标区域内水的待检测图像;

对所述待检测图像进行图像预处理;

对经过图像预处理后的待检测图像进行特征提取,获取目标区域内水的颜色特征;

根据所述颜色特征确定目标区域内水的类型信息;

根据所述类型信息确定水质检测的种类信息;

抽取部分目标区域的水至检测容器中,向检测容器中通入预设能量的激光;

采集激光在检测容器中能量的数值及变化信息;

根据采集的激光在检测容器中能量的数值及变化信息基于预设的水质检测算法确定所述种类信息分别对应的数值,得到水质信息。

3.如权利要求1所述的水质监测方法,其特征在于,还包括:

服务器接收若干个水质检测设备发送的对应区域的水质信息,并分别判断是否异常,将水质信息异常的对应区域确定为异常区域,并发送报警信息至用户终端。

4.如权利要求1所述的水质监测方法,其特征在于,还包括:

用户终端发送巡检任务至服务器;

服务器将所述巡检任务转发至水质巡检机器人;

所述水质巡检机器人执行所述巡检任务,获取巡检信息并上传至服务器。

5.如权利要求4所述的水质监测方法,其特征在于,在服务器将所述巡检任务转发至水质巡检机器人时,还包括:

获取所述水质巡检机器人已接收的巡检任务的数量,在确定所述数量小于预设数量时,将所述巡检任务转发至水质巡检机器人。

6.如权利要求4所述的水质监测方法,其特征在于,还包括:

计算水质巡检机器人在预设时间内经过预设巡检通道的交通流密度,在确定所述交通流密度大于预设交通流密度阈值时,对预设巡检通道进行拓宽处理。

7.如权利要求6所述的水质监测方法,其特征在于,

所述计算水质巡检机器人在预设时间内经过预设巡检通道的交通流密度,包括:

设T为预设时间,N为在预设时间内经过预设巡检通道的水质巡检机器人的数量;

预设时间内预设巡检通道的交通流量Q:

预设巡检通道内水质巡检机器人的平均速度为

其中,vi为预设巡检通道内第i个水质巡检机器人的移动速度;

则,预设时间内预设巡检通道的交通流密度为ρ:

将计算出的交通流密度与预设交通流密度阈值进行比较,在确定所述交通流密度大于预设交通流密度阈值时,对预设巡检通道进行拓宽处理。

8.如权利要求2所述的水质监测方法,其特征在于,所述图像预处理包括图像滤波去噪、图像二值化和图像压缩处理。

9.如权利要求4所述的水质监测方法,其特征在于,在服务器将所述巡检任务转发至水质巡检机器人前,还包括:

服务器获取水质巡检机器人的设备信息,根据所述设备信息计算水质巡检机器人的剩余使用寿命,在确定所述剩余使用寿命小于预设剩余使用寿命阈值时,发送提示信息至用户终端;

所述根据所述设备信息计算水质巡检机器人的剩余使用寿命,包括:

计算所述水质巡检机器人的使用状况参数S:

其中,w为水质巡检机器人的老化系数;t为水质巡检机器人的使用时长;G为水质巡检机器人的标准使用寿命;M为水质巡检机器人的维修次数;uj为第j次维修时,水质巡检机器人的损坏参数;

根据所述水质巡检机器人的使用状况参数S,计算水质巡检机器人的剩余使用寿命C:

其中,ε为水质巡检机器人的可靠性系数;λ为水质巡检机器人性能的自然衰减参数;Z1为水质巡检机器人性能受外部环境的影响参数;Z2为水质巡检机器人性能受内部环境的影响参数。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江苏云聚汇科技有限公司,未经江苏云聚汇科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110522592.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top