[发明专利]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

说明书

本发明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。

技术领域

本发明涉及水域垃圾检测技术领域，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。

背景技术

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。

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。

发明内容

本发明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。

本发明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，

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。

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。

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。

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。

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：

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，更新规则为每个维度求算术平均数；

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。

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。

本发明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：