[发明专利]一种黑臭水自动识别与评估方法

摘要

本发明公开了一种黑臭水自动识别与评估方法，包括构建黑臭水体人体感官指标体系、建立黑臭水体加权评估标准，构建黑臭水体样本库，构建黑臭水体人工智能评价模型，进行机器深度训练、学习和验证以及综合颜色评估结果和气味评估结果，进行黑臭水体识别等6个步骤。本发明可以有效的监测河道黑臭水恶化程度，针对黑臭水评价标准提出了黑臭水快速识别、实时监控的黑臭水自动识别方法，为城市河道的治理和保护提供有力支撑。在建立黑臭水特征数据库上，进行了大量的测试，结果表明本发明提出的基于深度卷积神经网络的新型技术具有非常高的实用性和可行性。

主权项

一种黑臭水自动识别与评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建黑臭水体人体感官指标体系，包括引起人不悦的颜色的指标，和引起人不悦的气味的指标；步骤2：构建基于黑臭水体人体感官指标体系的黑臭水体加权评估模型；步骤3：获取黑臭水体图像样本，将图像样本分为训练样本和测试样本；步骤4：对训练样本和测试样本进行预处理和预评估；步骤5：构建N层深度卷积神经网络模型，该卷积神经网络模型包括M层卷积层，L层全连接层；步骤6：利用步骤4中预处理后的训练样本对步骤5所述卷积神经网络模型进行前向传播和后向传播两个阶段的训练，卷积神经网络的训练利用softmax回归作为分类算法，当后向传播训练计算出的误差达到期望值时，训练结束，并得到卷积神经网络模型的参数；步骤7：利用步骤6中训练结束的卷积神经网络模型对步骤4中预处理后的测试样本进行测试，评估测试的综合误差；若误差在预定目标范围内，则说明神经网络模型训练成功；否则增加样本量和训练强度，重复步骤3～步骤7，直到误差达到预定目标；步骤8：通过预先布置在所要识别的水体上的气味检测仪，获取J项气味指标，将J项气味指标加上K项颜色指标，按照步骤2所述的加权评估模型，综合评估并判断黑臭水体的等级。