[发明专利]一种基于深度学习的藻类絮体去除率评估方法在审
| 申请号： | 202110092792.X | 申请日： | 2021-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN112766384A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 周石庆;麻望池;祝淑敏;卜令君;伍洋涛 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙麓创时代专利代理事务所(普通合伙) 43249 | 代理人： | 贾庆 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的藻类絮体去除率评估方法，本发明先获取混凝过程中藻絮体图像，将藻絮体图像和对应去除率建立数据标签，对藻类絮体图像进行预处理，将预处理后的图像制作成数据包，将数据集中的絮体图像根据数据标签分成不同的去除率类别。同时将数据包内的数据分为训练集，验证集和测试集；建立DenseNet卷积神经网络模型，将数据集输入至卷积神经网络中进行迁移学习，得到训练好的卷积神经网络模型，并用验证集进行验证，保证模型的准确性；使用训练好的模型对测试集藻絮体进行识别。本发明将深度学习算法应用于絮体图像识别中，能够优化传统自动混凝流程，同时对高藻水的去除率进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 藻类 去除 评估 方法 | ||
【主权项】：
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