[發明專利]一種基于深度學習的水環境智能監測系統及方法

有效

• 申請號: 202011046080.6
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112087528B
• 公開（公告）日: 2023-09-19
• 發明（設計）人: 包學才;康忠祥;姚家偉;葉辰;鄧承志;聶菊根;占禮彬
• 申請（專利權）人: 南昌工程學院
• 主分類號: H04L67/12
• 分類號: H04L67/12;H04L67/025;H04L67/06;H04W4/38;G01N21/85;G01N21/88;G06V20/52;G06V20/40;H04N5/76;H04N7/18
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 李興林

本發明公開了一種基于深度學習的水環境智能監測系統及方法，包括水環境監測終端、邊緣處理裝置和云端管理平臺；水環境監測終端包括微型中心處理器一以及與微型中心處理器一電性連接的水面監測攝像頭、位置定位模塊、無線射頻Lora模塊、無線多模通信模塊一、太陽能電池組模塊和數據存儲模塊一；邊緣處理裝置包括微型中心處理器二以及與微型中心處理器二電性連接的以太網模塊、GPU處理器、無線多模通信模塊二和數據存儲模塊二；云端管理平臺包括水污染識別服務器以及與水污染識別服務器電性連接的Web服務器和數據庫服務器；本發明能夠實現水環境長期監測及污染圖像取證，并對監測到的圖像數據進行存儲和預警。

技術領域

本發明涉及水環境監測的技術領域，特別是涉及一種基于深度學習的水環境智能監測系統及方法。

背景技術

生態文明建設中需要系統推進水污染防治工作，而水環境監測是水污染防治的重要手段。水環境監測作為探測水污染程度、分析水污染成因的一種必要手段，是環境保護的重要環節，在環境保護日益成為熱點話題的今天，具有更為重要的意義。現有水環境監測設備多采用水質分析的方法，往往存在著水面漂浮物以及水面污染狀況不能通過圖像的方式直觀展示的問題，并且不能適應野外信號質量差、能量供應不足的場所，也不能兼顧視頻監控以及智能識別水污染環境進行預警的功能，基于以上問題，為解決水環境的智能識別以及實現長期有效監測的問題，迫切需要開發一種智能污染識別、自適應圖像和視頻取證、自動污染預警的水環境污染監測系統。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于深度學習的水環境智能監測系統及方法，通過水環境監測終端、邊緣處理裝置和云端管理平臺之間的通信實現水環境長期監測及污染圖像取證，并對監測到的圖像數據進行存儲和預警，從而提高水環境系統智能監測的能力。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：

一種基于深度學習的水環境智能監測系統，該系統包括多個水環境監測終端、邊緣處理裝置和云端管理平臺；所述水環境監測終端包括微型中心處理器一以及與所述微型中心處理器一電性連接的水面監測攝像頭、位置定位模塊、無線射頻Lora模塊、無線多模通信模塊一、太陽能電池組模塊和數據存儲模塊一；所述邊緣處理裝置包括微型中心處理器二以及與所述微型中心處理器二電性連接的以太網模塊、GPU處理器、無線多模通信模塊二和數據存儲模塊二；所述云端管理平臺包括水污染識別服務器以及與所述水污染識別服務器電性連接的Web服務器和數據庫服務器；多個所述水環境監測終端之間通過所述無線射頻Lora模塊通信連接；所述水環境監測終端與所述邊緣處理裝置之間通過所述無線多模通信模塊一進行通信，所述邊緣處理裝置與所述云端管理平臺之間通過所述無線多模通信模塊二或所述以太網模塊進行通信。

可選的，所述水面監測攝像頭為自動變焦的廣角攝像頭，所述自動變焦的廣角攝像頭還包括光照度感應模塊和光源模塊。

可選的，所述位置定位模塊包括北斗定位模塊和GPS定位模塊。

可選的，所述無線多模通信模塊一和所述無線多模通信模塊二為GPRS/3G/4G無線通信模塊。

可選的，所述太陽能電池組模塊為鋰電池組以及與所述鋰電池組電性連接的太陽能板。

可選的，所述數據存儲模塊一為SD卡，所述數據存儲模塊二為磁盤。

本發明還提供了一種基于深度學習的水環境智能監測方法，應用于上述基于深度學習的水環境智能監測系統，所述方法包括以下步驟：

S1，所述水環境監測終端將所述水面監測攝像頭拍攝的水面圖像發送至所述邊緣處理裝置；

S2，所述邊緣處理裝置中的所述GPU處理器通過深度學習算法進行圖像識別，并判斷識別出的污染類型的概率是否低于設定閾值；

S3，如果否,則由所述邊緣處理裝置判斷師是否發生污染；