[發(fā)明專利]一種視覺識別污水廠好氧池曝氣量的算法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210522952.4 | 申請日： | 2022-05-13 |
| 公開（公告）號： | CN114943917B | 公開（公告）日： | 2023-09-19 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 施海仁;李馳騁;李堅;劉蕊 | 申請（專利權(quán)）人： | 合肥中盛水務(wù)發(fā)展有限公司 |
| 主分類號： | G06V20/40 | 分類號： | G06V20/40;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06F16/75;C02F3/00;C02F3/02 |
| 代理公司： | 合肥正則元起專利代理事務(wù)所(普通合伙) 34160 | 代理人： | 付金浩 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市經(jīng)濟技術(shù)*** | 國省代碼： | 安徽;34 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 視覺 識別 污水 廠好氧池曝 氣量 算法 | ||
1.一種視覺識別污水廠好氧池曝氣量的算法，其特征在于，包括以下步驟:
步驟一：構(gòu)建輸入樣本數(shù)據(jù)集，包括視頻的獲取以及預(yù)處理，通過對視頻進行分幀處理獲取曝氣圖片，獲取曝氣圖片中的畫面曝氣量；
步驟二：構(gòu)建訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，采用HRNet網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，得到將曝氣圖片中畫面曝氣量識別出來的最優(yōu)模型；
步驟三：通過最優(yōu)模型，將采集的曝氣圖片通過模型測試，進行曝氣值輸出；
步驟一中視頻的獲取以及預(yù)處理的步驟為：
S1：通過對污水處理廠搭建多點固定監(jiān)測方式，通過在曝氣池中設(shè)定監(jiān)測點并架設(shè)采集相機采集過程視頻，獲取相關(guān)過程視頻；
S2：對相關(guān)過程視頻進行分幀處理，對處理后圖片進行篩選，獲得曝氣圖片；
S3：利用SQL數(shù)據(jù)集，采集所有時刻的曝氣量，對曝氣圖片中的所在時刻的曝氣量進行讀取，并標(biāo)記為此時刻的曝氣量；
步驟二中最優(yōu)模型的獲取包括如下步驟：
W1：將步驟一得到的數(shù)據(jù)集放入YOLOV5訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型中，網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練基于Pytorch框架，對視頻進行迭代；
W2：建立一個交叉熵?fù)p失函數(shù)；
W3：增加一個分類輸出的頭部，輸入是s個響應(yīng)映射：{X1,X2，…,Xs}；
輸出是s響應(yīng)映射：{X1,X2，…,Xs}，其中，其分辨率和寬度與輸入映射相同，每個輸出映射是輸入映射的聚合，即：
跨階段的交換單元有一個額外的輸出映射Ys+1，即
Ys+1＝a(YS,S+1)；
函數(shù)a(Xi,k)由分辨率i到分辨率k的下采樣Xi組成，下采樣采用跨步3*3卷積；
W4：將數(shù)據(jù)集進行數(shù)多輪訓(xùn)練后得出該訓(xùn)練的最優(yōu)模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種視覺識別污水廠好氧池曝氣量的算法,其特征在于，W1中YOLOV5訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型采用Adam優(yōu)化器優(yōu)化訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型，優(yōu)化器為SGD，訓(xùn)練的參數(shù)為512x512，初始學(xué)習(xí)率為0.05，激活函數(shù)為relu。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種視覺識別污水廠好氧池曝氣量的算法,其特征在于，W1中視頻迭代的次數(shù)不少于100次。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種視覺識別污水廠好氧池曝氣量的算法,其特征在于，步驟三中通過模型測試對識別出的結(jié)果輸出進行狀態(tài)判斷；
狀態(tài)正常，則輸出曝氣值；
狀態(tài)異常，則顯示為異常。
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