一种基于混合神经网络的水质类别检测方法、系统及设备

本发明属于水环境监测与管理技术领域，具体涉及一种基于混合神经网络的水质类别检测方法、系统及设备。包括如下步骤：采集水质图像数据集并进行预处理；建立水质图像检测网络；预处理后的水质图像样本同时输入到并行的卷积块I和卷积块Ⅱ得到卷积特征；卷积特征输入并行的残差连接块I和残差连接块Ⅱ得到残差处理特征；残差处理特征输入并行的自注意力模块I和自注意力模块Ⅱ得到注意力特征并将进行特征融合；融合特征输入水质图像检测网络D_Net的Dropout层、全连接层中，得到水质图像检测的概率。本发明通过构建混合神经网络模型，结合卷积神经网络进行特征提取和图像分类，可以有效地识别水质图像中的各种水质参数，进而检测出水质的类别。