摘要
本申请提供了一种智慧水利工程巡查巡检方法,涉及水利工程技术领域,安装水质传感器,实时监测并传输数据至中央控制平台,平台利用深度学习预测潜在污染源和污染高风险区域,无人机执行精细化巡查,通过遗传算法规划最优飞行路径,确保覆盖所有重要监测点和新识别的漂浮物位置,对水域图像进行分析,识别漂浮物位置并分类,判断适宜的打捞方式,对于无人机适合打捞的漂浮物,系统动态构建无向图模型,实时调整路径以高效打捞并监控负载,确保作业安全。集成物联网、深度学习、遗传算法和实时监控技术,实现对水利工程的高效、智能化管理。
技术关键词
中央控制平台
水下机器人
巡检方法
高风险
深度学习模型
规划
遗传算法
巡查无人机
打捞漂浮物
数据
水下摄像机
巡检无人机
监测站
多参数水质传感器
光谱传感器
Dijkstra算法
长短期记忆神经网络
系统为您推荐了相关专利信息
视觉特征
可见光图像
RGB特征
融合特征
可见光相机
数据管理方法
数据治理系统
数据采集策略
深度学习方法
数据资源优化
微动特征
动态关系图谱
监测策略
时间卷积网络
决策树模型
电机运行数据
动态驱动控制方法
深度学习预测
生成控制信号
工况
气体检测方法
多模态数据融合
文本数据提取
特征值
深度学习模型