基于多模态深度学习的城市水污染检测方法、装置、设备及介质

本发明公开了一种基于多模态深度学习的城市水污染检测方法、装置、设备及介质，构建以污染监测传感器为节点，监测数据为节点数据的拓扑图数据，以节点为拓扑中心，采用第一图卷积神经网络对图数据进行处理，得到图结构特征，计算各监测水域图像的相似度矩阵，采用第二图卷积网络对相似度矩阵和图结构特征进行处理，得到污染特征，基于污染特征预测每一污染监测传感器的污染检测结果，通过监测水域图像和监测数据的双模态预测，有利于提高水污染检测准确度，此外，利用图卷积神经网络充分挖掘以节点为拓扑中心的邻域的局部特征，以及待检测节点之间的相似关系，能够降低监测水域图像中其他无关特征对检测结果的影响，提高检测精度。