一种基于机器视觉和AI算法的供水厂滤池运行异常工况识别方法和系统

本发明涉及机器视觉和图像处理技术，为一种基于机器视觉和AI算法的供水厂滤池运行异常工况识别方法和系统。其方法步骤：采用旋转标注框对滤池运行状态异常情况的图像数据进行标注；对标注后的图像数据进行预处理和增强处理；对训练数据集的样本进行均衡处理；基于卷积神经网络构建目标检测模型，对滤池运行状态的异常情况进行识别预测，输出异常边界框及其异常类别概率；对异常区域进行识别，通过回归的方式，拟合人工标注框的参数，预测空间分离边界框和真实边界框的条件概率，计算异常区域在图像中的位置坐标和旋转角度；对初步检测结果进行后处理，去取冗余框，获得最终的检测结果。本发明实现了滤池运行和反冲洗等各阶段的精准智能控制。