摘要
本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种污水表面矾花的识别方法及系统。一种污水表面矾花的识别方法包括:获取矾花形成过程中的调控参数及原始水质参数;提取混凝沉淀过程视频的矾花特征,基于遗传算法识别优化关键帧作为待识别图像;将调控参数、原始水质参数及关键帧图像数据作为输入,将矾花质量作为输出训练CNN神经网络模型,得到矾花质量识别模型;通过悬浮固体传感器获取悬浮固体含量并确定矾花生成阶段;在过渡阶段基于矾花质量识别模型判断矾花质量识别结果是否合格;当判断结果为否时,根据矾花质量识别结果进行参数调整。本申请通过矾花质量对混凝沉淀过程中各类参数的准确性进行判断优化,提高污水处理效率。
技术关键词
悬浮固体含量
识别方法
关键帧
阶段
污水
神经网络模型
参数
混凝沉淀
遗传算法
花生
强化学习算法
形态学特征
数据
水质
图像处理技术
调控方式
纹理特征
分支
识别系统
系统为您推荐了相关专利信息
机器人动力学模型
襟翼部件
人机协作机械臂
飞机
数字孪生模型
掌纹图像
手掌特征识别方法
三角形
表征方法
掌静脉图像
YOLO算法
人类情感识别方法
深度学习模型
表情特征提取
图像
关键帧
生成对抗网络模型
对象
计算机程序产品
视频帧