[发明专利]一种基于深度学习的水环境智能监测系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的水环境智能监测系统及方法，包括水环境监测终端、边缘处理装置和云端管理平台；水环境监测终端包括微型中心处理器一以及与微型中心处理器一电性连接的水面监测摄像头、位置定位模块、无线射频Lora模块、无线多模通信模块一、太阳能电池组模块和数据存储模块一；边缘处理装置包括微型中心处理器二以及与微型中心处理器二电性连接的以太网模块、GPU处理器、无线多模通信模块二和数据存储模块二；云端管理平台包括水污染识别服务器以及与水污染识别服务器电性连接的Web服务器和数据库服务器；本发明能够实现水环境长期监测及污染图像取证，并对监测到的图像数据进行存储和预警。

技术领域

本发明涉及水环境监测的技术领域，特别是涉及一种基于深度学习的水环境智能监测系统及方法。

背景技术

生态文明建设中需要系统推进水污染防治工作，而水环境监测是水污染防治的重要手段。水环境监测作为探测水污染程度、分析水污染成因的一种必要手段，是环境保护的重要环节，在环境保护日益成为热点话题的今天，具有更为重要的意义。现有水环境监测设备多采用水质分析的方法，往往存在着水面漂浮物以及水面污染状况不能通过图像的方式直观展示的问题，并且不能适应野外信号质量差、能量供应不足的场所，也不能兼顾视频监控以及智能识别水污染环境进行预警的功能，基于以上问题，为解决水环境的智能识别以及实现长期有效监测的问题，迫切需要开发一种智能污染识别、自适应图像和视频取证、自动污染预警的水环境污染监测系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于深度学习的水环境智能监测系统及方法，通过水环境监测终端、边缘处理装置和云端管理平台之间的通信实现水环境长期监测及污染图像取证，并对监测到的图像数据进行存储和预警，从而提高水环境系统智能监测的能力。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于深度学习的水环境智能监测系统，该系统包括多个水环境监测终端、边缘处理装置和云端管理平台；所述水环境监测终端包括微型中心处理器一以及与所述微型中心处理器一电性连接的水面监测摄像头、位置定位模块、无线射频Lora模块、无线多模通信模块一、太阳能电池组模块和数据存储模块一；所述边缘处理装置包括微型中心处理器二以及与所述微型中心处理器二电性连接的以太网模块、GPU处理器、无线多模通信模块二和数据存储模块二；所述云端管理平台包括水污染识别服务器以及与所述水污染识别服务器电性连接的Web服务器和数据库服务器；多个所述水环境监测终端之间通过所述无线射频Lora模块通信连接；所述水环境监测终端与所述边缘处理装置之间通过所述无线多模通信模块一进行通信，所述边缘处理装置与所述云端管理平台之间通过所述无线多模通信模块二或所述以太网模块进行通信。

可选的，所述水面监测摄像头为自动变焦的广角摄像头，所述自动变焦的广角摄像头还包括光照度感应模块和光源模块。

可选的，所述位置定位模块包括北斗定位模块和GPS定位模块。

可选的，所述无线多模通信模块一和所述无线多模通信模块二为GPRS/3G/4G无线通信模块。

可选的，所述太阳能电池组模块为锂电池组以及与所述锂电池组电性连接的太阳能板。

可选的，所述数据存储模块一为SD卡，所述数据存储模块二为磁盘。

本发明还提供了一种基于深度学习的水环境智能监测方法，应用于上述基于深度学习的水环境智能监测系统，所述方法包括以下步骤：

S1，所述水环境监测终端将所述水面监测摄像头拍摄的水面图像发送至所述边缘处理装置；

S2，所述边缘处理装置中的所述GPU处理器通过深度学习算法进行图像识别，并判断识别出的污染类型的概率是否低于设定阈值；

S3，如果否,则由所述边缘处理装置判断师是否发生污染；