基于深度学习的水质图像分析方法、系统、设备及介质
基本信息
| 申请号 | CN202180004731.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114207665A | 公开（公告）日 | 2022-03-18 |
| 申请公布号 | CN114207665A | 申请公布日 | 2022-03-18 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I;G06T7/90（2017.01）I;G06T5/00（2006.01）I;G01N21/84（2006.01）I;G01N33/18（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 鄢锋;曾祥吉;潘岩;杨静雅;谭翔天 | 申请（专利权）人 | 长沙有色冶金设计研究院有限公司 |
| 代理机构 | 长沙正奇专利事务所有限责任公司 | 代理人 | 卢宏;曾利平 |
| 地址 | 410019湖南省长沙市雨花区木莲东路299号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的水质图像分析方法、系统、设备及介质，采用训练好的受限玻尔兹曼机模型获取动态的权重值，再根据该权重值和加权平均法来进行灰度化处理，提高了动态图像与实际环境的适应性，提高了动态图像信息的准确性；再经过图像异常判断，消除了其他因素造成图像异常而对水质分析结果的影响，提高了水质分析的准确度；通过噪声检测和滤波处理大大提高了图像的抗干扰能力，提高了图像分析速度，进一步提高了水质分析的准确度；对正常图像的所有像素点进行归一化处理，进一步提高了动态图像信息的准确性，进一步提高了水质分析的准确度。 |
