一种污水曝气分析方法技术

本发明专利技术公开了一种污水曝气分析方法，包括以下步骤：S1：根据污水曝气气泡数量对样本视频进行分类；S2：将分类后的样本视频按帧截图生成图片，并保存在文件夹中；S3：利用文件夹中的图片搭建卷积神经网络模型；S4：利用机器人进行巡检，拍摄目标视频；S5：将拍摄的目标视频转化为目标图片；S6：利用卷积神经网络模型分析目标图片，生成巡检报告，完成污水曝气分析。本发明专利技术提供的分析方法可以基于高清摄像头传输的视频，进行智能化分析处理，从而达到可以判断污水曝气池的曝气异常的作用，并且本发明专利技术不仅保障了操作人员的安全性以及采集数据的可靠性，还大幅度的提高了整体监控的使用寿命。

【技术实现步骤摘要】
一种污水曝气分析方法
本专利技术属于污水曝气处理
，具体涉及一种污水曝气分析方法。
技术介绍
现有的污水曝气监控的方法有两种，一种是完全通过人工进行现场勘察然后人工判断曝气设备是否出现故障的方式，该方法的缺点在于，对于常规敞开式的曝气池，需要操作人员每天进行现场巡视判断曝气状况，当曝气池为地下式或者加盖时，人员无法看到反应池内的状况，无法了解其内部状况，采用目视观察法为主，需要在池板上开观察孔，操作人员弯腰探头观察水面曝气状况，增加了操作人员的工作强度及危险性；另一种方式是基于传感器网络对污水曝气设备故障进行监测的方式，该方法的缺点就是需要在曝气池内部装置有许多不同的传感器网络，由于污水的腐蚀性较高，会对放入曝气池内部的传感器有很大的腐蚀性效果，降低了传感器的使用寿命，一旦存在曝气池内部的传感器出现故障将无法第一时间得到更换，失去了后期对曝气系统的监控作用。现有的曝气监测方法中既有通过操作人员进行现场勘察，人员状况无法得到保障的方法，也有通过采用装置各种的传感器设备，设备使用寿命较短的方法，从而达到对污水曝气故障的监测目的。但是随本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种污水曝气分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：根据污水曝气气泡数量对样本视频进行分类；/nS2：将分类后的样本视频按帧截图生成图片，并保存在文件夹中；/nS3：利用文件夹中的图片搭建卷积神经网络模型；/nS4：利用机器人进行巡检，拍摄目标视频；/nS5：将拍摄的目标视频转化为目标图片；/nS6：利用卷积神经网络模型分析目标图片，生成巡检报告，完成污水曝气分析。/n

【技术特征摘要】
1.一种污水曝气分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：根据污水曝气气泡数量对样本视频进行分类；
S2：将分类后的样本视频按帧截图生成图片，并保存在文件夹中；
S3：利用文件夹中的图片搭建卷积神经网络模型；
S4：利用机器人进行巡检，拍摄目标视频；
S5：将拍摄的目标视频转化为目标图片；
S6：利用卷积神经网络模型分析目标图片，生成巡检报告，完成污水曝气分析。


2.根据权利要求1所述的污水曝气分析方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下子步骤：
S31：读取文件夹中的所有图片，并将其分为比例为0.8的训练数据集和0.2的验证数据集；
S32：选择自适应优化器；
S33：创建卷积层、池化层和全连接层；
S34：将图片依次输入卷积层、池化层和全连接层，并得到预测精度；
S35：利用训练数据集、自适应优化器和预测精度进行迭代，并利用验证数据集进行验证，完成卷积神经网络模型的搭建。


3.根据权利要求2所述的污水曝气分析方法，其特征在于，所述步骤S32包括以下子步骤：
S321：设置损失函数loss；
S322：将损失函数loss作为最小参数，选择学习率为0.01的自适应优化器。


4.根据权利要求2所述的污水曝气分析方法，其特征在于，所述步骤S34包括以下子步骤：
S341：将图片依次输入卷积层、池化层和全连接层；
S342：利用Tensorfl...

【专利技术属性】
技术研发人员：张国彩，高龙伟，卞功文，黄勇，
申请(专利权)人：成都明控科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51