【技术实现步骤摘要】
一种边云协同的自主巡航型水污染排放智能监测小船
[0001]本专利技术涉及环境监测和人工智能
,具体的说,涉及一种边云协同的自主巡航型水污染排放智能监测小船。
技术介绍
[0002]在环境学中水质参数的重要因素是测量水体的溶解氧(DO)、pH值、电导率、温度、化学需氧量(COD)、氨氮(NH3
‑
N)电极、总磷(TP)、氧化还原电位(ORP)、浊度、氯离子、硝酸氮等因子。
[0003]传统水质监测船使用局限性大,监测人员需要到水上才可以实现水质采样与判断,对水上操作人员身体素质要求高,危险系数高,操作过程复杂繁琐,手动操作不当使水样中混入杂质而影响准确性,同时在水质监测方面实时性不足,难以发现河道污水偷排等问题。
技术实现思路
[0004]针对现有技术中水质监测船在水质监测方面实时性不足,使用局限性大,河道污水偷排难以发现等问题,本专利技术的目的在于提供一种用于对河流湖泊废水偷排进行监管治理的智能水体监测船,其拥有常规的水质定点采样监测的能力,同时其基于边云协同技术,能实现对水 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种边云协同的自主巡航型水污染排放智能监测小船,其特征在于,其包括船体、搭载在船体上的具有定位功能的北斗导航模块、监测功能单元、排放管道和暗管成像识别单元、自主巡航避障单元、边缘计算单元、通讯单元、控制单元;其中:监测功能单元:其包括对水体进行采集的采样设备、和对水体的水质参数进行检测的若干传感器;排放管道和暗管成像识别单元:其包括对水面排污状况进行识别的水面识别模块、和对水下管道和地网进行识别的水下成像识别模块,其中,水面图像识别模块包括平面摄像机,平面摄像机采集到的水面图像信息经由卷积神经网络CNN算法进行图像识别实现水面管道的识别和标记,水下成像识别模块采用水下声纳侧扫设备采集水下信息,采集的水下声纳信息由OPENCV图像处理数据库识别判断是否存在偷排管道;自主巡航避障单元:其通过ROS2.0机器人操作系统、激光雷达和超声雷达进行实时建图与定位,通过融合算法确认周边物体离船体的距离以进行障碍规避;边缘计算功能单元:其以微型计算机作为边缘计算节点,通过Baetyl边缘计算操作系统使用训练好的人工智能模型将监测功能单元中不同传感器收集和测量的传感数据进行边缘端智能推理分析,同时推理数据反馈到云端进行模型训练,训练好的模型补充道边缘端进行学习的进化补充;通讯单元:用于实现北斗导航模块、监测功能单元、排放管道和暗管成像识别单元、自主巡航避障单元和边缘计算功能单元之间的数字通信;控制单元,用于控制船体、北斗导航模块、监测功能单元、排放管道和暗管成像识别单元、自主巡航避障单元、边缘计算功能单元的工作。2.根据权利要求1所述的自主巡航型水污染排放智能检测小船,其特征在于,船体上方设置太阳能电池板和GPS定位系统,船...
【专利技术属性】
技术研发人员:袁昊,杨康,关杰,周铜,罗磊磊,徐盼望,刘欢,吴鸿铖,
申请(专利权)人:上海第二工业大学,
类型:发明
国别省市:
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