一种智能河长巡测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智能河长巡测系统，涉及水环境监测技术领域，解决了现有技术中河长巡测系统通过无人机实现，导致无法保证水质检测结果准确性以及预警不到位的技术问题；包括中央处理器、边缘处理器、数据采集模块和数据采集终端；本发明专利技术将遥感技术、无人机监测技术、人工智能模型结合起来，大范围数据为基础，对巡测区域中的河流进行水质检测，或者直接对巡测区域中的河流进行水质检测；能够降低成本，同时保证了水质检测结果的准确性；本发明专利技术通过人工智能模型获取水质检测结果，根据水质检测结果获取目标区域，再根据关联人员确定规则确定目标区域的关联人员；能够明确职责界限，保证水质问题得到及时解决。水质问题得到及时解决。水质问题得到及时解决。

【技术实现步骤摘要】
一种智能河长巡测系统


[0001]本专利技术属于水环境监测领域，涉及一种智能河长巡测技术，具体是一种智能河长巡测系统。

技术介绍

[0002]江河湖泊具有非常重要的资源功能、生态功能和经济功能，因此河湖管理是一项重要且复杂的工程，这也促成了河长制的推行，河长制是解决复杂水问题、提高水资源质量的有效举措。
[0003]现有技术通过云管控平台调度无人机，通过无人机对目标水域进行监控识别和水质检测，再根据水质检测信息将水质自动划分为多个水质等级，根据水质等级进行预警并调度工作人员进行处理；现有技术基于无人机实现对水质进行检测，需要对无人机进行周期性的规划和调度，会提高成本，且单单通过无人机进行水质检测，无法保证水质检测结果的准确性，进而无法保证及时解决水质问题；因此，亟需一种智能河长巡测系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了一种智能河长巡测系统，用于解决现有技术中河长巡测系统通过无人机实现，导致无法保证水质检测结果准确性以及预警不到位的技术问题，本专利技术将遥感技术和无人机技术联合起来，对巡测区域中的河流进行水质分析检测，并结合检测结果对关联人员进行预警，保证水质检测的准确以及水质问题处理的及时。
[0005]为实现上述目的，根据本专利技术的第一方面的实施例提出一种智能河长巡测系统，包括：
[0006]数据采集模块：通过与之相连的数据采集终端采集水质检测数据，并将数据处理之后的水质检测数据发送至相关联的边缘处理器；其中，数据采集终端包括水质检测仪；
[0007]边缘处理器：通过与之相连的数据采集模块获取水质检测数据，结合综合预警标签和水质评估模型获取区域预警信息；
[0008]基于水质检测数据生成工作日志；
[0009]中央处理器：定期训练更新水质评估模型，并发送至与之相连的边缘处理器；其中，水质评估模型基于人工智能模型建立；
[0010]通过遥感技术和/或无人机监测技术采集图像数据，并生成综合预警标签；
[0011]结合区域预警信息确定目标区域，对关联人员进行预警，并生成工作日志；其中，目标区域为水质异常区域。
[0012]优选的，每个所述中央处理器对应一个巡测区域；其中，所述巡测区域按照行政区域划取，或者通过人工进行划取；
[0013]巡测区域中每条河流均配置一个边缘处理器，且边缘处理器与对应河流中的数据采集终端相关联。
[0014]优选的，所述中央处理器定期训练更新水质评估模型，包括：
[0015]获取中央处理器中存储的标准训练数据；其中，标准训练数据包括水质检测数据以及对应的水质预警标签，且水质预警标签通过人工设置；
[0016]构建人工智能模型；其中，人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型；
[0017]通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为水质评估模型；
[0018]将水质评估模型发送至边缘处理器。
[0019]优选的，所述中央处理器结合遥感技术和/或无人机监测技术获取综合预警标签，包括：
[0020]通过遥感技术和/或无人机监测技术获取巡测区域的图像数据；
[0021]通过图像数据反演巡测区域中河流的水质状态；
[0022]当巡测区域水质异常河流所占比例大于BY时，则将综合预警标签设置为1；否则，将综合预警标签设置为0；其中，BY的取值范围为[1/10，1/2]。
[0023]优选的，在获取巡测区域所述图像数据的过程中，以遥感技术为主，无人机监测技术为辅助。
[0024]优选的，所述边缘处理器结合综合预警标签和水质评估模型获取区域预警信息，包括：
[0025]当综合预警标签为1时，则立即调用水质评估模型；
[0026]通过水质评估模型对边缘处理器关联河流的水质检测数据进行分析，并根据分析结果生成区域预警信息；其中，区域预警信息包括区域预警范围和区域预警标签。
[0027]优选的，所述区域预警标签的取值为0或者1，当区域预警标签为0时，表示对应河流的水质正常，当区域预警标签为1时，表示对应河流的水质异常；
[0028]所述区域预警范围是指对应河流中水质异常的区域。
[0029]优选的，所述中央处理器联合区域预警信息确定目标区域，包括：
[0030]提取区域预警信息中的区域预警范围；
[0031]对巡测区域中的区域预警范围进行区域调整，获取目标区域；其中，区域调整包括合并和分割；
[0032]基于目标区域更新巡测区域的水质监测可视化模型；其中，水质监测可视化模型基于GIS服务建立。
[0033]优选的，所述关联人员包括一级河长、二级河长、三级河长、四级河长和五级河长。
[0034]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0035]1、本专利技术将遥感技术、无人机监测技术、人工智能模型结合起来，大范围数据为基础，对巡测区域中的河流进行水质检测，或者直接对巡测区域中的河流进行水质检测；能够降低成本，同时保证了水质检测结果的准确性。
[0036]2、本专利技术通过人工智能模型获取水质检测结果，根据水质检测结果获取目标区域，再根据关联人员确定规则确定目标区域的关联人员；能够明确职责界限，保证水质问题得到及时解决。
附图说明
[0037]图1为本专利技术的工作步骤示意图。
具体实施方式
[0038]下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0039]江河湖泊具有非常重要的资源功能、生态功能和经济功能，因此河湖管理是一项重要且复杂的工程，这也促成了河长制的推行，河长制是解决复杂水问题、提高水资源质量的有效举措。
[0040]现有技术通过云管控平台调度无人机，通过无人机对目标水域进行监控识别和水质检测，再根据水质检测信息将水质自动划分为多个水质等级，根据水质等级进行预警并调度工作人员进行处理；现有技术主要依靠无人机平台，通过无人机实现对河流水质的检测，然后再进行预警，这种方案成本较高，且仅通过无人机进行水质检测，在检测精度和时效性上是无法保证的；本专利技术将遥感技术和无人机技术联合起来，对巡测区域中的河流进行水质分析检测，并结合检测结果对关联人员进行预警。
[0041]请参阅图1，本申请提供了一种智能河长巡测系统，包括：
[0042]数据采集模块：通过与之相连的数据采集终端采集水质检测数据，并将数据处理之后的水质检测数据发送至相关联的边缘处理器；
[0043]边缘处理器：通过与之相连的数据采集模块获取水质检测数据，结合综合预警标签和水质评估模型获取区域预警信息；
[0044]基于水质检测数据生成工作日志；
[0045]中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能河长巡测系统，其特征在于，包括：数据采集模块：通过与之相连的数据采集终端采集水质检测数据，并将数据处理之后的水质检测数据发送至相关联的边缘处理器；其中，数据采集终端包括水质检测仪；边缘处理器：通过与之相连的数据采集模块获取水质检测数据，结合综合预警标签和水质评估模型获取区域预警信息；基于水质检测数据生成工作日志；中央处理器：定期训练更新水质评估模型，并发送至与之相连的边缘处理器；其中，水质评估模型基于人工智能模型建立；通过遥感技术和/或无人机监测技术采集图像数据，并生成综合预警标签；结合区域预警信息确定目标区域，对关联人员进行预警，并生成工作日志；其中，目标区域为水质异常区域。2.根据权利要求1所述的一种智能河长巡测系统，其特征在于，每个所述中央处理器对应一个巡测区域；其中，所述巡测区域按照行政区域划取，或者通过人工进行划取；巡测区域中每条河流均配置一个边缘处理器，且边缘处理器与对应河流中的数据采集终端相关联。3.根据权利要求1所述的一种智能河长巡测系统，其特征在于，所述中央处理器定期训练更新水质评估模型，包括：获取中央处理器中存储的标准训练数据；其中，标准训练数据包括水质检测数据以及对应的水质预警标签，且水质预警标签通过人工设置；构建人工智能模型；其中，人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型；通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为水质评估模型；将水质评估模型发送至边缘处理器。4.根据权利要求2所述的一种智能河长巡测系统，其特征在于，所述中央...

【专利技术属性】
技术研发人员：张友德，钱益武，何建军，戴曹培，王清泉，
申请(专利权)人：安徽新宇环保科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：