【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于污水处理领域,具体涉及一种a/o池泡沫线位置实时检测方法、系统及存储介质,尤其涉及一种基于图像处理与深度学习技术,针对a/o池内无规则、不断变化的泡沫线进行实时检测的方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、在对生活垃圾填埋场渗滤液进行生化预处理时,在a/o池中会堆积大量的泡沫,在接近反应池边沿的位置,如不及时处理会出现泡沫溢出的情况,这就需要做出及时准确有效的判断,但是传统的人工检测依旧采取目测的方法,无法准确快速的检测与定位泡沫溢出的地点;同时这种检测方法还容易受到周围建筑、天气、以及被泡沫线与反应池边沿短暂接触所误导等影响,容易产生误判,测量速度与精度都无法保证,无法满足现有的实际生产需求。
2、目前,虽然公开了一些水位线检测的方法或手段,但这些检测方法或手段大多基于水尺,然而水尺自身的宽度导致其只能在一段相对于平缓的区域发挥作用,且极易受到周围环境的影响。对于a/o池中不断翻涌的泡沫,泡沫线是无规则、不断变化的,一段区域的水尺刻度不具有参考作用。因此,如何实现无人化的泡沫线实时在线准确检测以及实时判断泡沫线
...【技术保护点】
1.A/O池泡沫线位置实时检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的A/O池泡沫线位置实时检测方法,其特征在于,所述对获取的原始图像进行剪切—旋转—拼接的预处理过程,具体包括以下过程:
3.根据权利要求2所述的A/O池泡沫线位置实时检测方法,其特征在于,所述采用数据增强的方法获得训练集样本与测试集样本,具体过程为:对预处理后的图像进行数据增强以扩大训练样本,所述数据增强包括但不限于椒盐噪声、高斯模糊、昏暗、增亮、向下平移与左右翻转,从而得到训练集样本与测试集样本,且训练集样本的图像数量大于测试集样本的图像数量。
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【技术特征摘要】
1.a/o池泡沫线位置实时检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的a/o池泡沫线位置实时检测方法,其特征在于,所述对获取的原始图像进行剪切—旋转—拼接的预处理过程,具体包括以下过程:
3.根据权利要求2所述的a/o池泡沫线位置实时检测方法,其特征在于,所述采用数据增强的方法获得训练集样本与测试集样本,具体过程为:对预处理后的图像进行数据增强以扩大训练样本,所述数据增强包括但不限于椒盐噪声、高斯模糊、昏暗、增亮、向下平移与左右翻转,从而得到训练集样本与测试集样本,且训练集样本的图像数量大于测试集样本的图像数量。
4.根据权利要求3所述的a/o池泡沫线位置实时检测方法,其特征在于,所述对获得的训练集样本与测试集样本进行数据标注,以获得分别代表泡沫线与a/o池边沿的矩形标注框,具体包括如下的过程:
5.根据权利要求4所述的a/o池泡沫线位置实时检测方法,其特征在于,所述定位损失函数focal_giou loss采用如下公式来计算:
6.根据权利要求5所述的a/o池泡沫线位置实时检测方法,其特征在于,所述步骤s5中对优化后的深度学习模型进行训练的过程中,设置迭代批量大小为300...
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