一种水体微生物识别和计数方法、设备、介质及产品技术

本发明专利技术提供了一种水体微生物识别和计数方法、设备、介质及产品，涉及水体微生物识别领域，方法包括：采集水体样本玻片在显微镜下移动的实时过程视频流；利用MecroDetect识别模型实时识别所述实时过程视频流内每一视频帧中所包含的水体微生物信息；基于所述水体微生物信息，利用Mobile‑DeepSORT水体微生物跟踪模型对连续视频帧的水体微生物进行重识别和编号；根据所述MecroDetect识别模型以及所述Mobile‑DeepSORT水体微生物跟踪模型的识别结果，对水体微生物的编号进行二次判断，统一同一只水体微生物的唯一编号；根据所有水体微生物的唯一编号确定每种种类的水体微生物的数量。本发明专利技术降低了水体微生物的识别误差、提高了水体微生物的识别效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水体微生物识别领域，特别是涉及一种水体微生物识别和计数方法、设备、介质及产品。

技术介绍

1、在水体净化或污水处理等领域中，细菌的种类和数量受水处理工艺运行参数的影响非常显著，然而对细菌的鉴定方法需要较长的周期或者是设备昂贵、操作复杂。而水体中的微生物大部分是以细菌为食，他们与细菌之间存在相互依存的功能关系。当细菌的种类和数量发生变化时，微生物的种类和数量也会相应发生变化，而且它们通过一般的光学显微镜就能观察到，方便快速直观，因此可以通过观察水体微生物的种类和数量变化情况间接地判断水体的质量。

2、传统的水体微生物计数方式需要专业技术人员在显微镜下观察水体微生物，根据其形状与水体微生物图谱对比识别出水体微生物的种类，这种方法不需要花费大量的资金和时间，但是显然这样的方式识别出的准确性受到技术人员的经验和注意力的影响。对水体微生物的识别方式主要是神经网络对图片中的微生物进行识别，然后人工对每一张中的图片进行计数，人工依赖强度比较大。另外通用的神经网络对水体微生物这类目标的检测准确率上有一定的局限性，且多种水体微生物的纵横比和形态差别本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种水体微生物识别和计数方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的水体微生物识别和计数方法，其特征在于，所述MecroDetect识别模型，具体包括：依次连接的输入层、特征提取层、金字塔池化层以及输出层；

3.根据权利要求2所述的水体微生物识别和计数方法，其特征在于，所述Transformer模块利用公式对深层特征的特征映射进行复杂目标预测；其中，Att(X)为特征的注意力值；X为特征信息；A为注意力计算模块；(Wq,Wk,Wv)为权重矩阵；Q,K,V为特征向量；dk为特征向量长度；softmax为归一化函数。

4.根据权利要求2所述的水体...

【技术特征摘要】

1.一种水体微生物识别和计数方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的水体微生物识别和计数方法，其特征在于，所述mecrodetect识别模型，具体包括：依次连接的输入层、特征提取层、金字塔池化层以及输出层；

3.根据权利要求2所述的水体微生物识别和计数方法，其特征在于，所述transformer模块利用公式对深层特征的特征映射进行复杂目标预测；其中，att(x)为特征的注意力值；x为特征信息；a为注意力计算模块；(wq,wk,wv)为权重矩阵；q,k,v为特征向量；dk为特征向量长度；softmax为归一化函数。

4.根据权利要求2所述的水体微生物识别和计数方法，其特征在于，所述金字塔池化层利用公式f_pq(x,y)＝max(f(x1,y1),f(x2,y2),...,f(xm,yn))进行simsppf池化操作；其中，f_pq(x,y)为金字塔池化后输出特征图；f(xm,yn)为输入特征图；(p,q)为池化区域；(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,yn)为池化区域内的像素坐标。

5.根据权利要求2所述的水体微生物识别和计数方法，其特征在于，所述多尺度特征f_simsppf为：f_simsppf＝[f_00,f_01,f_10,f_11,...,f_pq]；其中，f_pq为各层级特征图。

6.根据权利要求2...

【专利技术属性】
技术研发人员：温情，吴佳，沈彦，陈会娟，李浩然，俞凯，邵雷，
申请(专利权)人：上海西派埃智能化系统有限公司，
类型：发明
国别省市：