【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水质检测，特别是涉及一种多传感器融合、自校准与图像识别的便携式水质检测系统。
技术介绍
1、水质监测是保障饮用水安全和环境健康的关键环节。当前的水质检测主要依赖实验室分析和传统传感器仪器，例如电化学传感器和光谱分析仪等。这些方法虽然测量精度高，但存在明显不足：设备昂贵、操作复杂且耗时长，不适合现场实时检测。许多机构仍采用人工取样送检的方法，通过实验室分析计算水质指数(wqi)，过程费时且成本高。传统监测技术在获取实时、全面的数据方面也存在局限，需要改进远程协作和实时数据获取能力。
2、上述现有技术存在以下缺陷和不足：
3、(1)系统复杂度高：典型水质监测系统由多台不同仪器组成，部署和维护复杂，需要专业人员操作。不同传感器各自独立工作，缺乏统一的平台整合，增加了系统复杂性。
4、(2)智能化不足：现有设备大多缺少智能分析与自动校准功能，无法根据环境变化自适应调整。传感器随时间漂移需要人工频繁校准，传统方法无法自动补偿传感器误差。缺乏ai辅助，难以实现对异常状况的及时预警和自主判断。
...【技术保护点】
1.一种多传感器融合、自校准与图像识别的便携式水质检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多传感器融合、自校准与图像识别的便携式水质检测系统，其特征在于，所述传感器模块包括pH传感器、电导率传感器、溶解氧传感器、温度传感器和浊度传感器，用于实时监测水体的酸碱度、盐度、氧含量、温度及浊度。
3.根据权利要求1所述的多传感器融合、自校准与图像识别的便携式水质检测系统，其特征在于，所述数据处理模块的深度学习算法通过对比传感器历史数据与标准参考值进行训练，以在传感器性能漂移时动态调整校准参数，并采用卡尔曼滤波算法融合多传感器数据。
...【技术特征摘要】
1.一种多传感器融合、自校准与图像识别的便携式水质检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多传感器融合、自校准与图像识别的便携式水质检测系统，其特征在于，所述传感器模块包括ph传感器、电导率传感器、溶解氧传感器、温度传感器和浊度传感器，用于实时监测水体的酸碱度、盐度、氧含量、温度及浊度。
3.根据权利要求1所述的多传感器融合、自校准与图像识别的便携式水质检测系统，其特征在于，所述数据处理模块的深度学习算法通过对比传感器历史数据与标准参考值进行训练，以在传感器性能漂移时动态调整校准参数，并采用卡尔曼滤波算法融合多传感器数据。
4.根据权利要求1所述的多传感器融合、自校准与图像识别的便携式水质检测系统，其特征在于，所述卷积神经网络集成有注意力机制，所述卷积神经网络用于聚焦水样图像中与水质相关的关键区域；所述图像识别结果包括试剂比色分析、水体颜色异常检测或悬浮物分布评估中的至少一种。
5.根据权利要求1所述的多传感器融合、自校准与图像识别的便携式水质检测系统，其特征在于，所述通信模块支持多种无线传输协议；所述无线传输协议包括wi-fi、蜂窝移动网络、低功耗广域...
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