【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水利工程与人工智能技术交叉应用，具体为基于图像识别与多参数分析的河道运维决策生成方法。
技术介绍
1、在当今数字化时代，河道运维管理作为水环境治理的重要环节，承担着整合水质监测、流速分析、河床形态评估等多源数据的关键任务。随着河道运维需求的不断增长和水环境复杂性的日益提升，基于图像识别与多参数分析的智能决策生成方法逐渐成为研究热点。这类技术通过实时监测和数据分析，为河道运维提供科学依据，从而提升河道管理效率和水环境治理效果。然而，现有技术在应对复杂水面环境下的动态反光干扰、漂浮物识别精度不足等问题时仍表现出一定的局限性，对实际运维需求的支持存在改进空间。
2、公开号为cn117672010b的一种基于船舶航行的智能运维决策规划方法，该专利通过影像设备获取船舶前侧影像数据，并利用图像识别技术对视频帧图片中的船只和河岸进行识别，以生成航道间距数据，从而实现对船只航行空间问题的预判。然而，该技术方案主要针对船舶航行场景，在应对水面动态反光干扰时缺乏有效的光学成像优化措施，导致其在强光条件下对关键目标（如漂浮物或障碍物...
【技术保护点】
1.一种基于图像识别与多参数分析的河道运维决策生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别与多参数分析的河道运维决策生成方法，其特征在于，将所述标准化特征集合输入预先配置的任务分解模型，所述任务分解模型采用分块处理机制，基于动态时间戳权重矩阵对数据处理任务进行层级划分，生成任务分解参数包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别与多参数分析的河道运维决策生成方法，其特征在于，根据所述任务分解参数构建多目标优化模型，所述多目标优化模型以决策偏差最小化和实时性最大化为目标，采用滑动时间窗算法对数据处理任务进行全局调度，...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别与多参数分析的河道运维决策生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别与多参数分析的河道运维决策生成方法，其特征在于，将所述标准化特征集合输入预先配置的任务分解模型，所述任务分解模型采用分块处理机制，基于动态时间戳权重矩阵对数据处理任务进行层级划分，生成任务分解参数包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别与多参数分析的河道运维决策生成方法，其特征在于，根据所述任务分解参数构建多目标优化模型，所述多目标优化模型以决策偏差最小化和实时性最大化为目标，采用滑动时间窗算法对数据处理任务进行全局调度，基于所述多目标优化模型输出最优调度策略包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别与多参数分析的河道运维决策生成方法，其特征在于，感知层基于所述任务分解参数进行全局状态监控包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别与多参数分析的河道运维决策生成方法，其特征在于，协调层基于所述最优调度策略进行局部资源调整包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于图像识别与多参数分析的河道运维决策生成方法，其特征在于，执行层基于负载均衡算法实现节点任务跟踪，通过所述分级执行控制模型输出处理指令，完成河道运维决策生成包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别与多参数分析的河道运维决策生成方法，其特征在于，基于时空耦合注意力机制对所述河道运维相关数据进行预处理操作，得到标准化特征集合包括：对水质监测传感器、流速测量设备以及河床形态扫描仪采集的河道运维数据分别进行格式转换处理，得到统一数据格式；对各格式数据进行异常值清洗，通过滑动窗口计算数据均值和方差，剔除超...
【专利技术属性】
技术研发人员：张玉龙，李彤，沈燕，刘通，
申请(专利权)人：中科智清生态技术苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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