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一种泥沙含量微型自动监测站及监测方法 

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摘要:本发明公开了一种泥沙含量微型自动监测站及监测方法,涉及泥沙监测技术领域。其中,该监测站包括用于取水采样的预处理系统、用于对泥沙进行检测分析的泥沙分析单元、用于测量断面流量的超声波流量计流速计以及控制单元,其中,预处理系统包括采样泵、采样管、除杂质装置和反清洗装置,采样泵设置在采样箱内,采样泵的出口端通过采样管与泥沙分析单元的管路相连通;采样管上设置除杂质装置和反清洗装置,采样管与除杂质装置进行连接;泥沙分析单元监测的泥沙参数包括瞬时泥沙含量和累计泥沙含量。本申请实现了监测站的全自动长期运行。

主权项:1.一种泥沙含量微型自动监测方法,基于一种泥沙含量微型自动监测站,该自动监测站包括用于取水采样的预处理系统、用于对泥沙进行检测分析的泥沙分析单元、用于测量断面流量的超声波流量计流速计以及控制单元,其中,所述预处理系统包括采样泵、采样管、除杂质装置和反清洗装置,所述采样泵设置在一采样箱内,所述采样泵的出口端通过所述采样管与所述泥沙分析单元的管路相连通;所述采样管上设置所述除杂质装置和反清洗装置,所述采样管与所述除杂质装置进行连接;所述泥沙分析单元监测的泥沙参数包括瞬时泥沙含量和累计泥沙含量;所述控制单元与所述预处理系统和所述泥沙分析单元电连接;其特征在于,包括:根据预设的采样分析频率控制采样泵进行采样,其中,所述采样泵设置在采样箱内,所述采样泵的出口端通过采样管与泥沙分析单元的管路相连通;获取所述泥沙分析单元对所述采样泵吸取的水样进行监测得到泥沙参数,其中,所述泥沙参数包括瞬时泥沙含量以及累积泥沙含量;所述采样泵的进口端设置微孔隔离栅,所述采样管的管路采用除藻防护的涂层材料;获取超声波流量流速计基于所述瞬时泥沙含量计算得到的断面流量以及断面流速;基于所述断面流量以及所述断面流速确定累计泥沙含量以及累计流量;获取拍摄得到的目标水域的多张不同角度的图像;通过图像三维重建的方式将所述目标水域的图像映射到三维坐标系中,采用多邻域连通区域对所述目标水域的图像进行去噪处理,对经过去噪处理后的所述目标水域的图像进行直方图均衡化,得到增强图像;基于所述瞬时泥沙含量、所述断面流量以及所述增强图像,利用泥沙含量趋势预测模型预测所述目标水域的泥沙含量趋势,其中,所述泥沙含量趋势预测模型基于循环神经网构建;将预测得到的所述目标水域的所述泥沙含量趋势进行储存与上传,实现监控端远程获取所述泥沙含量趋势以及远程控制所述泥沙含量微型自动监测站的运行;对经过去噪处理后的所述目标水域的图像进行直方图均衡化,得到增强图像,包括:根据经过去噪处理后的所述目标水域的图像中的各个像素的灰度值,得到图像直方图数组;根据所述图像直方图数组计算得到经过去噪处理后的所述目标水域的图像的均衡化映射曲线;在所述均衡化映射曲线内加入强度控制因子得到非线性映射曲线;其中,所述非线性映射曲线的表达式如下: 其中,*为乘号;为经过去噪处理后的所述目标水域的图像中各像素的灰度值;为经过去噪处理后的所述目标水域的图像的映射值;所述P为强度控制因子;t为经过去噪处理后的所述目标水域的图像中各像素的灰度值中的最大灰度值;为经过去噪处理后的所述目标水域的图像总的像素值;为经过去噪处理后的所述目标水域的图像中灰度值为k的像素的个数;为经过去噪处理后的所述目标水域的图像的像素深度;根据所述非线性映射曲线对经过去噪处理后的所述目标水域的图像进行非线性映射处理,得到所述增强图像;所述基于所述瞬时泥沙含量、所述断面流量以及所述增强图像,利用泥沙含量趋势预测模型预测所述目标水域的泥沙含量趋势,包括:所述泥沙含量趋势预测模型包括第一预测模型和第二预测模型,所述第一预测模型用于根据所述瞬时泥沙含量、所述断面流量对所述泥沙含量趋势进行初步预测,所述第二预测模型用于根据所述第一预测模型的预测结果以及所述增强图像进行二次预测,得到所述泥沙含量趋势;所述第一预测模型为极限梯度提升模型,所述第二预测模型为记忆存贮单元的长短期记忆模型;其中,所述极限梯度提升模型的目标函数中的训练误差被定义为: =其中,是第个训练数据;所述训练数据包括所述瞬时泥沙含量、所述断面流量;为所述训练数据总数量;是所述训练数据的真实标签,是第t棵树对所述训练数据给出的预测值,是第(t-1)棵树之后所述训练数据的预测值,()为基于所述真实标签与所述预测值计算出的代价值,q是防止模型过拟合的正则项;在所述长短期记忆模型中,遗忘门基于所述第一预测模型的预测结果以及所述增强图像决定从细胞状态中所丢弃的信息,其中,所述细胞状态用于控制所述记忆存贮单元的记忆与遗忘;所述采用多邻域连通区域对所述目标水域的图像进行去噪处理,包括:采用多邻域连通区域分析所述目标水域的图像,将相同像素值的相邻像素组成集合,为每一个连通区域设置标记,完成连通域分析;设置连通域面积阈值,删除像素面积小于所述连通域面积阈值的连通域。

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