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龙图腾网恭喜广州深视未来智能科技有限责任公司;深圳市深水光明水务有限公司申请的专利水下矾花状态识别方法及监测装置、计算机设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112101352B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010949369.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权水下矾花状态识别方法及监测装置、计算机设备和存储介质是由关振明;郭琴;于宏静;贾志超设计研发完成，并于2020-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本水下矾花状态识别方法及监测装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种能自动识别水下矾花并根据矾花状态来指导混凝剂投加量的水下矾花状态识别方法、监测装置、计算机设备和存储介质。该方法对水下矾花图像进行图像预处理，进行多次多尺度采样，依据不同特征描述因子对采样图进行特征提取，得到特征向量后,筛选高相关度的特征向量输入模糊层，获得矾花值，并根据浊度仪数据与矾花值的差值、水厂的工艺数据对矾花值作补偿，进行迭代训练直至获得准确的矾花值数据。还公开了一种矾花监测系统，包括采集模块、采样模块、特征提取模块、特征处理模块、结果处理模块、返回模块、检测模块。本发明通过机器视觉和人工智能的结合,实时客观的分析水下矾花的状态，并给出混凝剂投加量的指导依据。

本发明授权水下矾花状态识别方法及监测装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.水下矾花状态识别方法，其特征在于，包括如下步骤：对采集到的水下矾花图像进行图像预处理，获得感兴趣区域图；将所述感兴趣区域图输入卷积神经网络，对所述感兴趣区域图进行多次采样，获得多个尺度的采样图；选用特征描述因子对获得的多个采样图进行全局特征提取和或局部特征提取，获得由各个特征描述因子对应的提取结果组成的特征向量；模糊神经网络根据所述特征向量进行筛选获得高相关度的特征向量，将所述高相关度的特征向量输入所述模糊神经网络的模糊层，获得矾花值；参考浊度仪数据修正所述矾花值，将修正后的矾花值与在该水体中的混凝剂投放量记录到合理匹配数据序列中，并更新所述模糊神经网络的参数；采用更新后的模糊神经网络返回开始步骤重新开始，进行迭代训练，直至满足设定终止条件时，结束训练得到矾花状态判别网络；将采集的水体图像输入矾花状态判别网络，获得矾花值和混凝剂的投放量；所述参考浊度仪数据修正所述矾花值，包括：用浊度仪对该水体检测得到浊度仪数据，计算所述浊度仪数据与所述矾花值之间的差值，依据水厂的工艺数据对所述矾花值作相应的补偿；采用的计算公式为：ynew＝y×1+α×NTU-y，其中，y为修正补偿前的矾花值，α为工艺补偿参数，NTU为浊度仪数据，ynew为修正补偿后的矾花值；所述模糊神经网络的参数包含模糊层的隶属度函数参数、模糊规则、反模糊函数的参数。

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