[发明专利]一种智能河长巡测系统

权利要求书

1.一种智能河长巡测系统，其特征在于，包括：

数据采集模块：通过与之相连的数据采集终端采集水质检测数据，并将数据处理之后的水质检测数据发送至相关联的边缘处理器；其中，数据采集终端包括水质检测仪；

边缘处理器：通过与之相连的数据采集模块获取水质检测数据，结合综合预警标签和水质评估模型获取区域预警信息；

基于水质检测数据生成工作日志；

中央处理器：定期训练更新水质评估模型，并发送至与之相连的边缘处理器；其中，水质评估模型基于人工智能模型建立；

通过遥感技术和/或无人机监测技术采集图像数据，并生成综合预警标签；

结合区域预警信息确定目标区域，对关联人员进行预警，并生成工作日志；其中，目标区域为水质异常区域；

每个所述中央处理器对应一个巡测区域；其中，所述巡测区域按照行政区域划取，或者通过人工进行划取；

巡测区域中每条河流均配置一个边缘处理器，且边缘处理器与对应河流中的数据采集终端相关联；

所述中央处理器结合遥感技术和/或无人机监测技术获取综合预警标签，包括：

通过遥感技术和/或无人机监测技术获取巡测区域的图像数据；

通过图像数据反演巡测区域中河流的水质状态；

当巡测区域水质异常河流所占比例大于BY时，则将综合预警标签设置为1；否则，将综合预警标签设置为0；其中，BY的取值范围为[1/10，1/2]；

在获取巡测区域所述图像数据的过程中，以遥感技术为主，无人机监测技术为辅助；

所述边缘处理器结合综合预警标签和水质评估模型获取区域预警信息，包括：

当综合预警标签为1时，则立即调用水质评估模型；

通过水质评估模型对边缘处理器关联河流的水质检测数据进行分析，并根据分析结果生成区域预警信息；其中，区域预警信息包括区域预警范围和区域预警标签；

所述中央处理器定期训练更新水质评估模型，包括：

获取中央处理器中存储的标准训练数据；其中，标准训练数据包括水质检测数据以及对应的水质预警标签，且水质预警标签通过人工设置；

构建人工智能模型；其中，人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型；

通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为水质评估模型；

将水质评估模型发送至边缘处理器；

所述区域预警标签的取值为0或者1，当区域预警标签为0时，表示对应河流的水质正常，当区域预警标签为1时，表示对应河流的水质异常；

所述区域预警范围是指对应河流中水质异常的区域。

2.根据权利要求1所述的一种智能河长巡测系统，其特征在于，所述中央处理器联合区域预警信息确定目标区域，包括：

提取区域预警信息中的区域预警范围；

对巡测区域中的区域预警范围进行区域调整，获取目标区域；其中，区域调整包括合并和分割；

基于目标区域更新巡测区域的水质监测可视化模型；其中，水质监测可视化模型基于GIS服务建立。