[发明专利]一种基于无人船的水质监测方法及设备

说明书

本申请公开了一种基于无人船的水质监测方法及设备，方法包括：确定由多个样本采样点位以及样本采样点位间的关联边构成的关系图谱；关联边包括不同水质污染类型所对应的水域深度污染关系、水域表面污染关系；获取无人船在最近一次周期内的历史采样序列，历史采样序列包括无人船在若干历史采样点位的历史采样子序列，历史采样子序列通过无人船在每个历史采样点位连续监测采样生成，若历史采样序列中具有异常历史采样点位，根据关系图谱与异常历史采样点位的历史采样子序列，得到关联点位；在历史采样序列中，判断是否具有关联点位的历史采样子序列；若否，根据关联点位，对下一个周期的采样点位组合进行更新。提高水质监测准确率。

技术领域

本申请涉及水质监测技术领域，尤其涉及一种基于无人船的水质监测方法及设备。

背景技术

随着人们生态保护意识逐渐增强，水资源问题得到了广泛的关注。为了有效地保护水资源，需要通过合理的监测方式，定期对河流湖泊等水域进行水体参数监测和水质样本采样，快速精准地掌握水质变化数据，对水质状况进行评估和治理。

目前，无人船已被广泛应用于水域水质监测。但是，水质监测无人船在测量水域的水质参数时存在智能化程度低、设置目标点不灵活等不足，常常采用随机取点采样的方式进行水质监测。这种方式的水质监测，并不能对整个水域有良好的数据体现，从而导致无人船在进行水质监测时，监测准确率低下。

发明内容

本申请实施例提供一种基于无人船的水质监测方法及设备，用于解决无人船在进行水质监测时，监测准确率低下的问题。

本申请实施例采用下述技术方案：

一方面，本申请实施例提供了一种一种基于无人船的水质监测方法，该方法包括：确定无人船在预设水域的预先设定的多个样本采样点位，以及确定由所述多个样本采样点位以及样本采样点位间的关联边构成的关系图谱；所述关联边包括不同水质污染类型所对应的水域深度污染关系、水域表面污染关系；在所述预设水域，获取无人船在最近一次周期内的历史采样序列，所述历史采样序列包括无人船在若干历史采样点位的历史采样子序列，所述历史采样子序列通过所述无人船在每个历史采样点位连续监测采样生成，所述历史采样子序列包括不同时间点对应的采样参数，每个时间点的采样参数对应不同的采样深度；若所述历史采样序列中具有异常历史采样点位，根据所述关系图谱与所述异常历史采样点位的历史采样子序列，得到所述异常历史采样点位的关联点位；所述关联点位与所述异常历史采样点位之间的水质污染浓度值呈现正相关；在所述历史采样序列中，判断是否具有所述关联点位的历史采样子序列；若否，根据所述关联点位，对下一个周期的采样点位组合进行更新。

一个示例中，所述根据所述关系图谱与所述异常历史采样点位的历史采样子序列，得到所述异常历史采样点位的关联点位，具体包括：在所述关系图谱中，检索异常历史采样点位；确定所述异常历史点位的邻接节点；在所述历史采样子序列中，确定所述异常历史采样点位的异常采样参数，以及所述异常采样参数对应的采样深度；根据所述异常历史采样点位的水质污染类型以及所述采样深度，确定所述邻接节点与所述异常历史采样点位之间的依赖关系；根据所述依赖关系，确定所述异常历史采样点位的关联点位。

一个示例中，所述根据所述依赖关系，确定所述异常历史采样点位的关联点位，具体包括：根据所述依赖关系，确定所述异常历史采样点位的初始关联点位；若所述初始关联点位为多个，则根据所述关系图谱，确定所述异常历史采样点位与每个初始关联点位分别对应关联边的权重值；所述权重值越高，所述异常历史采样点位与所述初始关联点位之间的正相关程度越高；将权重值超过预设权重阈值的初始关联点位，确定为所述异常历史采样点位的关联点位。

一个示例中，所述根据所述关联点位，对下一个周期的采样点位组合进行更新，具体包括：确定下一个周期的采样点位组合；判断在所述采样点位组合中，是否存在所述关联点位；若否，则在所述采样点位组合中，根据所述关系图谱，检索除了所述异常历史采样点位外，所述关联点位的邻接节点；判断在所述采样点位组合中，是否存在所述邻接节点；若否，则将所述关联点位补充至所述采样点位组合。