一种藻类图像数据的水下采集与原位识别装置及方法

    公开(公告)号:CN114626460B

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202210254959.2

    申请日:2022-03-15

    申请人: 河海大学

    摘要: 本发明提供了一种藻类图像数据的水下采集与原位识别装置及方法,利用摄像头实时采集防水箱玻璃纤维面与ABS树脂立面之间夹层内的藻类数据,并传递至图像识别模块进行分析,通过网络模块上传服务器,使用者可以通过网络直接查看识别结果,方便快捷。摄像头下方设置有LED照明模组进行补光,四周设置有若干不同放大倍率的光学镜头,通过滑轨即可移动更换,实现调焦,减轻摄像头负担,便于获取高质量的藻类数据。本发明装置整体构造合理,完成布设后可实现自动化运行。本发明基于人工智能算法能够直接实现藻类种类的识别,提高了藻类监测效率和准确率,降低了监测成本,实现了藻类状态连续监测,为藻类爆发预警提供了技术支撑。

    一种藻类图像数据的水下采集与原位识别装置及方法

    公开(公告)号:CN114626460A

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202210254959.2

    申请日:2022-03-15

    申请人: 河海大学

    摘要: 本发明提供了一种藻类图像数据的水下采集与原位识别装置及方法,利用摄像头实时采集防水箱玻璃纤维面与ABS树脂立面之间夹层内的藻类数据,并传递至图像识别模块进行分析,通过网络模块上传服务器,使用者可以通过网络直接查看识别结果,方便快捷。摄像头下方设置有LED照明模组进行补光,四周设置有若干不同放大倍率的光学镜头,通过滑轨即可移动更换,实现调焦,减轻摄像头负担,便于获取高质量的藻类数据。本发明装置整体构造合理,完成布设后可实现自动化运行。本发明基于人工智能算法能够直接实现藻类种类的识别,提高了藻类监测效率和准确率,降低了监测成本,实现了藻类状态连续监测,为藻类爆发预警提供了技术支撑。

    一种基于空间贝叶斯网络的清除入侵植被成本估算方法

    公开(公告)号:CN117391794A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311335696.9

    申请日:2023-10-16

    申请人: 河海大学

    摘要: 本发明涉及入侵植被治理技术领域,具体为一种基于空间贝叶斯网络的清除入侵植被成本估算方法,根据需要清除互花米草的区域情况建立生态地貌模型。本发明的优点在于:该基于空间贝叶斯网络的清除入侵植被成本估算方法利用包含时空信息的大型数据集,创建一个创新的数据驱动模型来计算清除互花米草的成本,利用不同清除计划的预测成本来探索各种清除方法和模式,最终实现成本节约,并可以将这种预测与其他生态系统信息整合在一起,以便在互花米草清除和生态系统恢复方面做出明智、主动的决策,该基于空间贝叶斯网络的清除入侵植被成本估算方法使利益相关者能够评估不同情景并确定最合适的策略,以实现对互花米草的有效治理和管理。