基于智能视觉分析的水环境污染程度判断

• 作者: 周瑞芳
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 工学
• 关键词: 智能视觉 水环境 污染程度判断
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 水环境与水生态
• 页码范围: 88-91
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3381字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2018.04.021

摘要

水环境污染问题是关乎到人们身体健康的重要问题.水环境污染程度具有随机性和模糊性,导致传统的水污染程度判断模型需要大量的确定性数据,无法有效且高效地对水环境污染程度进行准确判断.通过建立基于智能视觉分析的水环境污染程度判断模型,利用USB摄像头获取水环境污染图像,对图像颜色特征和纹理特征进行提取,建立水环境污染程度分析模型,利用非均匀性响应算法对图像进行校正,弱化水污染环境图像边缘的信息敏感性,建立水环境污染图像的颜色对比度、人眼视觉范围内所能看到的最远距离及水环境消光系数之间的关系,最后引入绝对误差匹配法对水环境污染程度判断模型进行改进,完成对水环境污染程度的准确判断.实例仿真试验结果表明,提出的模型能够很好地对水环境污染程度进行实时判断,且判断结果准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周瑞芳		5	0	0.0	0.0