基于水色圖像的水質(zhì)分析

1、基于水色圖像的水質(zhì)分析2016.6目錄CONTENTE背景介紹01數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)02分析方法與過(guò)程03建模及代碼展示04污水處理01背景介紹環(huán)境監(jiān)測(cè)02水產(chǎn)養(yǎng)殖03生產(chǎn)生活中的水質(zhì)識(shí)別 在漁業(yè)生產(chǎn)中，從業(yè)者可以通過(guò)觀察水色變化調(diào)控水質(zhì)，以達(dá)到維持養(yǎng)殖生態(tài)系統(tǒng)中浮游植物、浮游動(dòng)物，微生物類、等動(dòng)態(tài)平衡的目的。但由于這些多是通過(guò)肉眼和經(jīng)驗(yàn)觀察進(jìn)行判斷，存在主觀性引起的觀察性偏差，使觀察結(jié)果的可比性、可重復(fù)性降低，且受工作時(shí)間限制，不易推廣應(yīng)用。背景介紹以水產(chǎn)養(yǎng)殖為例 通過(guò)多年來(lái)對(duì)水質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)的采集和處理，建立環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)，得出水產(chǎn)養(yǎng)殖較為完善的生長(zhǎng)發(fā)育參數(shù)和健康養(yǎng)殖量化指標(biāo)。根據(jù)這些量化指標(biāo)和水產(chǎn)養(yǎng)殖

2、專業(yè)知識(shí)，基于環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)建立起水產(chǎn)健康養(yǎng)殖專家決策系統(tǒng)，對(duì)實(shí)現(xiàn)水產(chǎn)健康養(yǎng)殖、智能控制和計(jì)算機(jī)管理具有重要的意義。我們的目標(biāo)是在水質(zhì)監(jiān)測(cè)方面，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理技術(shù)，以專家經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，對(duì)池塘水色進(jìn)行優(yōu)劣分級(jí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)池塘水色的準(zhǔn)確快速判別。數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)健康養(yǎng)殖系統(tǒng)養(yǎng)殖生物養(yǎng)殖模式飼料投喂疾病防治水質(zhì)管理系統(tǒng)氮磷控制Ph值調(diào)控飼料精準(zhǔn)投喂疾病早期預(yù)警環(huán)境庫(kù)水色判別系統(tǒng)水質(zhì)評(píng)價(jià)系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)規(guī)則庫(kù)圖像庫(kù)環(huán)境數(shù)據(jù)導(dǎo)入水色圖像處理專家樣本管理分析方法與過(guò)程選擇性抽取水質(zhì)評(píng)價(jià)構(gòu)建模型構(gòu)建專家樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理樣本數(shù)據(jù)采集拍攝水樣圖像圖像切割提取顏色矩特征圖像切割提取顏色矩特征專家樣本水樣分類模型訓(xùn)練模型

3、驗(yàn)證模型評(píng)價(jià)模型優(yōu)化模型實(shí)時(shí)抽取水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果水質(zhì)評(píng)價(jià)流程水色分類分析方法與過(guò)程一定條件下拍攝的水樣圖像分析方法與過(guò)程圖像切割分析方法與過(guò)程基于顏色矩提取圖像顏色分布分析方法與過(guò)程顏色矩：一幅圖像的色彩分布可以認(rèn)為是一種概率分布，圖像中任何顏色的分布均可以用它的矩來(lái)表示。顏色矩包含各個(gè)顏色通道的一階矩、二階矩、三階矩，對(duì)于一幅RGB顏色空間圖像，具有R、G和B三個(gè)顏色通道，所以共具有9個(gè)分量。水色圖像特征與相應(yīng)水色類別的部分?jǐn)?shù)據(jù)分析方法與過(guò)程預(yù)測(cè)模型的輸入變量分析方法與過(guò)程 綜合輸入變量維度較高，樣本量較少，再結(jié)合支持向量機(jī)具備較高泛化能力的特點(diǎn)，選定支持向量機(jī)作為建模算法。對(duì)數(shù)據(jù)采取隨機(jī)抽取80%作為訓(xùn)練樣本，20%作為測(cè)試樣本的交叉驗(yàn)證方法，以防止模型欠擬合。建模及代碼展示選擇支持向量機(jī)建立模型建模及代碼展示結(jié)果分析訓(xùn)練集混淆矩陣分類準(zhǔn)確率：96.91%測(cè)試集混淆矩陣分類準(zhǔn)確率：9