发明专利已授权

基于光流法与机器学习的絮凝形态在线监测及加药控制方法

📄 申请号：CN202610361999.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2026-03-24

公开号

CN121894901B

公开日

2026-07-03

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01N21_84

IPC 分类号

G01N21_84 , C02F1_52 , C02F11_14 ,

技术画像

所属领域

在线监测计算机视觉机器学习自动控制系统在线监测

应用场景

水处理, 污水处理, 水质在线监测, 絮凝加药控制, 工业过程控制

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摘要

本发明涉及一种基于光流法与机器学习的絮凝形态在线监测及加药控制方法，S1.采集原始视频流并预处理；S2.采用双流网络并行提取静态形态特征向量和动态流变特征向量，再通过特征融合模块进行自适应加权融合，得到融合特征向量，其中动态流变特征向量依次通过稠密光流计算、气泡干扰抑制和动态特征编码获得；S3.构建并训练预测模型，将S2获得的融合特征向量输入训练后的预测模型中，输出当前的预测絮凝度值；S4.构建并训练前馈预测模块和反馈修正模块，计算絮凝剂的前馈投加速率和反馈修正速率，生成最终控制信号以调节絮凝剂投加量。该方法不仅能够高精度、高鲁棒性地实时评估絮凝状态，还根据预测信息实现超前、平稳的加药控制。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法

当前第 / 件

一种岸基远程水下沉积物采样装置及其采样方法

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