单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,基于水色图像的水质分析,目录,CONTENTE,背景介绍,01,数据挖掘目标,02,分析方法与过程,03,建模及代码展示,04,2,污水处理,01,背景介绍,环境监测,02,水产养殖,03,生产生活中的水质识别,3,在渔业生产中，从业者可以通过观察水色变化调控水质，以达,到维持养殖生态系统中浮游植物、浮游动物，微生物类、等动态平,衡的目的。但由于这些多是通过肉眼和经验观察进行判断，存在主,观性引起的观察性偏差，使观察结果的可比性、可重复性降低，且,受工作时间限制，不易推广应用。,背景介绍,以水产养殖为例,4,通过多年来对水质环境数据的采集和处理，建立环境数据库，得出水产养殖较为完善的生长发育参数和健康养殖量化指标。根据这些量化指标和水产养殖专业知识，基于环境数据库建立起水产健康养殖专家决策系统，对实现水产健康养殖、智能控制和计算机管理具有重要的意义。,我们的目标是在水质监测方面，通过计算机视觉处理技术，以专家经验为基础，对池塘水色进行优劣分级，实现对池塘水色的准确快速判别。,数据挖掘目标,5,数据挖掘目标,健康养殖系统,养殖生物,养殖模式,饲料投喂,疾病防治,水质管理系统,氮磷控制,Ph,值调控,饲料精准投喂,疾病早期预警,环境库,水色判别,系统,水质评价,系统,知识库,规则库,图像库,环境,数据,导入,水色图像处理,专家样本管理,6,分析方法与过程,选择性抽取,水质评价,构建模型,构建专家样本,数据预处理,样本数据采集,拍摄,水样,图像,图,像,切,割,提取颜色矩特征,图,像,切,割,提取颜色矩特征,专家样本,水样分类,模型训练,模型验证,模型评价,模型优化,模型,实时抽取,水质评,价结果,水质评价流程,7,大家有疑问的，可以询问和交流,可以互相讨论下，但要小声点,8,水色分类,分析方法与过程,9,一定条件下拍摄的水样图像,分析方法与过程,10,图像切割,分析方法与过程,11,基于颜色矩提取图像颜色分布,分析方法与过程,颜色矩：一幅图像的色彩分布可以认为是一种概率分布，图像中任何颜色的分布均可以用它的矩来表示。颜色矩包含各个颜色通道的一阶矩、二阶矩、三阶矩，对于一幅,RGB,颜色空间图像，具有,R,、,G,和,B,三个颜色通道，所以共具有,9,个分量。,12,水色图像特征与相应,水色类别的部分数据,分析方法与过程,13,预测模型的输入变量,分析方法与过程,14,综合输入变量维度较高，样本量较少，再结合支持向量机具备较高泛化能力的特点，选定支持向量机作为建模算法。对数据采取随机抽取,80%,作为训练样本，,20%,作为测试样本的交叉验证方法，以防止模型欠拟合。,建模及代码展示,选择支持向量机建立模型,15,建模及代码展示,结果分析,训练集混淆矩阵,分类准确率：,96.91%,测试集混淆矩阵,分类准确率：,95.12%,16,建模及代码展示,Python,代码展示,17,