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龙图腾网获悉北京易玖生态环境有限公司申请的专利基于深度学习的水槽青苔识别与清除方法、系统和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120164155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510126932.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于深度学习的水槽青苔识别与清除方法、系统和介质是由钟佳梅;梁杜;杨洁;夏志祥;陈紫威;马晓娜;谢少凯设计研发完成，并于2025-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的水槽青苔识别与清除方法、系统和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能系统的控制技术领域，公开了一种基于深度学习的水槽青苔识别与清除方法、系统和介质。通过预处理二沉池水槽的实时图像，获得初始水槽图像，并分割处理，获得区域水槽图像，再进行目标检测，识别预测青苔区域，并获取预测青苔特征数据进行处理，获得区域水槽图像对应的预测青苔量度指数，通过阈值对比，判定预测青苔区域是否存在青苔，若存在，进一步获取预测青苔区域的青苔像素数量和位置数据，结合区域水槽图像进行处理，获得水槽清洁度评测指数，最后通过阈值对比，获得水槽的清洁状态，并根据清洁状态生成清除方案；从而实现了二沉池水槽青苔的智能识别与清除。

本发明授权基于深度学习的水槽青苔识别与清除方法、系统和介质在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的水槽青苔识别与清除方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集二沉池水槽的实时图像，并进行预处理，获得初始水槽图像； 通过预设图像分割算法对所述初始水槽图像进行分割处理，获得区域水槽图像； 通过预设目标检测算法对所述区域水槽图像进行目标检测，识别预测青苔区域，并获取预测青苔特征数据，根据预测青苔特征数据进行处理，获得区域水槽图像对应的预测青苔量度指数； 将所述预测青苔量度指数与预设青苔量度阈值进行阈值对比； 若所述预测青苔量度指数小于预设青苔量度阈值，则判定预测青苔区域不存在青苔； 若所述预测青苔量度指数大于或等于预设青苔量度阈值，则判定预测青苔区域存在青苔，并获取所述预测青苔区域的青苔像素数量和位置数据； 根据所述青苔像素数量和位置数据结合所述区域水槽图像进行处理，获得水槽清洁度评测指数； 将所述水槽清洁度评测指数与预设水槽清洁度阈值进行阈值对比，获得水槽的清洁状态，并根据清洁状态生成清除方案； 所述根据所述青苔像素数量和位置数据结合所述区域水槽图像进行处理，获得水槽清洁度评测指数，包括： 根据所述区域水槽图像提取区域水槽图像的区域像素数量； 将所述青苔像素数量与所述区域像素数量进行对比，获得区域水槽图像对应的区域青苔覆盖率，再进行求均值处理，获得水槽青苔覆盖率； 获取预设范围内区域水槽图像的总数量，根据所述位置数据判定预设范围内存在青苔的区域水槽图像数量； 将所述区域水槽图像数量与所述总数量进行对比，获得预设范围对应的区域青苔密度，再进行求均值处理，获得水槽青苔密度； 根据所述区域青苔覆盖率进行处理，获得青苔分布均匀性数据； 将所述水槽青苔覆盖率、水槽青苔密度和青苔分布均匀性数据输入预设水槽清洁度评测模型中处理，获得水槽清洁度评测指数； 其中，预设水槽清洁度评测模型通过获取历史样本的水槽青苔覆盖率、水槽青苔密度和青苔分布均匀性数据及对应的水槽清洁度评测指数训练获得。

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