基于边缘计算的多要素一体化水体智能识别方法及生态站

摘要

本申请提供一种基于边缘计算的多要素一体化水体智能识别方法及生态站，方法包括：获取由水体检测传感组件采集的目标水域当前的至少一个第一水体透明度信息和至少一个第一水位信息；将浸有塞氏盘的目标水域图像输入预设的SSD深度学习网络，并基于该SSD深度学习网络输出的塞氏盘的图像识别结果，应用边缘计算方法获取目标水域当前的第二水体透明度信息；基于所述第二水体透明度信息和至少一个所述第一水体透明度信息确定所述目标水域当前的最优水体透明度信息。本申请能够在提高水质监测监测过程的稳定性和可靠性，并能够有效提高水质监测监测结果的准确性，进而有效提高对目标水域的水位和水体透明度的测量精度。