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龙图腾网获悉四川云感知人工智能科技有限公司申请的专利基于机器学习与图像识别的污水净化处理药剂量控制系统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：CN119080087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202311325979.5，技术领域涉及：C02F1/00；该发明授权基于机器学习与图像识别的污水净化处理药剂量控制系统是由付国民;易茜;袁亮设计研发完成，并于2023-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习与图像识别的污水净化处理药剂量控制系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于机器学习与图像识别的污水净化处理药剂量控制系统，通过第一获取模块获取污水池内的目标水下图像以及污水池内的水质信息；第一特征提取模块提取所述目标水下图像的特征值；第一定量模块将所述水质信息、所述特征值输入至预先建立的预测模型中，得到加药泵的预测频率，其中，加药泵的频率与单位时间的加药量成正比；第一控制模块基于所述预测频率控制所述加药泵执行加药动作。本申请建立预测模型，得到加药量与水下特征值和水质信息之间的关系，从而通过提取的水下图像的特征值、水质信息确定加药泵的预测频率，从而自动控制加药量。

本发明授权基于机器学习与图像识别的污水净化处理药剂量控制系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习与图像识别的污水净化处理药剂量控制系统，其特征在于，包括： 第一获取模块，用于获取污水池内的目标水下图像以及污水池内的水质信息； 第一特征提取模块，用于提取所述目标水下图像的特征值；提取所述目标水下图像的 特征值，包括：对所述目标水下图像进行中心化处理，得到第一中间图像；将所述第一中间 图像转换为灰度图像；对所述灰度图像进行中值滤波处理，得到第二中间图像；对 所述第二中间图像的亮度进行调节，得到第三中间图像，以使得所述第三中间图像中的悬 浮颗粒轮廓更加清晰；确定所述第三中间图像中的悬浮颗粒的分布均匀度，并在所述第三 中间图像中的悬浮颗粒的分布均匀度大于预设的第一阈值时，提取所述第三中间图像中的 悬浮颗粒大小和悬浮颗粒数量；基于所述悬浮颗粒大小和悬浮颗粒数量构建所述目标水下 图像的特征值；确定所述第三中间图像中的悬浮颗粒的分布均匀度，包括：提取所述第三中 间图像中的轮廓特征；任意一个轮廓特征满足目标条件时，将所述轮廓特征作为悬浮颗粒 的轮廓，所述目标条件包括：（1）轮廓特征形成一个封闭图形；（2）封闭图形内的像素点的像 素值位于预先设置的像素值范围内；将所述第三中间图像划分为多个区域，并确定每个区 域中的悬浮颗粒数量以及悬浮颗粒的平均大小，其中，所述悬浮颗粒数量为悬浮 颗粒的轮廓的数量，所述悬浮颗粒的大小为悬浮颗粒的轮廓内像素点的数量；基于所述每 个区域中的悬浮颗粒数量以及悬浮颗粒的平均大小计算所述第三中间图像中的 悬浮颗粒的分布均匀度，所述分布均匀度的数学表达式为： 式中，为第一权重因子，为第二权重因子，为多个区域的悬浮颗粒数量的平均值，为多个区域的悬浮颗粒的平均大小的平均值；基于所述悬浮颗粒大小和悬浮颗粒数量构建所述目标水下图像的特征值，包括：计算所述第三中间图像中悬浮颗粒大小的平均值和标准差；基于所述平均值和所述标准差构建所述第三中间图像中悬浮颗粒大小的分布范围；基于所述悬浮颗粒大小的分布范围以及悬浮颗粒数量构建所述目标水下图像的特征值； 第一定量模块，用于将所述水质信息、所述特征值输入至预先建立的预测模型中，得到加药泵的预测频率，其中，加药泵的频率与单位时间的加药量成正比； 第一控制模块，用于基于所述预测频率控制所述加药泵执行加药动作。

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