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龙图腾网获悉中国环境科学研究院申请的专利一种基于人工智能的黑臭水体识别方法及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：CN119723355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510217681.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于人工智能的黑臭水体识别方法及系统是由苏洁;高红杰;史凯方设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的黑臭水体识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水体识别技术领域，具体为一种基于人工智能的黑臭水体识别方法及系统，包括以下步骤：收集水体图像，对水体图像进行像素级分析，计算每个像素的光谱响应，分析色彩分布，通过对比光谱特性和色彩标准，筛选匹配黑臭特征的图像区域，生成光谱特性数据。本发明通过对每个像素的光谱响应和色彩分布进行深入分析，能够在微观层面上识别水体中的污染特征，优化神经网络权重调整和图像处理，有效处理各种尺度和角度的图像，增强模型的泛化能力和环境适应性，通过细致的前向和后向传播优化，显著提升了网络在区分不同污染程度的水体图像中的表现，能够输出精确的污染等级评定结果，为制定更为有针对性的水质管理和污染治理措施提供数据支持。

本发明授权一种基于人工智能的黑臭水体识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的黑臭水体识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集水体图像，对水体图像进行像素级分析，计算每个像素的光谱响应，分析色彩分布，通过对比光谱特性和色彩标准，筛选匹配黑臭特征的图像区域，生成光谱特性数据；具体包括： 收集水体图像，捕捉水体自然状态，调整光圈和曝光设置优化图像清晰度和色彩饱和度，得到高分辨率水体图像集；基于所述高分辨率水体图像集，通过调节色彩阈值和对比度，记录每个像素的色彩编码，对数据进行分类存储，生成像素颜色数据；基于所述像素颜色数据，进行色彩匹配，与已知光谱标准进行比较，筛选匹配黑臭水体特征的像素区域，按照公式： ； 计算与光谱标准的差异，综合生成光谱特性数据，其中，代表色彩匹配程度，代表色彩通道权重，代表实际像素色彩值，代表光谱标准色彩值，表示色彩通道的数量； 根据所述光谱特性数据，调整神经网络层的权重，对图像进行旋转和缩放，优化训练样本多样性，提取每种变换后的水体图像特征，得到增强特征集； 通过所述增强特征集，执行神经网络前向传播和后向传播，优化神经网络权重和偏差参数，优化特征识别能力，区分污染程度差异的水体图像，生成优化识别记录； 根据所述优化识别记录，执行图像分类，识别并标注图像中的黑臭水体区域，分析黑臭水体区域内的纹理和色彩差异，输出标注分类结果；具体包括： 基于所述优化识别记录，设置图像分类参数，包括色彩阈值和纹理识别敏感度，标注图像中的黑臭水体区域，得到初步标注图像集；采用所述初步标注图像集，调节色彩和纹理滤镜参数，计算每个标注黑臭水体区域的纹理差异值，细化每个黑臭水体区域的特征分类，生成细化标注数据；基于所述细化标注数据，整合并输出每个黑臭水体区域的分类信息，生成标注分类结果； 其中，所述每个标注黑臭水体区域的纹理差异值，按照公式， ； 进行计算，其中，表示每个标注黑臭水体区域的纹理差异值，代表第像素点的纹理值，代表所选区域内所有像素点的纹理平均值，和分别代表水体区域和非水体区域的颜色均值，代表水体区域的表面积，代表水体区域的边界周长； 根据所述标注分类结果，进行污染等级评定，根据预设污染等级标准，对水体图像进行排序和分类，通过对比差异分类的图像特征，输出每个图像对应的污染等级，生成黑臭水体识别污染判定结果。

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