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龙图腾网获悉湛江市润通水务工程有限公司;广东海洋大学申请的专利一种基于图像识别的高层建筑水质变化预测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：CN120766082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510909011.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于图像识别的高层建筑水质变化预测方法及系统是由祝海波;池慧;林财锋;吴优;詹海龙;庞嘉伟;林少桥;林剑华设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的高层建筑水质变化预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于图像识别的高层建筑水质变化预测方法及系统，所述方法包括：获取目标管道预设时间段的时序数据集，所述时序数据集包括目标水管预设时间段的第一图像时序数据、第二图像时序数据以及水质传感器时序数据；分别对所述第一图像时序数据和第二图像时序数据进行特征提取，获得对应的管道内壁锈斑变化特征和管道中心荧光变化特征；将所述管道内壁锈斑变化特征、管道中心荧光变化特征与水质传感器时序数据进行多模态融合，获得多模态时序数据，并输入至预设的水质变化预测模型，以使所述水质变化预测模型输出对应的水质变化预测结果；根据所述水质变化预测结果，生成对应的预警信号，提升高层建筑二次供水系统的供水安全性。

本发明授权一种基于图像识别的高层建筑水质变化预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的高层建筑水质变化预测方法，其特征在于，包括： 获取目标管道预设时间段的时序数据集，所述时序数据集包括目标水管预设时间段的第一图像时序数据、第二图像时序数据以及水质传感器时序数据，其中，所述第一图像时序数据是根据所述目标水管多个时刻的管道内壁图像数据构建获得，所述第二图像时序数据是根据所述目标水管多个时刻的管道中心图像数据构建获得； 基于图像识别技术从所述第一图像时序数据中分割锈斑区域，生成与各个管道内壁图像数据对应的各个管道内壁锈斑图像；根据各个所述管道内壁图像数据，分别计算各个管道内壁锈斑图像的面积覆盖率和边缘分形维数；根据所述面积覆盖率和边缘分形维数随时间的变化趋势，构建所述管道内壁锈斑变化特征；使用Otsu算法对所述第二图像时序数据进行二值化处理，生成与各个管道中心图像数据对应的二值化图像；计算获得各个所述二值化图像的平均灰度值；根据各个所述二值化图像的平均灰度值和预设的灰度-浓度映射模型，生成与各个管道中心图像数据对应的代谢产物浓度值，所述灰度-浓度映射模型是根据若干不同浓度的藻类代谢产物溶液和对应的若干二值化图像，使用最小二乘法拟合构建获得；根据所述代谢产物浓度值随时间的变化趋势，构建所述管道中心荧光变化特征； 将所述管道内壁锈斑变化特征、管道中心荧光变化特征与水质传感器时序数据进行多模态融合，获得多模态时序数据； 将所述多模态时序数据输入至预设的水质变化预测模型，以使所述水质变化预测模型根据所述多模态时序数据预测所述目标管道的水质变化趋势，进而输出对应的水质变化预测结果； 根据所述水质变化预测结果，生成对应的预警信号； 其中，所述水质变化预测模型是根据历史时序数据集对初始水质变化预测模型训练获得，所述初始水质变化预测模型基于长短期记忆网络构建获得。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湛江市润通水务工程有限公司;广东海洋大学，其通讯地址为：524000 广东省湛江市霞山区人民大道南20号混合四层办公楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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