基于卷积神经网络的生物式水质监测方法

来源：计量学报杂志2019年第4期北京时间：

作者：程淑红,张仕军,赵考鹏

单位：燕山大学 电气工程学院,河北 秦皇岛 066004

摘要：生物式水质监测通常是先通过提取水生物在不同环境下的应激反应特征,再进行特征分类,从而识别水质。针对水质监测问题,提出一种使用卷积神经网络(CNN)的方法。鱼类运动轨迹是当前所有文献使用的多种水质分类特征的综合性表现,是生物式水质分类的重要依据。使用Mask-RCNN的图像分割方法,求取鱼体的质心坐标,并绘制出一定时间段内鱼体的运动轨迹图像,制作正常与异常水质下两种轨迹图像数据集。融合Inception-v3网络作为数据集的特征预处理部分,重新建立卷积神经网络对Inception-v3网络提取的特征进行分类。通过设置多组平行实验,在不同的水质环境中对正常水质与异常水质进行分类。结果表明,卷积神经网络模型的水质识别率为99.38%,完全达到水质识别的要求。

关键词：计量学;生物式水质监测;卷积神经网络; Mask-RCNN图像分割法

基金资助：国家自然科学基金(61601400);河北省博士后基金(B2016003027);秦皇岛市科学技术研究与发展计划(201701B009)