CN112766384A - 一种基于深度学习的藻类絮体去除率评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于深度学习的藻类絮体去除率评估方法，本发明先获取混凝过程中藻絮体图像，将藻絮体图像和对应去除率建立数据标签，对藻类絮体图像进行预处理，将预处理后的图像制作成数据包，将数据集中的絮体图像根据数据标签分成不同的去除率类别。同时将数据包内的数据分为训练集，验证集和测试集；建立DenseNet卷积神经网络模型，将数据集输入至卷积神经网络中进行迁移学习，得到训练好的卷积神经网络模型，并用验证集进行验证，保证模型的准确性；使用训练好的模型对测试集藻絮体进行识别。本发明将深度学习算法应用于絮体图像识别中，能够优化传统自动混凝流程，同时对高藻水的去除率进行预测。
Description
技术领域
本发明属于检测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的藻类絮体去除率评估方法。
背景技术
随着近年来我国工农业的快速发展，大量工农业废水排入水体，导致水体富营养化，进而引发一系列藻类爆发问题，给净水工艺带来了极大的挑战。传统除藻一般采用强化混凝的方式对藻类进行去除，因此藻类爆发问题给净水厂混凝工艺提出了更高的要求，而国内的水厂一般采用人工经验投加的方式，存在严重的系统滞后性。不能有效的应对突发的藻类爆发威胁。
显示式混凝控制系统(Flocculation Control Device，FCD)是国内自行研发的混凝自动投药系统，能够通过对混凝过程中絮体图像进行采集，预处理，二值化，特征提取，获取絮体的等效粒径，通过建立粒径与出水效果的关系对混凝投药进行自动控制。但是对于复杂水质的处理效果却不尽人意，宋启敏等认为对于水质频繁变换的水体，FCD使用的简单的数学模型并不能很好的获取到目标絮体的等效直径。同时由于含藻絮体的结构特殊性(藻细胞絮体十分疏松，呈现相互牵连的絮状)二值化后的絮体图往往不具有参考性，如图1所示，正常水质条件下，图像阈值分割(二值化)能够有效的获取絮体图像的特征参数，而藻类爆发条件下，阈值分割后的絮体图像并不能提供任何有效的特征参数。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种基于深度学习的藻类絮体去除率评估方法。本发明通过对藻类混凝絮体的识别实现藻类去除率的预测，克服了现有的图像阈值分割(二值化)在藻类爆发条件下无法任何有效的特征参数，难以预测含藻絮体去除率的情况。
为达到上述技术效果，本发明的技术方案是：
一种基于深度学习的藻类絮体去除率评估方法，包括以下步骤：步骤一、进行混凝过程中藻絮体图像的采集得到藻类絮体图像，将藻絮体图像和对应去除率建立对应关系和数据标签并根据数据标签值进行去除率区间的划分，建立不同去除率区间类别的絮体图像数据集；
步骤二、对藻类絮体图像进行预处理，将预处理后的图像制作成数据包，同时将数据包内的数据分为训练集，验证集和测试集；
步骤三、建立卷积神经网络模型，将训练集输入至卷积神经网络中进行迁移学习，得到训练好的卷积神经网络模型，并用验证集进行验证，保证卷积神经网络模型的准确性；
步骤四、使用训练好的卷积神经网络模型对测试集中的藻絮体进行识别，根据标签数据进行去除率区间的预测；若预测的准确率大于或等于预设阈值则得到最终的卷积神经网络模型，若预测的准确率低于预设阈值则继续训练，则重新进行训练至得到最终的卷积神经网络模型；
步骤五、采用最终的卷积神经网络模型进行藻类絮体去除率的预测。
进一步的改进，所述步骤一中，混凝过程在实验室进行，利用铜绿微囊藻与水库水配置12种不同藻浓度的目标高藻水，利用10mg/L聚合氯化铝进行混凝获得藻絮体图像。
进一步的改进，所述步骤一中的图像采集通过电子显微镜采集，每一种藻浓度对应的絮体图像采集数量为200±20张，共采集2334张絮体图像，分别对应12种不同的去除率。
进一步的改进，所述步骤一中，絮体图像数据集建立过程包括将收集到的不同藻类絮体根据对应的数据标签分为60％以下；60％到70％；70％到90％；90％以上四个类别。
进一步的改进，所述步骤中，图像预处理过程包括，图像的翻转以和图像的随机裁剪。
进一步的改进，所述步骤三的卷积神经网络为DenseNet-121深度学习模型，包括4个密集块和3个转化层，分类层采用全连接网络模型，去除原有softmax层，并将输出个数改为4个。
进一步的改进，所述步骤三的卷积神经网络训练过程利用迁移学习进行训练，即固定DenseNet网络的除最后一层外的网络参数，重新训练最后一层的网络参数完成模型的训练。
本发明的优点：
本发明为混凝自动投药系统中的絮体图像识别提供了新的方案，可以改进传统FCD絮体图像处理的不足，实现对高藻水混凝后去除率的预测。
附图说明
图1不同浓度藻混凝后的絮体图像与二值化处理后的絮体图像；
图2.不同藻浓度对应的去除率；
图3不同去除率区间的絮体图像示例；
图4 DenseNet卷积神经网络结构示意图；
图5模型训练结果图；
图6模型测试的混淆矩阵图。
具体实施方式
以下通过具体实施方式对本发明的技术方案作具体说明。
本发明的实施方式涉及一种基于深度学习藻絮体图像识别的去除率预测方法，该方法首先通过实验采集藻絮体图像并记录对应的去除率制成带去除率标签的絮体图像数据库。构建神经网络模型。最后对测试集的絮体图像进行识别，并对模型的识别效果进行评价，以便后续应用于实际生产，具体包括以下步骤：
1.数据的采集过程
利用铜绿微囊藻与水库水配置12种不同藻浓度的目标高藻水，利用10mg/L聚合氯化铝进行混凝获得藻絮体图像。图像采集通过电子显微镜采集，每一种藻浓度对应的絮体图像采集大约200张，共采集2334张絮体图像，分别对应12种不同的去除率。各种浓度对应的去除率如图1所示。
2.数据预处理过程
图像数据集建立过程中首先将收集到的不同藻类絮体根据其去除率大小分为60％以下；60％到70％；70％到90％；90％以上四个类别。以上四个类别即为目标絮体的数据标签。不同去除率类别的示例图如图2所示。
3.数据集建立
将图像打乱并进行图像的随机裁剪，翻转，镜像操作。将目标图像规格化为224×224的图像。完成处理后将所有数据打散并划分训练集、验证集和测试集。
4.DenseNet卷积神经网络模型
DenseNet模型源于ResNet模型，ResNet模型的优秀源于它可以训练出更深的CNN模型，从而提高模型的准确度。而DenseNet模型延续了ResNet模型的思路，但不同于ResNet，他提出了一个密集连接机制，称为密集块(Dense Block)，密集块中每个层需要接受前面所有层作为其额外输出。
对于一个L层的网络，其共包含
个连接，所以DenseNet网络在L层的输出为
Xl＝Hl([X0,X1,X2,…Xl-1])
Hl:非线性转化函数，由一系列卷积，池化，批标准化，线性整流函数组成
这种特殊的连接方式需要各个层的特征图大小一致。所以DenseNet网络采用了密集块和转化层的结构，转化层主要由卷积层和池化层组成，可以实现特征图的大小变换。图3是网络的具体结构。DenseNet-121网络结构如表1所示。
表1 DenseNet-121网络结构
5.模型训练
本文利用迁移学习对模型进行训练，迁移学习主要的实现方法是将一个已经训练好的模型参数移植至需要训练的模型中去，只用训练后几层网络即可实现目标模型的训练。本文中固定DenseNet-121的部分网络参数，对最后一层即分类层进行调整，将输出改为4个，重新训练最后几层的网络参数，完成模型训练。
模型训练基于python语言的编程环境，使用了TensorFlow 2.0框架，Pycharm开发环境在计算机上训练模型，计算机处理器为Intel Core i5-8400，内存大小为16G，显卡为Nvidia GeForce 1060，模型训练的过程中采用了自适应估计算法(Adaptive MomentEstimation)对目标模型进行优化，设置学习率为0.001，训练批量大小为32，训练轮数设置为50。
6.训练结果与评价
使用分类交叉熵损失函数将模型训练50轮后，实验结果如图4所示，由实验结果可知模型在较短时间内，训练集和验证集的准确性都提升到一个较高的水平，经过50轮的训练，模型的验证集准确度达到了91％，测试集的准确度达到了89％。
混淆矩阵是模型精度评价的一种方式，能够实现分类结果的可视化，从而直观的看出模型预测结果和实际结果的差异，便于分析模型的优劣性。用户精度(User Accuracy)和生产者精度(Producer accuracy)是混淆矩阵中的两个重要的指标，在本文的背景下，用户精度指的是某去除率区间的絮体图像被正确识别到该去除率区间的数量和该去除率区间中的絮体图像总数的比例。生产者精度指的是某去除率区间的絮体图像被正确识别到该去除率区间的数量和被识别成该去除率区间的絮体图像总数的比例。
模型测试的混淆矩阵和模型测试精度表由图5和表2所示，在混淆矩阵中纵轴的数值代表不同的去除率区间类别，横轴数值表示模型识别的去除率类别。对角线上的数值表示模型正确识别的絮体图像数量。结合模型测试精度表可以看出，模型对去除率90％以上的识别效果较好，无论是UA还是PA的精度都达到了96％以上，说明模型对正常的水质情况能够给出准确的判断，同样的对于去除率小于60％的情况，其PA能够达到99％,说明模型能够对高藻水的混凝去除给出预警。其余的预测精度都达到70％，基本达到所需的技术要求。
表2模型测试精度表
上述仅为本发明的一个具体导向实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明的保护范围的行为。
Claims (7)
1.一种基于深度学习的藻类絮体去除率评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、进行混凝过程中藻絮体图像的采集得到藻类絮体图像，将藻絮体图像和对应去除率建立对应关系和数据标签并根据数据标签值进行去除率区间的划分，建立不同去除率区间类别的絮体图像数据集；
步骤二、对藻类絮体图像进行预处理，将预处理后的图像制作成数据包，同时将数据包内的数据分为训练集，验证集和测试集；
步骤三、建立卷积神经网络模型，将训练集输入至卷积神经网络中进行迁移学习，得到训练好的卷积神经网络模型，并用验证集进行验证，保证卷积神经网络模型的准确性；
步骤四、使用训练好的卷积神经网络模型对测试集中的藻絮体进行识别，根据标签数据进行去除率区间的预测；若预测的准确率大于或等于预设阈值则得到最终的卷积神经网络模型，若预测的准确率低于预设阈值则继续训练，则重新进行训练至得到最终的卷积神经网络模型；
步骤五、采用最终的卷积神经网络模型进行藻类絮体去除率的评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的藻类絮体去除率评估方法，其特征在于,所述步骤一中，混凝过程在实验室进行，利用铜绿微囊藻与水库水配置12种不同藻浓度的目标高藻水，利用10mg/L聚合氯化铝进行混凝获得藻絮体图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的藻类絮体去除率评估方法，其特征在于,所述步骤一中的图像采集通过电子显微镜采集，每一种藻浓度对应的絮体图像采集数量为200±20张，共采集2334张絮体图像，分别对应12种不同的去除率。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的藻类絮体去除率评估方法，其特征在于，所述步骤一中，絮体图像数据集建立过程包括将收集到的不同藻类絮体根据对应的数据标签分为60％以下；60％到70％；70％到90％；90％以上四个类别。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的藻类絮体去除率评估方法，其特征在于，所述步骤中，图像预处理过程包括，图像的翻转以和图像的随机裁剪。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的藻类絮体去除率评估方法，其特征在于，所述步骤三的卷积神经网络为DenseNet-121深度学习模型，包括4个密集块和3个转化层，分类层采用全连接网络模型，去除原有softmax层，并将输出个数改为4个。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的藻类絮体去除率评估方法，其特征在于，所述步骤三的卷积神经网络训练过程利用迁移学习进行训练，即固定DenseNet网络的除最后一层外的网络参数，重新训练最后一层的网络参数完成模型的训练。
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210507 |
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