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    基于遠(yuǎn)程智能水污染監(jiān)控預(yù)測(cè)體系的探索研究

    2018-10-20 08:23:56陳振鍇
    數(shù)碼設(shè)計(jì) 2018年7期
    關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng)人工智能

    陳振鍇

    摘要:現(xiàn)如今,環(huán)境污染與保護(hù)已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)的重大問(wèn)題。特別是水污染問(wèn)題尤為嚴(yán)重,水是生命的起源,沒(méi)有了水人類(lèi)將無(wú)法生存。人類(lèi)用環(huán)境的代價(jià)換來(lái)了社會(huì)的進(jìn)步。今天我們享受物質(zhì)文明的同時(shí),被污染的環(huán)境也在向我們索要代價(jià)。如何提前預(yù)測(cè)水污染,及時(shí)的進(jìn)行水污染的治理將會(huì)是現(xiàn)在及今后最重要的課題之一。

    關(guān)鍵詞:探頭;物聯(lián)網(wǎng);GPS;遠(yuǎn)程;人工智能

    中圖分類(lèi)號(hào):X84 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-9129(2018)07-0065-01

    Abstract: nowadays, environmental pollution and protection have become a major problem in today's society. In particular, water pollution is especially serious. Water is the origin of life. Without water, human beings will not be able to survive. The human environment has paid for the progress of society. Today, while we are enjoying the material civilization, the polluted environment is also asking us for the price. How to predict water pollution ahead of time will be one of the most important issues in the future.

    Keywords: probe; Internet of things; GPS; remote; AI.

    1 人工嗅覺(jué)在智能水污染監(jiān)控預(yù)測(cè)體系中的應(yīng)用

    人工嗅覺(jué),可以直接理解為用探測(cè)設(shè)備模擬人的鼻子,也可以稱(chēng)呼為電子鼻?,F(xiàn)在有很多地方已經(jīng)開(kāi)始將電子鼻應(yīng)用于生產(chǎn)和生活中,嗅覺(jué)神經(jīng)系統(tǒng)電、化學(xué)信號(hào)傳遞和信息處理過(guò)程都很復(fù)雜,可能屬于非線性、非穩(wěn)態(tài)和混沌過(guò)程。文中主要采用的是嗅覺(jué)探測(cè)頭,虛擬人類(lèi)感應(yīng)探測(cè)技術(shù),模擬人類(lèi)的呼吸,將監(jiān)測(cè)的水源上方不遠(yuǎn)處安裝多個(gè)探測(cè)頭??諝馓綔y(cè)頭將實(shí)時(shí)吸收的空氣,進(jìn)行分解,與人類(lèi)所能接受的空氣指標(biāo)相比較,通過(guò)模擬人類(lèi)的最大呼吸量和最小呼吸量的空氣成分和濃度進(jìn)行監(jiān)控,根據(jù)平時(shí)的氣體分子量大小,結(jié)合天氣、自然條件等實(shí)際情況,建立常用氣味譜,利用模式識(shí)別系統(tǒng)設(shè)置好模式識(shí)別參數(shù),將若干氣味樣本的氣味譜作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入矩陣參數(shù),在經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)后進(jìn)行識(shí)別。如果,發(fā)現(xiàn)與平日的氣味分析不同,有一些特殊氣味產(chǎn)生,智能水污染監(jiān)控預(yù)測(cè)體系中的嗅覺(jué)探測(cè)系統(tǒng)就會(huì)激活預(yù)警功能。

    2 人工視覺(jué)在智能水污染監(jiān)控預(yù)測(cè)體系中的應(yīng)用

    人工視覺(jué),就是模擬人眼識(shí)別的機(jī)器視覺(jué)技術(shù),是一門(mén)涉及人工智能、神經(jīng)生物學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理、模式識(shí)別等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科。文中擬采用的人工視覺(jué)探測(cè)頭,首先通過(guò)探測(cè)頭上的攝像頭,將圖像進(jìn)行抓取。抓取后,將照片發(fā)送到圖像處理單元,由圖像處理單元進(jìn)行解析和判斷,經(jīng)過(guò)一系列數(shù)據(jù)化的處理過(guò)程,來(lái)進(jìn)行顏色、濃度、存活量等可視化的形式的判別。

    由于機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以快速獲取大量信息,而且易于自動(dòng)處理,特別是一些人類(lèi)無(wú)法監(jiān)測(cè)的地區(qū)或位置,都可以用機(jī)器眼代替人工眼來(lái)進(jìn)行視覺(jué)監(jiān)測(cè)。一是可以通過(guò)顏色辨別來(lái)提示異常變化,按照監(jiān)測(cè)水源在各個(gè)季節(jié)和天氣的變化采集固定圖像模板,一旦在相同的自然條件下,顏色發(fā)生變化,立刻進(jìn)行警示,并將警示的顏色按照有可能造成這種顏色的多種情況進(jìn)行分析,將分析結(jié)果傳導(dǎo)給系統(tǒng)和相關(guān)責(zé)任人。二是在監(jiān)測(cè)水域可以劃分一部分小區(qū)域,在小區(qū)域范圍內(nèi)飼養(yǎng)一部分本地水域生長(zhǎng)的動(dòng)植物進(jìn)行觀測(cè)。如果發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)的動(dòng)物有超過(guò)預(yù)設(shè)量死傷情況或者引起水內(nèi)植物環(huán)境變化,將進(jìn)行預(yù)測(cè)報(bào)警,提示環(huán)境監(jiān)測(cè)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)察,確定是否是由于水質(zhì)污染造成的水環(huán)境變化或者動(dòng)物死亡。

    3 人工觸覺(jué)在智能水污染監(jiān)控預(yù)測(cè)體系中的應(yīng)用

    首先,將觸覺(jué)探測(cè)頭根據(jù)水深及水流通過(guò)量的實(shí)際情況確定安置的位置,確定好位置后,采集當(dāng)前水溫及水流速度的數(shù)據(jù),結(jié)合四季變化及自然天氣的情況,進(jìn)行采集作為比對(duì)依據(jù)。一是通過(guò)觸覺(jué)系統(tǒng)感應(yīng)器發(fā)現(xiàn)水溫出現(xiàn)異常,會(huì)立刻觸發(fā)報(bào)警功能,通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)傳導(dǎo)給預(yù)測(cè)體系中;二是利用水流量和水流速度的感知。結(jié)合平日的水流量及水流速度進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集進(jìn)行預(yù)警。其中水量忽然降低,水流量忽然減速,都可以進(jìn)行提前預(yù)警等;三是障礙物的的觸碰頻率。如果某一段時(shí)間障礙物碰觸感應(yīng)器的頻率過(guò)于頻繁,超過(guò)警戒次數(shù),也將會(huì)觸發(fā)預(yù)警功能,并將相關(guān)數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)傳導(dǎo)給水污染監(jiān)控預(yù)測(cè)體系中。

    4 人工味覺(jué)在智能水污染監(jiān)控預(yù)測(cè)體系中的應(yīng)用

    人工味覺(jué),模擬人類(lèi)的味覺(jué)進(jìn)行感知,利用生物味覺(jué)構(gòu)造和對(duì)味覺(jué)模式的識(shí)別、味覺(jué)的定量檢測(cè)等技術(shù)設(shè)計(jì)的人工味覺(jué)探測(cè)器,也可稱(chēng)呼為電子舌。味覺(jué)探測(cè)頭如果探測(cè)到了類(lèi)似與酸、甜、苦、辣、咸等特殊味道,會(huì)根據(jù)多個(gè)探頭監(jiān)測(cè)的味道時(shí)間長(zhǎng)短來(lái)判定,如果存留時(shí)間達(dá)到警戒值,說(shuō)明是大范圍水質(zhì)變化,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)預(yù)警。同時(shí),人工味覺(jué)系統(tǒng)會(huì)立刻自動(dòng)抽取一部分水樣進(jìn)行比對(duì)、檢測(cè)。將水質(zhì)分別傳導(dǎo)至不同的試紙和不同的溶解溶液中,來(lái)判斷水的酸堿及目前水中含有的成分,并將報(bào)告通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)送至系統(tǒng)存儲(chǔ)及相關(guān)負(fù)責(zé)人手中。

    5 物聯(lián)網(wǎng)、GPS在智能水污染監(jiān)控預(yù)測(cè)體系中的應(yīng)用

    物聯(lián)網(wǎng)顧名思義就是物與物之間相連的互聯(lián)網(wǎng)。遠(yuǎn)程智能水污染監(jiān)控預(yù)測(cè)體系就是采用了它的定位、傳輸和嵌入式技術(shù),并將計(jì)算機(jī)軟硬件、傳感器技術(shù)、集成電路技術(shù)、電子應(yīng)用技術(shù)有機(jī)的融合到一起。每當(dāng)嗅覺(jué)、觸覺(jué)、味覺(jué)、視覺(jué)的子系統(tǒng)出現(xiàn)預(yù)警,都將通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行鎖定、追蹤及獲得相關(guān)數(shù)據(jù)資料,進(jìn)行跟蹤追查,它也是遠(yuǎn)程智能水污染監(jiān)控預(yù)測(cè)體系的關(guān)鍵核心、橋梁和紐帶。

    6 總結(jié)

    本文主要目的是想利用人工智能及信息化的先進(jìn)手段來(lái)提前預(yù)測(cè)水質(zhì)的污染,盡可能的做到提前發(fā)現(xiàn)、提前治理,避免造成更大的損失和傷害,針對(duì)遠(yuǎn)程智能水污染監(jiān)控預(yù)防體系的探索和研究是十分有意義,也是十分必要的,希望今后會(huì)有更多的研究人員加入到治理水污染中,為社會(huì)造福。

    參考文獻(xiàn):

    [1]黃贛輝,鄧少平. 人工智能味覺(jué)系統(tǒng):概念、結(jié)構(gòu)與方法[J]. 化學(xué)進(jìn)展,2006,(04):494-500.

    [2]陳海明,崔莉,謝開(kāi)斌. 物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)與實(shí)現(xiàn)方法的比較研究[J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2013,(01):168-188.

    [3]李沖,陳真誠(chéng). 基于LAPS的電子舌的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志,2012,(05):3653-3657.

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