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基于深度学习的疏浚泥资源化利用评价方法及系统
摘要文本
本发明提供了基于深度学习的疏浚泥资源化利用评价方法及系统,属于资源利用技术领域。首先获取疏浚泥样本;其次将所述疏浚泥样本进行物理分析、化学分析和生物分析,得到物理特征、化学特征和生物特征;再将疏浚泥样本图像输入到图像特征提取网络中进行特征提取,得到图像特征;然后将所述图像特征、所述物理特征、所述化学特征和所述生物特征输入到资源网络中进行识别,输出资源利用方式;最后根据所述资源利用方式进行规划,得到规划方案。本发明能够有效地评价疏浚泥的资源化利用潜力,提高疏浚泥的处理效率和资源化利用水平,减少疏浚泥的环境影响和处理成本,实现了对疏浚泥资源化利用潜力的高效、准确评估。
申请人信息
- 申请人:国家海洋局南海规划与环境研究院
- 申请人地址:510310 广东省广州市新港中路353号院1栋
- 发明人: 国家海洋局南海规划与环境研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于深度学习的疏浚泥资源化利用评价方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311740876.5 |
| 申请日 | 2023/12/18 |
| 公告号 | CN117455743A |
| 公开日 | 2024/1/26 |
| IPC主分类号 | G06Q50/26 |
| 权利人 | 国家海洋局南海规划与环境研究院 |
| 发明人 | 王琰; 严金辉; 关瑶; 薛飞; 杨帆; 石军; 王超; 石萍; 罗艳; 黄毅; 王亮 |
| 地址 | 广东省广州市新港中路353号院1栋 |
专利主权项内容
1.基于深度学习的疏浚泥资源化利用评价方法,其特征在于,所述方法包括:步骤S1:获取疏浚泥样本;步骤S2:将所述疏浚泥样本进行物理分析、化学分析和生物分析,得到物理特征、化学特征和生物特征;步骤S3:将疏浚泥样本图像输入到图像特征提取网络中进行特征提取,得到图像特征;步骤S4:将所述图像特征、所述物理特征、所述化学特征和所述生物特征输入到资源网络中进行识别,输出资源利用方式;步骤S5:根据所述资源利用方式进行规划,得到规划方案。