基于记忆增强的污泥脱水状态级联识别方法、装置及终端与流程

本发明涉及图像检测，尤其涉及一种基于记忆增强的污泥脱水状态级联识别方法、装置及终端。

背景技术：

1、污泥脱水是污水处理流程中的核心工序，污泥絮凝状态直接决定脱水效率与最终出泥含水率，絮凝效果精准检测是实现加药量实时优化、厂区智能化闭环运营的关键前提。

2、目前污泥脱水絮凝状态检测主要包括，一是人工现场肉眼观测，凭经验手动调药。二是浊度、固含量等传感器在线采集物理参数。三是图像直接送入视觉大模型做端到端识别。四是传统计算机视觉提取手工特征，通过阈值完成判定。

3、然而现有技术人工检测主观误差大、无法24小时监测，传感器成本高、易腐蚀、仅能获取单一参数，纯大模型推理慢、api调用成本高，不适用于高频监测，传统计算机视觉（computational vision，cv）速度快但泛化差，光照复杂时误判多。进而导致现有检测手段无法同时兼顾识别准确率、实时响应速度与长期使用成本，识别精度难以随厂区持续运行迭代提升。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种基于记忆增强的污泥脱水状态级联识别方法、装置及终端，以解决现有技术难以兼顾污泥絮凝状态检测的识别准确率、实时响应速度与部署成本，且识别精度无法随运行持续迭代优化的技术问题。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种基于记忆增强的污泥脱水状态级联识别方法，包括：

3、采集污泥液面图像并截取roi区域，对所述roi区域提取多维cv特征指标，对各cv特征指标进行分离度计算，根据各cv特征指标的分离度确定权重，利用所述权重对所述多维cv特征指标加权融合，得到液态倾向评分；

4、根据预设阈值对所述液态倾向评分分区路由，在液态倾向评分满足高置信区间时，直接输出污泥脱水状态识别结果，在液态倾向评分满足模糊区间时，将污泥液面图像作为待判样本送入视觉大模型；

5、基于待判样本的多维cv特征指标和液态倾向评分，采用两层筛选机制从记忆增强库中检索与待判样本的相似样本案例，提取所述相似样本案例的案例特征和历史判定信息，所述相似样本案例包括正例和反例两类；

6、将所述多维cv特征指标注入提示词，并将所述相似样本案例的案例特征和历史判定信息拼接在提示词中，结合少样本学习驱动视觉大模型对所述待判样本进行状态识别，输出污泥脱水状态识别结果。

7、第二方面，本发明实施例还提供了一种基于记忆增强的污泥脱水状态级联识别装置，包括：

8、采集融合模块，用于采集污泥液面图像并截取roi区域，对所述roi区域提取多维cv特征指标，对各cv特征指标进行分离度计算，根据各cv特征指标的分离度确定权重，利用所述权重对所述多维cv特征指标加权融合，得到液态倾向评分；

9、分区路由模块，用于根据预设阈值对所述液态倾向评分分区路由，在液态倾向评分满足高置信区间时，直接输出污泥脱水状态识别结果，在液态倾向评分满足模糊区间时，将污泥液面图像作为待判样本送入视觉大模型；

10、提取筛选模块，用于基于待判样本的多维cv特征指标和液态倾向评分，采用两层筛选机制从记忆增强库中检索与待判样本的相似样本案例，提取所述相似样本案例的案例特征和历史判定信息，所述相似样本案例包括正例和反例两类；

11、结果输出模块，用于将所述多维cv特征指标注入提示词，并将所述相似样本案例的案例特征和历史判定信息拼接在提示词中，结合少样本学习驱动视觉大模型对所述待判样本进行状态识别，输出污泥脱水状态识别结果。

12、第三方面，本发明实施例还提供了一种终端，包括：

13、一个或多个处理器；

14、存储装置，用于存储一个或多个程序；

15、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例提供的基于记忆增强的污泥脱水状态级联识别方法。

16、本发明实施例提供的基于记忆增强的污泥脱水状态级联识别方法、装置及终端，采集污泥液面图像并截取roi区域，对所述roi区域提取多维cv特征指标，对各cv特征指标进行分离度计算，根据各cv特征指标的分离度确定权重，利用所述权重对所述多维cv特征指标加权融合，得到液态倾向评分；根据预设阈值对所述液态倾向评分分区路由，在液态倾向评分满足高置信区间时，直接输出污泥脱水状态识别结果，在液态倾向评分满足模糊区间时，将污泥液面图像作为待判样本送入视觉大模型；基于待判样本的多维cv特征指标和液态倾向评分，采用两层筛选机制从记忆增强库中检索与待判样本的相似样本案例，提取所述相似样本案例的案例特征和历史判定信息，所述相似样本案例包括正例和反例两类；将所述多维cv特征指标注入提示词，并将所述相似样本案例的案例特征和历史判定信息拼接在提示词中，结合少样本学习驱动视觉大模型对所述待判样本进行状态识别，输出污泥脱水状态识别结果。通过传统cv特征加权分级过滤、记忆库正反例相似案例检索并融合进大模型提示词的级联架构，实现污泥脱水图像识别效果。

1.一种基于记忆增强的污泥脱水状态级联识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述roi区域提取多维cv特征指标，对各cv特征指标进行分离度计算，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设阈值对所述液态倾向评分分区路由，在液态倾向评分满足高置信区间时，直接输出污泥脱水状态识别结果，在液态倾向评分满足模糊区间时，将污泥液面图像作为待判样本送入视觉大模型，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于待判样本的多维cv特征指标和液态倾向评分，采用两层筛选机制从记忆增强库中检索与待判样本的相似样本案例，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多维cv特征指标注入提示词，并将所述相似样本案例的案例特征和历史判定信息拼接在提示词中，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合少样本学习驱动视觉大模型对所述待判样本进行状态识别，输出污泥脱水状态识别结果步骤之后，还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在三路反馈结论冲突且两路反馈置信度相同且结论相悖时，启动双盲复核流程裁定待判样本的真实正误，将待判样本进行标记存入记忆增强库，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合少样本学习驱动视觉大模型对所述待判样本进行状态识别，输出污泥脱水状态识别结果步骤之后，还包括：

9.一种基于记忆增强的污泥脱水状态级联识别装置，其特征在于，包括：

10.一种终端，其特征在于，所述终端包括：