技術特征：

1.一種基于目標識別的智能控藻方法，其特征在于，所述基于目標識別的智能控藻方法應用于無人船超聲控藻系統，所述基于目標識別的智能控藻方法包括：

2.根據權利要求1所述的基于目標識別的智能控藻方法，其特征在于，根據目標控藻水域在當前時間段的葉綠素a的平均濃度確定目標控藻水域在當前時間段的水華嚴重程度，具體包括：

3.根據權利要求1所述的基于目標識別的智能控藻方法，其特征在于，對目標控藻水域在當前時間段的不同位置的圖像進行藻類識別，確定每張圖像的藻體識別結果，具體包括：

4.根據權利要求3所述的基于目標識別的智能控藻方法，其特征在于，基于預訓練的藻類目標檢測模型，對目標控藻水域在當前時間段的不同位置的圖像進行藻類識別，確定每張圖像的藻體識別結果，具體包括：

5.根據權利要求3所述的基于目標識別的智能控藻方法，其特征在于，基于預訓練的藻類目標檢測模型，對目標控藻水域在當前時間段的不同位置的圖像進行藻類識別，確定每張圖像的藻體識別結果，之后還包括：

6.根據權利要求1所述的基于目標識別的智能控藻方法，其特征在于，根據目標控藻水域在當前時間段的水華嚴重程度、不同類型的藻體的數量及不同類型的藻體的增長率，制定控藻方案，具體包括：

7.根據權利要求6所述的基于目標識別的智能控藻方法，其特征在于，第一控藻方案的除藻周期為48h，第二控藻方案的除藻周期為24h；增長率閾值的取值范圍為100%-300%。

8.根據權利要求6所述的基于目標識別的智能控藻方法，其特征在于，在第一控藻方案中，當水華嚴重程度為輕度水華時，設置超聲除藻功率為5w/l；當水華嚴重程度為中度水華時，設置超聲除藻功率為20w/l；當水華嚴重程度為重度水華時，設置超聲除藻功率為30w/l。

9.一種基于目標識別的智能控藻裝置，其特征在于，包括：信息采集系統、目標識別與特征分析單元和智能控藻單元；

10.根據權利要求9所述的基于目標識別的智能控藻裝置，其特征在于，所述信息采集系統包括：水樣采集裝置、葉綠素a水質分析儀和圖像采集裝置；

技術總結
本申請公開了一種基于目標識別的智能控藻方法及裝置，涉及廢水生物處理技術領域。該方法基于葉綠素a的平均濃度進行水華嚴重程度的識別，根據不同位置的圖像進行藻類識別，獲得藻體識別結果，對不同位置的圖像的藻體識別結果進行統計，獲得目標控藻水域的不同類型的藻體的數量，并結合連續(xù)獲取的不同類型的藻體的數量進行增長率計算，進而制定控藻方案，本申請能夠實現水化嚴重程度、不同類型的藻體的數量及增長率的自動監(jiān)測，針對不同水化嚴重程度、不同類型的藻體的數量及增長率設置不同控藻方案，實現無人船控藻體系全天候定點水質監(jiān)測、水質數據分析預警及藻類爆發(fā)早期生長抑制等功能，完成高效針對性控藻。

技術研發(fā)人員：朱亮,潘奕,俞卓棟,柳一
受保護的技術使用者：浙江大學長三角智慧綠洲創(chuàng)新中心
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/4/28