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公开(公告)号：CN114782413A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210639475.X
申请日：2022-06-07
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明公开了一种基于显微镜图像的星杆藻类细胞统计方法，包括：采集藻类图像，对藻类图像进行预处理，去噪和增强图像的对比度；对增强后的灰度图像上进行二值化处理，获得二值图像；基于二值图像进行星杆藻类细胞检测，获取星杆藻类细胞的属性数据，根据属性数据验证是否符合星杆藻类细胞的特征；统计满足星杆藻类细胞特征的检测数据，获得星杆藻类细胞的细胞个数。本发明不需要在深度学习模型中直接检测星杆藻类细胞，减少了数据标注工作，提高了模型训练和模型优化的效率，并且具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN114627018A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210263753.6
申请日：2022-03-17
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明公开一种基于显微镜图像的颤藻类细胞统计方法，包括步骤一、图像预处理，步骤二、图像二值化处理，步骤三、查找最大外轮廓，步骤四、分析最大外轮廓和二值图像，计算颤藻类像素长度，步骤五、基于颤藻类像素长度，统计颤藻类细胞个数；本发明根据图像上颤藻类细胞的形态，采用了不同的策略来统计它们的细胞个数，极大地提高了曲线形态颤藻类的细胞统计精度，也提高了算法处理的效率，本方法不仅可以应用于颤藻类细胞个数统计，还可以应用于拟柱孢藻类、泽丝藻类、鞘丝藻类和束丝藻类等，具有广泛的适用性，且为独立的模块，便于算法后期的优化和维护。
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公开(公告)号：CN114418995A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210060099.9
申请日：2022-01-19
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明公开了一种基于显微镜图像的级联藻类细胞统计方法，包括：采集并标注藻类图像样本数据，构建深度学习模型；对深度学习模型进行训练，获得深度学习检测模型；基于深度学习检测模型对标注后的图像样本数据进行识别，获得识别结果；基于图像模式识别技术对识别结果进行细胞个数统计，获得统计结果。本发明将深度学习技术与图像模式识别技术相结合，深度学习检测模型只对藻类的种属和坐标进行识别，不需要关注群体性藻类内部的细胞，大大减少了数据标注的工作量，提高了模型训练和模型优化的效率。同时本发明适用范围广，既提高了浮游藻类的识别精度，也并且具有良好的扩展性和可维护性。
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公开(公告)号：CN119223724A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411592758.9
申请日：2024-11-08
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
IPC: G01N1/40
Abstract: 本发明公开一种浮游藻类样品批量自动浓缩装置及方法，属于水生生物监测技术领域，包括固定底座，固定底座一端设置有沉淀台，沉淀台可升降；升降机构，固接于固定底座中部；虹吸机构，包括引流器，引流器顶面低于沉淀台顶面，引流器设有排水口和若干入水口，入水口连通有软管，软管连通有虹吸导管，虹吸导管固接有吸水导管，若干虹吸导管与升降机构活动端固定连接，若干吸水导管纵向设置于沉淀台上方。本发明可同时对若干浮游藻类样品进行批量浓缩，高效快捷。
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公开(公告)号：CN114511851B
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202210113207.4
申请日：2022-01-30
Applicant: 中国南水北调集团中线有限公司 , 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明涉及一种基于显微镜图像的游丝藻类细胞统计方法，包括：获取游丝藻类彩色细胞图像，基于彩色细胞图像，计算颜色显著性特征，并对颜色显著性特征进行二值化处理，得到颜色显著性特征二值图像；基于颜色显著性特征二值图像，对游丝藻类细胞进行检测，得到检测结果，并对检测结果进行验证；若在颜色显著性特征二值图像中未检测到完整的游丝藻类细胞，则选择灰度特征二值图像重新进行检测，得到检测结果，并继续对检测结果进行验证；基于颜色显著性特征二值图像检测结果和灰度特征二值图像检测结果，统计游丝藻类细胞个数。本发明充分考虑了游丝藻类细胞的图像特征，通过颜色显著性特征与灰度特征相结合的方式，获得更加精确的统计结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114418995B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202210060099.9
申请日：2022-01-19
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明公开了一种基于显微镜图像的级联藻类细胞统计方法，包括：采集并标注藻类图像样本数据，构建深度学习模型；对深度学习模型进行训练，获得深度学习检测模型；基于深度学习检测模型对标注后的图像样本数据进行识别，获得识别结果；基于图像模式识别技术对识别结果进行细胞个数统计，获得统计结果。本发明将深度学习技术与图像模式识别技术相结合，深度学习检测模型只对藻类的种属和坐标进行识别，不需要关注群体性藻类内部的细胞，大大减少了数据标注的工作量，提高了模型训练和模型优化的效率。同时本发明适用范围广，既提高了浮游藻类的识别精度，也并且具有良好的扩展性和可维护性。
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公开(公告)号：CN114612490A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210263823.8
申请日：2022-03-17
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明公开一种基于显微镜图像的栅藻类细胞统计方法，包括步骤一、图像预处理后获得增强对比度后的图像，步骤二、图像二值化处理获得二值图像，步骤三、根据二值图像检测栅藻类细胞并计算出外轮廓数据，步骤四、计算栅藻类细胞属性，步骤五、结合二值图像和栅藻类细胞属性数据统计栅藻类细胞个数并对检测结果进行修正；本发明利用了栅藻类细胞的特征，对细胞个数进行了统计、估算和修正，统计效果比传统的深度学习模型更好，同时无需在深度学习模型中直接检测栅藻类细胞，减少了数据标注工作，提高了模型训练和模型优化的效率，且本发明方法为独立的模块，便于算法后期的优化和维护。
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公开(公告)号：CN116311243A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310284698.3
申请日：2023-03-22
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 , 武汉大江锐视生态科技有限公司 , 武汉润江生态科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于显微镜图像的藻类检测方法及系统，包括以下步骤：S1：采集水样不同液层的图像数据，获得序列图像；S2：计算所述序列图像的清晰度；S3：从所述序列图像中筛选出清晰度满足预设要求的图像数据；S4：构建藻类深度学习模型，利用所述藻类深度学习模型，在筛选出来的每张清晰图像上检测藻类种属和对应的像素坐标；S5：对所有筛选出来的清晰图像上检测出来的藻类结果进行合并，实现单视野下多液层藻类检测的目标。本发明将不同液层采集的清晰图像数据进行藻类检测与识别，然后将它们的检测结果进行合并，可以实现单视野下多液层藻类检测的目标。
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公开(公告)号：CN114495098B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210113473.7
申请日：2022-01-30
Applicant: 中国南水北调集团中线有限公司 , 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明公开一种基于显微镜图像的盘星藻类细胞统计方法及系统，统计方法包括以下步骤：对采集的原始盘星藻类显微镜图像进行预处理，获得待检测盘星藻类灰度图像；对待检测盘星藻类灰度图像进行边缘检测，获得盘星藻类边缘图像；检测盘星藻类边缘图像的凸包和凸缺陷，对凸包和凸缺陷进行校验，获得有效凸缺陷点；基于有效凸缺陷点，统计盘星藻类细胞个数。本发明利用盘星藻类的显微镜图像，通过图像模式识别技术准确统计出盘星藻类的个数。
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公开(公告)号：CN114782413B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202210639475.X
申请日：2022-06-07
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明公开了一种基于显微镜图像的星杆藻类细胞统计方法，包括：采集藻类图像，对藻类图像进行预处理，去噪和增强图像的对比度；对增强后的灰度图像上进行二值化处理，获得二值图像；基于二值图像进行星杆藻类细胞检测，获取星杆藻类细胞的属性数据，根据属性数据验证是否符合星杆藻类细胞的特征；统计满足星杆藻类细胞特征的检测数据，获得星杆藻类细胞的细胞个数。本发明不需要在深度学习模型中直接检测星杆藻类细胞，减少了数据标注工作，提高了模型训练和模型优化的效率，并且具有广泛的适用性。
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