技术领域
[0001] 本发明涉及环境监测领域，具体涉及一种水环境监测装置。
相关背景技术
[0002] 随着经济的发展和生活水平日益提高，人们对环境保护也越来越重视。人类的生产活动和生活活动导致了水体的理化特征改变，造成水质恶化，对人类的生命健康造成严重的危害。水环境监测是环境保护的重要方面。水的污染程度可通过水的光谱特性来体现，水中杂质的含量、成分等会对水的光谱特性。
[0003] 然而，现有的水环境监测装置存在无法实时检测、误差大等问题。
具体实施方式
[0017] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关内容，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分。
[0018] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
[0019] 针对现有的水环境监测装置存在无法实时检测、误差大等问题，本发明提供了一种水环境监测装置，其包括：光源，用于生成监测光；
透射反射器，用于将监测光分为透射光分量和反射光分量，以使得透射光分量的传播方向与水流动方向相垂直，反射光分量的传播方向与水流动方向相同；
透射探测器，透射探测器用于接收透射光分量，并根据接收的监测光生成第一光谱信号，其中第一光谱信号包括透射光分量的光谱信息；
反射探测器，反射探测器用于接收反射光分量，并根据接收的反射光分量生成第二光谱信号，其中第二光谱信号包括反射光分量的光谱信息；以及
处理单元，处理单元用于接收第一光谱信号和第二光谱信号，并且处理单元基于接收的第一光谱信号，确定出与第一光谱信号对应的多个第一水质概率值，以及处理单元还用于使用第二光谱信号对多个第一水质概率值进行修正，从而将与多个第一水质概率值中的最大值对应的水质类型确定为水环境的水质类型。
[0020] 进一步地，处理单元还用于通过卷积神经网络确定出与第一光谱信号对应的多个第一水质概率值；以及处理单元还用于通过卷积神经网络确定出与第二光谱信号对应的多个第二水质概率值。
[0021] 进一步地，处理单元还用于使用第二水质概率值与第一水质概率值之间的差值对第一光谱信号进行修正，再通过卷积神经网络确定出与修正后的第一光谱信号对应的、经过修正的多个第一水质概率值。
[0022] 进一步地，处理单元还用于在卷积神经网络的交叉熵最小的情况下将与多个第一水质概率值中的最大值对应的水质类型确定为水环境的水质类型。
[0023] 进一步地，透射探测器包括：透射聚焦透镜和透射光谱分析单元。
[0024] 进一步地，反射探测器包括：反射聚焦透镜和反射光谱分析单元。
[0025] 进一步地，透射探测器布置为与光源相对准，并且透射探测器布置为透射探测器与光源的连接方向与水流动方向垂直。
[0026] 进一步地，反射探测器布置在水流动方向上。
[0027] 进一步地，水环境监测装置还包括准直器，准直器用于将光源生成的监测光转换成平行光。
[0028] 进一步地，卷积神经网络使用多对相互对应的第一光谱信号和水质类型和多对相互对应的第二光谱信号和水质类型进行了训练。
[0029] 下面将结合附图描述根据本发明一些实施方式的水环境监测装置。如图1所示，根据本发明一些实施方式的水环境监测装置100包括：光源101，用于生成监测光；
透射反射器102，用于将监测光分为透射光分量和反射光分量，以使得透射光分量的传播方向与水流动方向相垂直，反射光分量的传播方向与水流动方向相同。例如，图1中的箭头示出了水流动方向。
[0030] 透射探测器103，透射探测器103用于接收透射光分量，并根据接收的监测光生成第一光谱信号，其中第一光谱信号包括透射光分量的光谱信息；反射探测器104，反射探测器104用于接收反射光分量，并根据接收的反射光分量生成第二光谱信号，其中第二光谱信号包括反射光分量的光谱信息；以及
处理单元105，处理单元105用于接收第一光谱信号和第二光谱信号，并且处理单元基于接收的第一光谱信号，确定出与第一光谱信号对应的多个第一水质概率值，以及处理单元还用于使用第二光谱信号对多个第一水质概率值进行修正，从而将与多个第一水质概率值中的最大值对应的水质类型确定为水环境的水质类型。
[0031] 处理单元105可用于通过卷积神经网络确定出与第一光谱信号对应的多个第一水质概率值，其中每个第一水质概率值表示该水环境具有某一水质类型的概率。该卷积神经网络已使用多对相互对应的第一光谱信号和水质类型进行了训练。例如，处理单元105将第一光谱信号输入至该卷积神经网络后得到了与30种水质类型相对应的30个第一水质概率值。
[0032] 处理单元105还用于通过卷积神经网络确定出与第二光谱信号对应的多个第二水质概率值，其中每个第二水质概率值表示该水环境具有某一水质类型的概率。该卷积神经网络也已使用多对相互对应的第二光谱信号和水质类型进行了训练。例如，处理单元105将第二光谱信号输入至该卷积神经网络后得到了与30种水质类型相对应的30个第二水质概率值。
[0033] 处理单元105还用于使用第二水质概率值与第一水质概率值之间的差值对第一水质概率值进行修正。可能地，可通过S1=S1+a*∑（i P2i -P1i）来对第一光谱信号进行调整，其中P1表示第一水质概率值，P2表示第二水质概率值，a为修正系数并可经验地确定,i为水质类型的总数，然后再根据调整后的第一光谱信号确定新的第一水质概率值。
[0034] 处理单元105可在卷积神经网络的交叉熵最小的情况下将与多个第一水质概率值中的最大值对应的水质类型确定为该水环境的水质类型。
[0035] 水环境监测装置100还可包括准直器（未示出）。准直器可设置在光源101的出光端，从光源101发出的监测光经过准直器后被转换成平行光线。
[0036] 透射探测器103可包括：透射聚焦透镜和透射光谱分析单元。透射聚焦透镜用于将入射至透射探测器103的光聚焦至透射光谱分析单元，透射光谱分析单元用于对入射的透射光分量进行分析，以生成第一光谱信号。第一光谱信号包括透射光分量的光谱信息，例如光强、频率分布、频谱密度等。
[0037] 透射探测器103布置成与光源101相对准，以接收从水中透射的监测光。在使用时，透射探测器103布置为透射探测器与光源的连接方向与水流动方向垂直，以及反射探测器104布置在水流动方向上。如图1所示，反射探测器104布置在箭头所示的方向上，并且反射光分量的传播方向与箭头所示的方法相同。反射探测器104与透射反射器102的位置设置地足够大，以使得反射探测器104处的水环境已稳定。
[0038] 反射探测器104可包括：反射聚焦透镜和反射光谱分析单元。反射聚焦透镜用于将入射至反射探测器104的光聚焦至反射光谱分析单元，反射光谱分析单元用于对入射的反射光分量进行分析，以生成第二光谱信号。第二光谱信号包括反射光分量的光谱信息，例如光强、频率分布、频谱密度等。
[0039] 处理单元105可通过中央处理单元（CPU）等来实现。
[0040] 根据本发明实施方式的水环境监测装置将透射光谱信息和沿水流方向的反射光谱信息相组合，从而能够更准确地确定出水质类型。此外，根据本发明实施方式的水环境监测装置使用卷积神经网络来确定出水质概率值，节省了检测时间，提高了准确性。
[0041] 本领域的技术人员应当理解，上述实施方式仅仅是为了清楚地说明本发明，而并非是对本发明的范围进行限定。对于所属领域的技术人员而言，在上述公开的基础上还可以做出其它变化或变型，并且这些变化或变型仍处于本发明的范围内。
