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在线藻类人工智能分析系统
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详细信息
性能特点
·系统原理:基于浮游生物形态学图像和人工智能算法的在线水生态监测。主要功能:自动完成采样、预处理、分析等流程，无需人员值守，实时获取分析数据，通过海量数据累积，可为水生态质量监测及预警、浮游生物大数据构建及分析提供可靠支撑。
·适应标准:HJ1216-2021。
·自动监测:无需人工可对监测对象进行长期连续自动监测分析。监测周期:可设置自动分析时间间隔，满足不同场景需求。
·数据类型:总藻密度、总生物量、可识别物种的藻密度和生物量、优势物种及优势度、特定藻的水华预警。
·安装方式灵活便利:可岸边独立监测，也可安装于水质自动监测站，补充生物指标监测。
技术参数
型号 | AH-OL |
检测对象 | 浮游植物、浮游动物 |
检测通量 | 实时在线，单通道 |
样品池规格 | 20mmx20mm，0.1mL |
物镜规格 | 20x |
检测速度 | <20 分钟/样品 |
对焦方式 | 自动对焦 |
成像相机 | 500万像素 |
图像浏览 | 全区域扫描拼接图像的全景浏览 |
物种鉴别 | 基于深度学习算法的藻类物种自动鉴别 |
计数方式 | 全片计数方式 |
藻类检测模块技术参数 | |
分析参数 | 优势藻种、藻分类、总藻密度 |
可识别物种 | 140+ |
物种图谱 | 科学出版社藻类数据库、Algac-Hub数据库 |
智能报表 | 物种分类地位;强细胞计数;单细胞长度、单细胞宽度、单细胞高度、 单细胞直径、单细胞面积、单细胞体积、细胞密度、生物量。 自动计算细胞密度与生物量的平均值:生物多样性分析:历史数据查询检素与对比。 |
浮游动物检测模块技术参数 | |
分析参数 | 浮游动物分类、生物密度、生物量、优势种等 |
可识别物种 | 40+ |
物种图谱 | 科学出版社藻类数据库、Algac-Hub数据库 |
智能报表
| 选定物种的中文名、拉丁名、物种分类地位、物种形态参数、个体密度、生物量、生物多样性分析;历史数据查询检索与对比(总 密度数据，门类密度数据、优势种密度数据)。 |
