本申請涉及水質檢測，尤其涉及一種基于光譜分析的水質污染物檢測方法、系統(tǒng)及設備。
背景技術：
1、現(xiàn)有車載式水質檢測裝置面臨多重技術挑戰(zhàn)，最突出的是無法同時對水中的多種污染物進行檢測，每次只能檢測單一指標，大大降低了水質監(jiān)測的效率。此外，車輛行駛過程中的震動干擾也嚴重影響著檢測設備的穩(wěn)定性和精確度，傳統(tǒng)裝置缺乏有效的抗震動機制，導致光學信號波動和數(shù)據(jù)失真。同時，環(huán)境光源變化對檢測結果的干擾也沒有得到很好的解決，這使得在不同光照條件下獲得的數(shù)據(jù)缺乏一致性和可比性。
技術實現(xiàn)思路
1、本申請?zhí)峁┝艘环N基于光譜分析的水質污染物檢測方法、系統(tǒng)及設備，進而有效消除了環(huán)境光變化和其他背景干擾，不僅能確定污染物類型，還能準確量化其濃度值。
2、本申請第一方面提供了一種基于光譜分析的水質污染物檢測方法，所述基于光譜分析的水質污染物檢測方法包括：
3、通過車載式水質檢測裝置中的多光譜傳感器陣列對車輛行駛過程中的水體樣本進行實時光譜數(shù)據(jù)采集，得到水體光譜三維數(shù)據(jù)立方體；
4、對所述水體光譜三維數(shù)據(jù)立方體進行抗震動波長校準和環(huán)境光源干擾消除處理，得到預處理光譜數(shù)據(jù)集；
5、對所述預處理光譜數(shù)據(jù)集執(zhí)行規(guī)范多元分解處理及污染物目標波段的水平局部約束優(yōu)化，得到針對不同類型水質污染物的增強特征指紋譜；
6、將所述增強特征指紋譜輸入深度置信網(wǎng)絡模型進行污染物特征匹配分析，得到所述水體樣本中存在的多種污染物類型及其對應濃度值。
7、本申請第二方面提供了一種基于光譜分析的水質污染物檢測系統(tǒng)，所述基于光譜分析的水質污染物檢測系統(tǒng)包括：
8、數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過車載式水質檢測裝置中的多光譜傳感器陣列對車輛行駛過程中的水體樣本進行實時光譜數(shù)據(jù)采集，得到水體光譜三維數(shù)據(jù)立方體；
9、干擾消除模塊，用于對所述水體光譜三維數(shù)據(jù)立方體進行抗震動波長校準和環(huán)境光源干擾消除處理，得到預處理光譜數(shù)據(jù)集；
10、約束優(yōu)化模塊，用于對所述預處理光譜數(shù)據(jù)集執(zhí)行規(guī)范多元分解處理及污染物目標波段的水平局部約束優(yōu)化，得到針對不同類型水質污染物的增強特征指紋譜；
11、匹配分析模塊，用于將所述增強特征指紋譜輸入深度置信網(wǎng)絡模型進行污染物特征匹配分析，得到所述水體樣本中存在的多種污染物類型及其對應濃度值。
12、本申請第三方面提供了一種電子設備，包括：存儲器和至少一個處理器，所述存儲器中存儲有指令；所述至少一個處理器調用所述存儲器中的所述指令，以使得所述電子設備執(zhí)行上述的基于光譜分析的水質污染物檢測方法。
13、與現(xiàn)有技術相比，本申請具有以下有益效果：通過多光譜傳感器陣列與四點彈性支撐架和磁流體阻尼器的組合應用，解決了車載環(huán)境下的震動干擾問題，確保了在車輛行駛過程中獲取穩(wěn)定連續(xù)的光譜數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了邊行駛邊檢測的功能。采用純光學無試劑檢測模式，完全避免了傳統(tǒng)車載水質檢測裝置中水與檢測劑混合不均導致的檢測偏差，從根本上提高了檢測結果的可靠性和一致性。通過對光譜數(shù)據(jù)在254-280nm、320-380nm和400-490nm三個特征波段的分析，本方法能夠同時檢測水體中的有機污染物、重金屬污染物和營養(yǎng)鹽類污染物，大幅提升了檢測效率。通過波長校準、暗信號扣除、散射校正和動態(tài)光源補償?shù)阮A處理技術，有效消除了環(huán)境光變化和其他背景干擾，保證了在各種光照條件下檢測結果的一致性?；谧兎肿跃幋a器和深度置信網(wǎng)絡的魯棒特征提取方法，結合多波段約束優(yōu)化和自適應閾值技術，顯著增強了對低濃度污染物的識別能力，拓展了檢測范圍。通過深度置信網(wǎng)絡模型進行污染物特征匹配分析，結合lasso回歸算法的濃度映射和決策融合技術，不僅能確定污染物類型，還能準確量化其濃度值。
1.一種基于光譜分析的水質污染物檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權利要求1所述的基于光譜分析的水質污染物檢測方法，其特征在于，所述通過車載式水質檢測裝置中的多光譜傳感器陣列對車輛行駛過程中的水體樣本進行實時光譜數(shù)據(jù)采集，得到水體光譜三維數(shù)據(jù)立方體，包括：
3.根據(jù)權利要求1所述的基于光譜分析的水質污染物檢測方法，其特征在于，所述對所述水體光譜三維數(shù)據(jù)立方體進行抗震動波長校準和環(huán)境光源干擾消除處理，得到預處理光譜數(shù)據(jù)集，包括：
4.根據(jù)權利要求1所述的基于光譜分析的水質污染物檢測方法，其特征在于，所述對所述預處理光譜數(shù)據(jù)集執(zhí)行規(guī)范多元分解處理及污染物目標波段的水平局部約束優(yōu)化，得到針對不同類型水質污染物的增強特征指紋譜，包括：
5.根據(jù)權利要求4所述的基于光譜分析的水質污染物檢測方法，其特征在于，所述對所述三維因子矩陣組執(zhí)行污染物目標波段的水平局部約束優(yōu)化，得到針對不同類型水質污染物的增強特征指紋譜，包括：
6.根據(jù)權利要求5所述的基于光譜分析的水質污染物檢測方法，其特征在于，所述基于所述帶權重的多波段優(yōu)化目標函數(shù)和變分自編碼器，對所述目標樣本因子矩陣、所述目標波長因子矩陣和所述目標時間因子矩陣進行非線性映射，得到魯棒性增強的污染物特征表示，包括：
7.根據(jù)權利要求1所述的基于光譜分析的水質污染物檢測方法，其特征在于，所述將所述增強特征指紋譜輸入深度置信網(wǎng)絡模型進行污染物特征匹配分析，得到所述水體樣本中存在的多種污染物類型及其對應濃度值，包括：
8.根據(jù)權利要求7所述的基于光譜分析的水質污染物檢測方法，其特征在于，所述采用高斯函數(shù)、lorentzian函數(shù)和voigt函數(shù)組成的光譜基函數(shù)集對所述初始特征映射結果進行特征提取，得到污染物目標波譜特征向量，包括：
9.一種基于光譜分析的水質污染物檢測系統(tǒng)，其特征在于，用于執(zhí)行如權利要求1-8中任一項所述的基于光譜分析的水質污染物檢測方法，所述基于光譜分析的水質污染物檢測系統(tǒng)包括：
10.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：存儲器和至少一個處理器，所述存儲器中存儲有指令；