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龍圖騰網獲悉四川海策科技有限公司申請的專利基于人工智能的河道水質檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119669859B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411778729.1，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于人工智能的河道水質檢測方法及系統是由白何;何洪瑤設計研發完成，并于2024-12-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的河道水質檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本申請實施例提供一種基于人工智能的河道水質檢測方法及系統，通過獲取河道水質檢測系統的現場采集數據作為區域水質監測樣本，并利用共享學習網絡對這些區域水質監測樣本進行水質狀態標簽預測，顯著提高了水質檢測的準確性和效率。具體來說，通過從多個參與聯動網絡參數學習的訓練實體中選取訓練效果最好的深度學習網絡作為共享學習網絡，確保了水質狀態標簽預測數據的可靠性和高精度。進一步地，依據這些預測數據對目標水質評估模型進行參數學習，確定了優化后的目標應用程序，從而能夠生成更為精準的水質狀態標簽預測數據。該方法不僅提升了水質檢測的智能化水平，還有效降低了傳統水質檢測方法中可能存在的人為誤差和時間成本。

本發明授權基于人工智能的河道水質檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的河道水質檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取區域水質監測樣本，所述區域水質監測樣本為河道水質檢測系統的現場采集數據，所述河道水質檢測系統為執行聯動網絡參數學習的任意一個訓練實體； 依據共享學習網絡對所述區域水質監測樣本進行水質狀態標簽預測，生成水質狀態標簽預測數據，所述共享學習網絡為河道水質檢測系統從參與聯動網絡參數學習的其它訓練實體中獲取，所述共享學習網絡為其它訓練實體中訓練效果最好的深度學習網絡； 依據所述水質狀態標簽預測數據，對目標水質評估模型進行參數學習，確定所述目標水質評估模型對應的完成參數學習的目標應用程序； 將所述區域水質監測樣本加載到所述目標水質評估模型對應的完成參數學習的目標應用程序，生成優化的水質狀態標簽預測數據； 所述依據所述水質狀態標簽預測數據，對目標水質評估模型進行參數學習，確定所述目標水質評估模型對應的完成參數學習的目標應用程序，具體包括： 依據所述水質狀態標簽預測數據，對目標水質評估模型進行參數學習，生成完成參數學習的第一水質檢測網絡，所述目標水質評估模型依據所述水質狀態標簽預測數據進行深度學習； 依據第一現場驗證采集數據，對所述完成參數學習的第一水質檢測網絡進行檢測，生成第一水質狀態檢測數據，所述第一現場驗證采集數據為所述河道水質檢測系統的現場水質參數采集數據序列中的水質參數采集數據； 如果所述第一水質狀態檢測數據符合目標要求，則將所述完成參數學習的第一水質檢測網絡輸出為所述目標水質評估模型對應的完成參數學習的目標應用程序； 所述共享學習網絡為河道水質檢測系統從參與聯動網絡參數學習的其它訓練實體中獲取，具體包括： 獲取各個其它訓練實體的最近迭代網絡； 依據第二現場驗證采集數據，對各個最近迭代網絡進行檢測，生成第二水質狀態檢測數據，所述第二現場驗證采集數據為所述河道水質檢測系統的現場采集數據中的部分采集數據； 依據所述第二水質狀態檢測數據，將各個最近迭代網絡中訓練效果最好的深度學習網絡輸出為所述共享學習網絡； 所述依據所述水質狀態標簽預測數據，對目標水質評估模型進行參數學習，生成完成參數學習的第一水質檢測網絡，具體包括： 獲取余下現場采集數據；所述余下現場采集數據為所述現場采集數據中除第二現場驗證采集數據之外的部分或全部現場采集數據； 將所述水質狀態標簽預測數據和所述余下現場采集數據作為目標樣例學習數據，對所述目標水質評估模型進行參數學習； 所述獲取各個其它訓練實體的最近迭代網絡，具體包括： 獲取網絡索引序列；所述網絡索引序列用于記錄參與聯動網絡參數學習的各個訓練實體所運行的神經網絡信息，所述神經網絡信息包括網絡迭代標識以及網絡索引信息； 基于所述網絡迭代標識，確定各個其它訓練實體的最近迭代網絡； 基于各個其它訓練實體的最近迭代網絡的網絡索引信息，獲取各個其它訓練實體的最近迭代網絡。

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