秋季一到，氣溫就像坐滑梯一樣驟降，這可給在線水質(zhì)分析儀帶來了不小的麻煩。在很多使用在線水質(zhì)分析儀監(jiān)測藍(lán)綠藻的場景中，大家發(fā)現(xiàn)儀器的識別準(zhǔn)確率大幅下降。這是因?yàn)榍锛镜蜏刈屗{(lán)綠藻“變了臉”，而在線藍(lán)綠藻水質(zhì)分析儀還沿用著原來的識別算法，結(jié)果就是頻繁出現(xiàn)誤判。打個(gè)比方，這就好像我們用舊軟件去識別新圖片，怎么看都覺得不對勁，自然沒辦法準(zhǔn)確識別出來。

　　某城市的一個(gè)公園就深受其害。這個(gè)公園的湖泊里經(jīng)常會出現(xiàn)藍(lán)綠藻水華現(xiàn)象，所以一直依靠在線水質(zhì)分析儀來監(jiān)測藍(lán)綠藻情況，以便及時(shí)采取防控措施。然而，在秋季氣溫下降后，分析儀給出的數(shù)據(jù)總是不準(zhǔn)確。公園管理方按照這些不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來安排防控工作，結(jié)果延誤了水華防控的最佳時(shí)機(jī)，導(dǎo)致湖泊里的藍(lán)綠藻大量繁殖，水華現(xiàn)象愈發(fā)嚴(yán)重，不僅影響了湖泊的美觀，還對周邊的生態(tài)環(huán)境造成了一定的破壞。

　　原理拆解：低溫如何改變藍(lán)綠藻識別特征?

　　要弄清楚為什么會出現(xiàn)這種情況，就得深入了解低溫對藍(lán)綠藻的影響。藍(lán)綠藻是一種對環(huán)境變化非常敏感的藻類。當(dāng)氣溫驟降時(shí)，藍(lán)綠藻的細(xì)胞結(jié)構(gòu)會發(fā)生收縮，就好像人在寒冷的時(shí)候會縮成一團(tuán)一樣。同時(shí)，藍(lán)綠藻體內(nèi)的色素分布也會發(fā)生變化。這些變化直接導(dǎo)致了藍(lán)綠藻的光學(xué)特征與以往不同。

　　而在線水質(zhì)分析儀的原識別算法是基于正常溫度下藍(lán)綠藻的光學(xué)特征建立的。舊算法里并沒有包含低溫環(huán)境下藍(lán)綠藻的這些新特征，所以當(dāng)它去識別低溫下的藍(lán)綠藻時(shí)，就像是在一堆拼圖里找不到合適的那一塊，自然無法準(zhǔn)確匹配識別，從而出現(xiàn)大量的誤判情況。

　　解決方案：升級算法，讓儀器“認(rèn)識新藻”

　　面對這個(gè)問題，藍(lán)綠藻水質(zhì)測定儀廠家給出了精準(zhǔn)的應(yīng)對方法，那就是升級分析儀的AI識別模型。具體來說，就是要納入低溫藻種專屬特征庫。通過對大量低溫環(huán)境下藍(lán)綠藻樣本的研究和分析，提取出它們獨(dú)特的光學(xué)特征，并將這些特征添加到識別算法中。這樣一來，算法就相當(dāng)于學(xué)習(xí)了低溫下藍(lán)綠藻的新“模樣”，能夠更好地“認(rèn)識”它們。

　　就好比我們教一個(gè)小朋友認(rèn)識新的動物，給他看新動物的圖片，告訴他這種動物的特點(diǎn)，下次他再見到的時(shí)候就能準(zhǔn)確認(rèn)出來了。升級后的算法就像是這個(gè)學(xué)了新知識的小朋友，能夠更準(zhǔn)確地識別出低溫下的藍(lán)綠藻。

　　效果驗(yàn)證：數(shù)據(jù)飆升，防控有保障

　　事實(shí)證明，這個(gè)升級方案非常有效。某公園在應(yīng)用了升級方案后，藍(lán)綠藻識別準(zhǔn)確率發(fā)生了驚人的變化。原來只有75%的識別準(zhǔn)確率，升級后一下子飆升到了98%。這一數(shù)據(jù)的提升為公園的水華預(yù)警工作提供了可靠的數(shù)據(jù)支撐。

　　公園管理方可以根據(jù)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)及時(shí)采取防控措施，在藍(lán)綠藻還沒有大規(guī)模繁殖之前就進(jìn)行干預(yù)，有效避免了水華現(xiàn)象的發(fā)生。其他有類似需求的地方也可以借鑒這個(gè)經(jīng)驗(yàn)，通過升級在線水質(zhì)分析儀的算法，提高藍(lán)綠藻識別準(zhǔn)確率，更好地保障水域的生態(tài)環(huán)境和水質(zhì)安全。如果你遇到水質(zhì)監(jiān)測難題，歡迎隨時(shí)咨詢邁德施藍(lán)綠藻水質(zhì)傳感器廠家