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龙图腾网恭喜中冶赛迪技术研究中心有限公司申请的专利基于机器学习算法和图像识别的控藻系统与方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113987958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111340768.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习算法和图像识别的控藻系统与方法是由郑界设计研发完成，并于2021-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习算法和图像识别的控藻系统与方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于机器学习算法和图像识别的控藻系统与方法，属于水体控藻防控技术领域，本申请基于LightGBM算法构建叶绿素a浓度预测模型和智能加药模型，采集待控藻水域的水下周围实时图像，通过sobel算子，实现图像边界的确定，通过边界确定藻类特征参数，然后将藻类特征参数输入到叶绿素a浓度预测模型，并将获得的叶绿素a浓度和藻类特征参数输入智能加药模型，获得控藻药剂计量，根据控藻药剂计量喷洒控藻药剂，此外，本申请还对喷洒药剂后的水域进行事后监测。提升控藻药剂计量的精准度，实现精准控藻，降低控藻成本，同时可避免药剂过量产生的副作用。

本发明授权基于机器学习算法和图像识别的控藻系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习算法和图像识别的控藻方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：S1：基于LightGBM算法构建叶绿素a浓度预测模型；基于LightGBM算法构建智能加药模型；S2：采集待控藻水域的水下周围环境的实时图像；S3：确定所述实时图像的的藻类特征参数，所述藻类特征参数包括藻类等效面积和藻类分形维数；S4：将所述藻类特征参数代入所述叶绿素a浓度预测模型，获得叶绿素a的浓度；S5：判断叶绿素a浓度是否大于预设叶绿素a阈值，若是，进入下一步，若否，进入步骤S2；S6：前往目标藻类区域，到达目标藻类区域后，通过叶绿素a检测仪获取实际的叶绿素a浓度，判断所述实际的叶绿素a浓度是否大于预设叶绿素a阈值，若是，进入下一步，若否，进入步骤S2；S7：将所述藻类特征参数和实际的叶绿素a浓度输入所述智能加药模型，获得控藻药剂计量；S8：在目标藻类区域喷洒所述控藻药剂计量的药剂。

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