技术摘要：
本发明实施例提供一种水体COD快速检测方法及装置，该方法包括：获取待检测水体样本的光谱数据，进行特征提取得到特征数据；将提取到的特征数据，输入预设的COD检测模型，获取所述待检测水体样本的COD值；其中，所述预设的COD检测模型基于决策树算法构建，并根据带有COD 全部
背景技术：
在人类日常生活中，水是不可或缺的物质，是生命的源泉。近年来人们越来越关注 水质问题，而化学需氧量(Chemical Oxygen Demand，COD)是衡量水质的一个重要指标，在 评价水体有机物污染方面有着重要作用，是在河流污染等研究中能较快测定的有机物污染 参数，是以化学方法测量水样中需要被氧化的还原性物质的量，它与水体中有机污染物的 浓度成正比。 目前，在检测COD浓度时，普遍应用的是酸性高锰酸钾氧化法、重铬酸钾氧化法、快 速消解分光光度法、库仑法等等。然而这些方法都需使用高锰酸钾、重铬酸钾等化学试剂， 耗时久，操作麻烦，且处理不当易产生二次污染，不能实现实时实地检测水质的需求。
技术实现要素：
为了解决上述问题，本发明实施例提供一种水体COD快速检测方法及装置。 第一方面，本发明实施例提供一种水体COD快速检测方法，包括：获取待检测水体 样本的光谱数据，进行特征提取得到特征数据；将提取到的特征数据，输入预设的COD检测 模型，获取所述待检测水体样本的COD值；其中，所述预设的COD检测模型基于决策树算法构 建，并根据带有COD值标签的水体样本对应的特征数据训练后得到。 进一步地，所述将提取到的特征数据，输入预设的COD检测模型，包括：将提取到的 特征数据，输入预设的COD检测模型的多个决策树子模型中；根据每个决策树子模型的输出 结果，取平均值后，输出待检测水体样本的COD值；其中，每一决策树子模型均根据校正集样 本随机抽样训练得到。 进一步地，所述将提取到的特征数据，输入预设的COD检测模型之前，还包括：获取 多个已知COD值的光谱样本，按照预设比例划分为校正集和预测集；根据不同的决策树个 数，分别建立COD检测模型；对于每个COD检测模型，将校正集分别进行有放回采样后，得到 多个与决策树个数对应的子校正集，利用子校正集分别对决策树进行训练；基于预测集得 到每个COD检测模型的检测结果，选取使预测集相关系数最高的COD检测模型，并确定相应 的决策树个数，以得到所述预设的COD检测模型。 进一步地，所述选取使预测集相关系数最高的COD检测模型，并确定相应的决策树 个数，以得到所述预设的COD检测模型之后，还包括：在预设的特征个数范围内，分别基于预 测集得到COD的检测结果；选取使预测集相关系数最高的特征个数，作为输入预设的COD检 测模型的特征个数。 进一步地，所述获取待检测水体样本的光谱数据，包括：基于激光诱导击穿光谱技 术(简称LIBS)，获取待检测水体样本的光谱数据。 进一步地，所述获取待检测水体样本的光谱数据，包括：对每个待检测样本，采集 4 CN 111579547 A 说 明 书 2/7 页 预设数量的光谱得到多个光谱数据；对多个光谱数据求均值，得到待检测水体样本的光谱 数据。 第二方面，本发明实施例提供一种水体COD快速检测装置，包括：特征获取模块，用 于获取待检测水体样本的光谱数据，进行特征提取得到特征数据；水体检测模块，用于将提 取到的特征数据，输入预设的COD检测模型，获取所述待检测水体样本的COD值；其中，所述 预设的COD检测模型基于决策树算法构建，并根据带有COD值标签的水体样本对应的特征数 据训练后得到。 第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器 上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现本发明第一方面水体COD快 速检测方法的步骤。 第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算 机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明第一方面水体COD快速检测方法的步骤。 本发明实施例提供的水体COD快速检测方法及装置，只需获取待检测水体样本的 光谱数据，具有简单、易实现的特点，通过基于决策树算法COD检测模型实现COD值的检测， 耗时短、操作简便，不会产生二次污染，能够满足实时实地检测水质的需求。 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发 明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根 据这些附图获得其他的附图。 图1为本发明实施例提供的水体COD快速检测方法流程图； 图2为本发明另一实施例提供的水体COD快速检测方法流程图； 图3为本发明又一实施例提供的水体COD快速检测方法的决策树确定过程示意图； 图4为本发明再一实施例提供的水体COD快速检测方法流程图； 图5为本发明实施例最优模型对预测集样本的预测结果与样本实际值对比图； 图6为本发明实施例提供的水体COD快速检测装置结构图； 图7为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。
