活性污泥类原后生动物种类最多，其指标对活性污泥所处状态具有较高的参考价值，此类原后生动物作为优势种出现就可以认为此系统是较为成熟的污水厂活性污泥微生物图像识别系统，处理效果较理想。微生物AI数据库：钟虫/轮虫/表壳虫等。融合大模型，判断污泥膨胀/缺氧/负荷异常，让工艺调控更精准。

在活性污泥培养中期会作为优势原生生物出现。日常运营当中工况良好时也会出现少量草履虫。污泥恶化活性污泥絮体较小时草履虫或和豆形虫属、肾形虫属瞬目虫属波豆虫、尾滴虫属、滴虫属等作为优势原生生物出现。培养期的活性污泥中出现轮虫表明污泥基本培养成熟；运行中大量的轮虫出现可能预示着污泥要发生膨胀。而长期曝气过量污泥老化也会出现大量的无腔轮虫。丝状菌大量生长的可能原因：（1）曝气池DO浓度低（2）有机负荷低（3）不适当的营养物（N、P缺乏）(4)硫化物高(5)低pH。表壳虫以植物性鞭毛虫和单细胞藻类为主要食物。寡污性水体是它最适宜的生存环境；在活性污泥 BOD负荷低，污泥停留时间过长时，经常大量出现。

高清观察→拍照上传→AI识别+自动生成报告。

系统关键配置依据如下：

· GPU要求

· 训练阶段：需高性能GPU（显存≥32GB）加速Faster R-CNN（含ResNet50）训练，支持Cutout、旋转等数据增强操作。

· 推理阶段：边缘设备需满足实时性（如Jetson AGX Orin算力达200 TOPS）。

· 存储空间估算

· 原始图像：按10万张高分辨率显微图（5MB/张）≈ 500GB

· 增强后数据集：扩增5倍 → ≈2.5TB

· 模型存储：Faster R-CNN模型（ResNet50）≈500MB/版本

· 部署方案选择

· 云端方案：训练用云服务器（AWS EC2 P3实例/Azure NDv2），推理通过API调用。

· 边缘方案：现场部署Jetson设备，减少数据传输延迟。

· 标注工作站：多核CPU+大屏显示器（人工标注使用LabelImg工具）。

· 备份设备：NAS或磁带库（用于数据集版本管理）。

· 可优化项

· 若识别实时性要求高，建议采用TensorRT加速推理引擎。

· 数据增强阶段可加入FPGA加速（如Xilinx Alveo）。

中交路桥科技基安云智慧污水厂管理平台，实现对污水厂进行集中监控，真实反应污水厂的建设施工、生产、运维全过程状况。通过智慧污水厂管控平台对各个工艺环节设备设施进行集中监控，使得各级管理人员能够及时、准确、全面、直观的了解和掌握生产状况，进而实现对整个污水厂生产运维的统一指挥和智慧调度。同时基于大数据分析技术，建立智慧污水厂数学模型，通过监测进水水质、水量，智能调节加药量、曝气量、污泥回流量等，以降低污水厂的生产运营成本，科学指导污水厂的智慧运营，实现整个污水厂的节能降耗、出水水质的稳定达标。