基于Qwen2.5-VL模型及水质污染特征分析的河道污染识别研究

AI 赋能水环境监测：国产大模型的创新实践

1. 研究背景：AI 赋能水环境监测，国产大模型大有可为

随着中国生态文明建设的持续深入，水环境保护已成为环境保护工作的重中之重。近年来，国家不断加强水生态环境的监测与治理，河道监控系统与水质监测站点的建设日益普及。然而，现有的水环境监测体系仍然面临着诸多挑战：

• 数据处理低效：海量的视频和传感器数据需要人工分析，耗时耗力，且容易受到主观因素的影响。
• 商业方案昂贵：现有的智能水质监测系统多为订阅制服务，成本高昂，难以广泛推广。
• 识别精度不足：由于水质污染源识别的训练数据集相对较小，且行业应用较为小众，现有 AI 系统的识别效果往往难以满足实际需求。

与此同时，以千问为代表的国产大模型正在快速崛起，并在文本理解、图像识别、视频分析等领域展现出强大的能力。尤其是在 2025 年初，阿里巴巴发布的 Qwen 2.5-VL 系列模型在视觉理解领域取得了显著突破。其开源版本（如 Qwen 2.5-VL-7 B-Instruct）已经展现出卓越的图像识别和理解能力，为水环境污染源的自动识别奠定了坚实的技术基础。

本研究旨在探索如何利用 Qwen 2.5-VL 系列模型的强大视觉理解能力，结合水质监测数据的多因子分析，构建一套高效、精准、经济的河道污染识别系统，从而为水环境保护工作提供强有力的技术支持。

2. 研究思路：视觉 AI 与数据分析双剑合璧

本研究采用“视觉识别+数据分析”的双轨并行思路，将视觉大模型对水体图像/视频的识别与多因子水质数据的关联分析相结合，实现对河道污染的全面监测与智能预警：

1. 视觉识别路径：利用 Qwen 2.5-VL 模型对河道监控图像和视频进行实时分析，精准识别水体变色、漂浮物、藻类爆发等直观可见的污染现象。
2. 数据分析路径：基于水质监测站点采集的多项指标（如高锰酸盐指数、总磷、氨氮、温度、pH 值、溶解氧等），建立水质状态评估模型，敏锐捕捉数据层面的异常变化。
3. 多源融合判断：将视觉识别结果与水质数据分析结果进行交叉验证和融合判断，显著提高污染识别的准确性和可靠性。
4. 污染特征分析：针对常见水污染类型（如