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❝ 「期刊」 ：Water Environment Research 「原题」 ：Integrating Vision-Based AI and Language Models for Real-Time Water Pollution Surveillance 「译题」 ：集成视觉人工智能和语言模型用于实时水污染监控 「DOI」 ：10.1002/wer.11092 ❞ 图片摘要 成果简介 摘要 近年来，水污染已成为全球性问题，影响超过 20 亿人口。为应对这一挑战，本研究开发了一种实时视觉监控系统，结合大型语言模型（LLMs），用于监测水体表面的污染。系统通过集成摄像头和树莓派处理输入帧，并链接 LLMs 生成污染物的上下文信息。研究中使用了七种主要的水体污染物类型进行视觉模型训练，以实现准确检测。ChatGPT API 的集成使得系统能够提供关于检测到的污染的详细信息。这种多模态监控系统能够自主监控水体并及时通知当地政府，减少人为干预。 亮点 开发了一种 「集成视觉 AI」 和 「LLMs」 的
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