采用先进的物联网技术、传感技术和AI处理技术，运用神经网络自学习功能，实现对污水处理过程的实时在线可视化监测和异常诊断预警系统。该系统实现从污水进水水质，污水处理浮选池、生化曝气池、沉淀池等处理过程，泵房和鼓风机，刮渣机进行整体实时在线监测，异常诊断。发现异常，系统自动预警并通知相关人员及时做出处理，避免大量翻泥死泥等恶性事故发生，最大限度减少对污水处理的不利影响，保证污水场的平稳运行，确保污水100%达标排放。同时代替污水处理场现有的人工采样和巡检，做到24小时不间断监测。 1. 污水处理场全景展示，当池、罐或转动设备出现异常系统自动预警，全景画面自动弹出异常设备的视频画面，方便查看了解详情。 2. 开发在线识别监测污水沉降比和悬浮物的装置，并把监测结果和视频实时上传系统实现共享，出现异常系统报警，系统自动弹出识别画面，实现远程实时查看。 3. 实现以物联网为通讯技术载体污水处理处理场的动设备运行状态，水质、水位的实时监测。包括视频的实时在线采集、传输。 4. 实现建立以图像为核心信息要素，精确判断曝气池污水处理状态的算法模型。 5. 结合其他多种参数及上下游污水水质参数，建立和优化人工智能神经网络自学习的模型，达到准确判断污水处理过程的状态。 6. 通过神经网络自学习功能，引进相应的专家库，准确诊断异常。 7. 分析和诊断结果可视化，实现云计算和远程访问，智能预警。