[发明专利]基于级联卷积神经网络的河道漂浮物检测方法在审
| 申请号： | 202110658902.4 | 申请日： | 2021-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN113344885A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 黄自玮;张笑钦;刘丽颖;范晨翔 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/187;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京阳光天下知识产权代理事务所(普通合伙) 11671 | 代理人： | 李满红 |
| 地址： | 325035 浙江省温州市瓯海经济*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于级联卷积神经网络的河道漂浮物检测方法，包括：获取河道数据信息；对河道数据信息进行预处理；使用预处理后的数据信息制作数据集；将所述数据集输入至级联卷积神经网络模型中进行训练；通过训练好的级联卷积神经网络模型实时对河道进行实时监测，本发明通过实际拍摄和网络爬虫的方式获取河道区域图像和视频，并对河道区域图像和视频进行预处理后制作数据集，同时，并对训练集进行软数据增强，有效缓解了数据量不足的问题，可提高检测的精度，此外，将制作好的数据集输入级联卷积神经网络模型中进行训练，并过训练好的级联卷积神经网络模型实时对河道进行实时监测，能够高效地对漂浮物进行识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 级联 卷积 神经网络 河道 漂浮 检测 方法 | ||
【主权项】：
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