[发明专利]基于改进YOLO模型的堤防管涌险情智能识别方法有效
| 申请号： | 202111569461.7 | 申请日： | 2021-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN114241310B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 许小华;叶发茂;张秀平;高江林;周信文;黄萍 | 申请（专利权）人： | 江西省水利科学院;东华理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/762;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南昌丰择知识产权代理事务所(普通合伙) 36137 | 代理人： | 张荣 |
| 地址： | 330029 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进YOLO模型的堤防管涌险情智能识别方法，该方法包括改进和训练YOLO模型流程和基于改进YOLO模型堤防管涌识别的过程。改进和训练YOLO模型流程包括数据采集、制作样本、图像去背景处理和模型改进和训练步骤；基于改进YOLO模型识别的堤防管涌过程包括获取图像、划分窗口、图像处理与堤防管涌识别和输出最终识别结果等步骤。本发明利用单个YOLO模型实现堤防管涌目标特征提取、识别、目标定位等过程，克服人工特征提取的不足深层次挖掘数据所含信息；修改了原始YOLO模型，提升到小目标识别能力和速度，利用针对性的图像背景方法，分离大部分图像的背景，减少图像背景的干扰，提高堤防管涌识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 yolo 模型 堤防 险情 智能 识别 方法 | ||
【主权项】：
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