[发明专利]一种基于深度学习的水面漂浮物检测方法在审
| 申请号： | 202111494709.8 | 申请日： | 2021-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN114170549A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 李浩澜;陈首信;段勃;杨东鑫;谭光明;王佩 | 申请（专利权）人： | 中科计算技术西部研究院 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V20/52;G06V10/774;G06N3/08;G06V10/82;G06V10/74;G06T7/277 |
| 代理公司： | 重庆智慧之源知识产权代理事务所(普通合伙) 50234 | 代理人： | 余洪 |
| 地址： | 401121 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的水面漂浮物检测方法，涉及水面漂浮物检测技术领域；为了解决无法快速准确的在不同光照环境下识别出漂浮在水面上的漂浮物的问题；具体包括如下步骤：初始化漂浮物检测系统后对河道摄像头进行故障检测，系统在无故障状态下，河道摄像头开始实时拍摄河道视频；选取存在漂浮物的一路RTSP监控视频，通过算法服务器CPU进行图像解码后，送入目标检测模型进行深度学习推理。本发明拍摄不同光照条件下的车流视频，数据中存在部分低光照、模糊、低对比度背景下的漂浮物图像，这样训练出来的模型鲁棒性更好，而使用迁移学习则能有效降低训练数据样本数量、训练成本，并能完成多复杂的漂浮物检测场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 水面 漂浮 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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