河道治理:基于深度学习的河道漂浮物图像识别与预测

河道治理:基于深度学习的河道漂浮物图像识别与预测

论文摘要

本文我们在于了解目标检验模型在检验水面漂浮物,尤其是非物体种类时的属性。基于此,我们开发了一个小型水面漂浮物数据集,该集合涵盖了漂浮着的落叶和水草。之后我们通过预训练模型收集水面漂浮物的数据资料,检验对水面漂浮物的范围,达成预期学习目标。

论文目录

  • 一、背景与综述
  • 二、水面漂浮物数据集
  • 三、目标检测算法分析
  •   (一)算法简述
  •     1.Faster R-CNN
  •     2.R-FCN
  •     3.SSD
  •   (二)实验结果分析
  •     1. 精确度分析
  •     2. 检测样张图像分析
  • 四、总结与展望
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 马菲

    关键词: 河道治理,深度学习,河道漂浮物,图像识别与预测

    来源: 区域治理 2019年46期

    年度: 2019

    分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 水利水电工程

    单位: 上海立信会计金融学院

    分类号: TV85

    页码: 146-148

    总页数: 3

    文件大小: 1387K

    下载量: 85

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