【摘 要】
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随着对河流水体污染治理与防控的重要性的增加,对河道进行实时自动化的监测要求也越来越高。漂浮物作为评判河道水质的一个重要指标,对其进行自动的检测具有重要的应用价值。本论文利用现有的监控设备,通过视频画面实现了对河道水域的识别及对漂浮物的检测,尤其在漂浮物检测中,本文使用了深度学习、机器学习和图像处理相关的最新人工智能技术。首先,论文提出了一种河道水域提取的方法。通过将输入图像进行区块划分,提取图像的
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFC0408802）；
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随着对河流水体污染治理与防控的重要性的增加,对河道进行实时自动化的监测要求也越来越高。漂浮物作为评判河道水质的一个重要指标,对其进行自动的检测具有重要的应用价值。本论文利用现有的监控设备,通过视频画面实现了对河道水域的识别及对漂浮物的检测,尤其在漂浮物检测中,本文使用了深度学习、机器学习和图像处理相关的最新人工智能技术。首先,论文提出了一种河道水域提取的方法。通过将输入图像进行区块划分,提取图像的颜色和纹理特征,并基于少量图像样本训练分类器来获得初步的水域分割效果图。之后通过使用超像素分割算法,获取输入图像的超像素块,用超像素的像素块对初步分割效果图的边界进行优化获得最终的水域提取图像。经过实验表明该方法相对于基于传统图像处理的水域提取方法精度更高且鲁棒性更强。然后,论文对基于深度神经网络的漂浮物检测算法进行了研究。首先,收集创建了一个专用的漂浮物相关的数据集,并对漂浮物进行分类得到8种类型的漂浮物;其次,提出了一种改进的YOLOv5s（FMA-YOLOv5s）算法,即在主干网络末端增加一个特征图注意力层。在训练过程中,采用Mosaic数据增强的方法来提高对小目标的检测效果;此外,提出了一种将训练数据集数据进行扩充的方法,该方法将从原始训练数据集中提取的漂浮物目标物体与实际场景中干净河面的背景图像进行融合;最后,将该算法与其他6种模型进行了精度和速度上的比较。实验证明,该算法达到了实时目标检测的要求。
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