【摘 要】
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为切实解决小水电开发中存在的生态环境问题，保证电站下泄生态基流，提出一种基于深度学习图像分割技术的生态基流识别方法。首先采集大量小水电站在不同季节、时段的生态基流下泄图片样本，建立小电站生态基流领域真实数据样本集；然后搭建以深度学习为基础的图像分割网络，经训练后形成分析模型，对生态基流区域进行精确定位；最后结合视频监控站点及预置位，划定相应的生态基流判定区域及流量下限，低于下限则推送生态基流报警信
【机 构】
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长江信达软件技术(武汉)有限责任公司
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为切实解决小水电开发中存在的生态环境问题，保证电站下泄生态基流，提出一种基于深度学习图像分割技术的生态基流识别方法。首先采集大量小水电站在不同季节、时段的生态基流下泄图片样本，建立小电站生态基流领域真实数据样本集；然后搭建以深度学习为基础的图像分割网络，经训练后形成分析模型，对生态基流区域进行精确定位；最后结合视频监控站点及预置位，划定相应的生态基流判定区域及流量下限，低于下限则推送生态基流报警信息。对比研究了基于区域的传统图像分割方法与基于FCN的深度学习图像分割方法在生态基流识别方面的性能，结果表明深度学习方法显著优于传统的图像处理方法，像素准确度提高28.18%,平均交并比提高21.5%。图5幅，表1个。
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