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基于R-CNN训练法的水面漂浮物智能识别技术探讨
基于R-CNN训练法的水面漂浮物智能识别技术探讨
作者:
李昌龙
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
漂浮物
深度学习
神经网络
摘要:
在R-CNN训练法基础上提出对水面漂浮物智能识别的方法,本方法将摄像机作为图像传感器,使用GPU服务器进行算法训练,以城市河湖的河道为研究对象,通过图像采集、预处理标注、模型建立、训练及推理等完成水面漂浮物的智能识别过程.本研究在于探究使用成本低、时效性高、便捷、安全的先进技术手段服务于水务行业,给业务工作提供有力的智慧化数字支撑,同时对智能识别在水务领域应用有一定的参考价值.
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篇名
基于R-CNN训练法的水面漂浮物智能识别技术探讨
来源期刊
北京水务
学科
工学
关键词
漂浮物
深度学习
神经网络
年,卷(期)
2019,(z1)
所属期刊栏目
信息化技术研究与应用
研究方向
页码范围
18-21
页数
4页
分类号
TP393
字数
4391字
语种
中文
DOI
10.19671/j.1673-4637.2019.S1.006
五维指标
作者信息
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李昌龙
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引文网络交叉学科
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北京水务
主办单位:
北京水利学会
北京市水利科学研究所
北京市水利规划设计研究院
出版周期:
双月刊
ISSN:
1673-4637
CN:
11-5445/TV
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区车公庄西路21号院内D座
邮发代号:
创刊时间:
1976
语种:
chi
出版文献量(篇)
3076
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