CN119478437B 一种基于图像识别的水位预测模型构建方法 （陕西水务发展智能科技有限公司）_第1页
CN119478437B 一种基于图像识别的水位预测模型构建方法 （陕西水务发展智能科技有限公司）_第2页
CN119478437B 一种基于图像识别的水位预测模型构建方法 （陕西水务发展智能科技有限公司）_第3页
CN119478437B 一种基于图像识别的水位预测模型构建方法 （陕西水务发展智能科技有限公司）_第4页
CN119478437B 一种基于图像识别的水位预测模型构建方法 （陕西水务发展智能科技有限公司）_第5页
已阅读5页，还剩22页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

一种基于图像识别的水位预测模型构建方法本发明公开了一种基于图像识别的水位预2S4、设计基于自监督学习的异常检测机制，对目标定义水位高度H：;在复杂环境包括强光反射、雨水模糊下，分割存在误差，3;;通过分割映射，用于确保语义分割网络的模型从复杂背景中精准S6、将目标水域周边区域的地理信息进行整合，构当水面波纹较大时，其中图像中水面区域的灰度或纹理变化的标准差超过预设阈值，4数据反馈模型将气象数据实时接入，通过加权方式影响最终水位趋势估计模块在训练中结合滑动窗口技术提取水位的短期动5[0004]针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于图像识别的水位预测模型构建方67子和几何修正机制解决了不同视角和光学畸变导致的偏差问题。模型具有更高的适用性、[0058]图2为本发明提出的一种基于图像识别的水位预测模型构建方法中自适应权重分[0059]图3为本发明提出的一种基于图像识别的水位预测模型构建方法中水位高度估算中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施8过95%分位数也可以认为光线反射强烈。9[0092]请参阅图2和图3，基于实施例一所述的基于图像识别的[0105]有效像素强度：指图像中水面或水位标志物区域的像素强度（通过初步分割实[0107]分别得到SNRis,SNRir,SNVRn。[0108]SNRis,SNRir,SNVRn分别是可见光的图像信噪比、红外光的图像信[0118]Rain(w)和Night(T)是根据天气和时间的增益函数。[0158]pmarker,base：标志物基准点的垂直像素坐标。交界点swater和标志物基准点pase。子和几何修正机制解决了不同视角和光学畸变导致的偏差问题。模型具有更高的适用性、术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论