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申请/专利权人：暨南大学
摘要：本申请涉及基于IA‑YOLOV7的污水悬浮物识别方法及系统，该方法包括：获取待识别的目标图像，目标图像是从检测污水流动介质的视频流数据中获取的；利用已构建的图像自适应Image‑AdaptiveYOLOV7目标检测模型，处理目标图像，得到污水悬浮物的目标标签信息，目标标签信息包括悬浮物类别标签信息和悬浮物位置信息，Image‑AdaptiveYOLOV7目标检测模型是以YOLOV7标准模型为基线模型，并基于预设的图像数据集以及图像数据集的图像所对应的实测悬浮物类别标签信息及实测悬浮物位置信息进行训练的；基于悬浮物类别标签信息、悬浮物位置信息及目标图像，生成污水悬浮物的识别结果。通过本申请，解决了相关技术中污水悬浮物的识别受恶劣自然环境影响，造成识别污水悬浮物的难度大且识别准确率低的问题。
主权项：1.一种基于IA-YOLOV7的污水悬浮物识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的目标图像，其中，所述目标图像是从检测污水流动介质的视频流数据中获取的；利用已构建的图像自适应Image-AdaptiveYOLOV7目标检测模型，处理所述目标图像，得到污水悬浮物所对应的目标标签信息，其中，所述目标标签信息包括悬浮物类别标签信息和悬浮物位置信息，所述Image-AdaptiveYOLOV7目标检测模型是以YOLOV7标准模型为基线模型，并基于预设的图像数据集以及所述图像数据集的图像所对应的实测悬浮物类别标签信息及实测悬浮物位置信息进行训练的；基于所述悬浮物类别标签信息、所述悬浮物位置信息及所述目标图像，生成污水悬浮物的识别结果，其中，所述识别结果包括以预设检测框的形式标记出现目标污水悬浮物的目标区域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 暨南大学 基于IA-YOLOV7的污水悬浮物识别方法及系统
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