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摘要：本发明涉及一种基于深度学习的视频监控溢水识别方法及系统，该方法包括：步骤1，溢水模型构建：采集水池数据；数据清洗；数据标注及拆分；模型训练；模型测试及调优；步骤2，溢水识别：获取前端设置的预警水位线，将预警水位线线段端点坐标转换成list列表类型；利用训练好的yolov8seg模型识别接收的图像数据，生成水面Mask区域；通过双线性差值法将水面Mask缩放至接收图像尺寸，将接收到的预警水位线线段划为n个点，若n个点有50％及以上在Mask区域内，表示水位线超过50％部分已被水池水面覆盖，则产生溢出告警。本发明可实现水池溢水智能告警，用户可自由配置预警水位线，操作简单灵活。
主权项：1.一种基于深度学习的视频监控溢水识别方法，其特征在于，包括：步骤1，溢水模型构建：步骤1.1，采集水池数据，包括白天、黑夜、雨天、晴天、阴天不同环境光的水池数据；步骤1.2，数据清洗，筛选出重复和不清晰的图片，保留正常样本；步骤1.3，数据标注及拆分，使用labelme标注工具对水池水面进行区域标注，将标注后的数据分成训练集、验证集和测试集；步骤1.4，模型训练，使用深度学习算法yolov8seg进行目标分割，通过迁移学习，分割数据集，预训练模型的权重，初始化yolov8seg模型，引入FocalerIoU损失函数，在训练集上训练；步骤1.5，模型测试及调优，在测试集上验证模型的正确率，针对测试集上存在的明显问题以及误识别问题进行优化；步骤2，溢水识别：步骤2.1，获取前端设置的预警水位线，将预警水位线线段端点坐标转换成list列表类型；步骤2.2，利用训练好的yolov8seg模型识别接收的图像数据，生成水面Mask区域；步骤2.3，通过双线性差值法将水面Mask缩放至接收图像尺寸，将接收到的预警水位线线段划为n个点，若n个点有50％及以上在Mask区域内，表示水位线超过50％部分已被水池水面覆盖，则产生溢出告警。
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百度查询： 湖南大唐先一科技有限公司 一种基于深度学习的视频监控溢水识别方法及系统
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