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为了满足水库漂浮物强监管的需求,发挥水库水雨情视频监控的优势,将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先,通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后,提出改进的加权代价函数,以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明,通过规范采集与多种数据增强建立的数据集,以及改进的加权代价函数,提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%,通过微信企业号实现的移动监管,可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。 相似文献
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本文提出了一种自动的运动对象分割算法,利用浮点图像的轮廓进行区域分割,然后根据帧间运动信息进行区域合并,分割出视频序列中的运动物体。 相似文献
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在实际应用中常常需要将人像从照片的背景中有效地分割出来,通常的做法是通过提取照片中人像各部分特征来实现分割,其缺陷是计算复杂度较大,分割效果受各种干扰因素影响很大。现提出了一种基于主体外部轮廓信息的照片分割算法,通过梯度锐化、边缘保护、临近像素点相似度比较来确定图像的边界,该算法对于具有相对均匀背景的照片具有较高的计算效率。 相似文献
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