摘要
本发明涉及深度学习技术领域,尤其是提供了一种基于深度学习的水位线监测方法。该方法包括图像预处理与数据增强;构建特征提取与识别模型;采用BCEDiceLoss作为损失函数,优化特征提取与识别模型,得到优化后的特征提取与识别模型;图像畸变矫正与逆透视变换;对特征提取与识别模型进行训练;水位线检测与特征提取与识别模型评估。该方法利用深度学习模型对水位线图像进行分析和识别,可以自动从大量的水位线图像中学习到复杂且有效的特征,提高了水位监测的准确度和自动化度,减少了人工监测的需求,有效地支持了对水资源的保障管理和灾害预防。
技术关键词
图像
透视变换矩阵
线监测方法
相机校准
表达式
高斯滤波器
批量
编码器
层级
解码器
对比度
畸变矫正技术
灰度直方图
深度学习模型
通道
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