基于深度学习的水位智能识别方法及系统

本发明公开了基于深度学习的水位智能识别方法及系统，方法包括：水位数据采集、数据预处理、构建水位监测模型、水位监测模型优化和水位识别。本发明属于数据处理技术领域，具体是指基于深度学习的水位智能识别方法及系统，本方案采用收集真实水位数据构建生成对抗网络架构来扩展数据集的过程，计算样本对判别器损失函数的贡献、计算对抗网络的全局最优解、获得生成器的优化函数以及计算散度形式，增加数据集中的样本量，提高对少数类别的水位识别效果；采用轻量级框架，使用GhostNet的设计思路减少模型参数和计算量，增加卷积注意力机制，采用CloU损失函数考虑预测框和真实框之间的重叠区域，提高模型效率。