摘要
本发明公开了一种河流排废视觉监测系统,涉及河流排废监测技术领域,解决了无法准确识别和量化河流中的排废目标,导致对排废情况的判断存在偏差的技术问题,本发明通过融合浊度差特征,结合先进的机器视觉技术与图像处理算法,能精准识别排废目标及其位置和类别,利用浊度差特征提取模块计算浊度差值,并综合相关特征参数构建排废识别模型,提高了对排废情况判断的准确性,改进的YOLOv5算法通过网络结构优化、数据增强策略改进以及损失函数调整,增强了对复杂背景下排废目标的检测能力,减少了环境因素对目标检测的干扰。
技术关键词
视觉监测系统
特征提取模块
预警模块
网络结构优化
数据采集模块
异常信号
图像增强
机器视觉技术
图像处理算法
水质
识别模块
浊度传感器
灰度直方图
滤波模板
采样点
高清摄像头
像素点
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屏幕
识别系统
数据采集模块
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非线性特征
预警系统
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