一种基于深度学习网络的水稻田内涝严重程度预警方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习网络的水稻田内涝严重程度预警方法及系统，所述方法包括：获取水稻田监控摄像头拍摄的视频影像并截取单帧图像；标记每一张图像的水稻田种植区域，评价每一个标记区域的内涝情况，构建水稻田内涝严重度数据集；构建基于YOLOv8网络结构的神经网络模型并训练，并调整模型参数；将训练完成的神经网络模型接入监控设备中，按照水稻田内涝严重程度分时对监控影像采样，评价水稻田内涝严重程度，根据评价结果发出预警，并根据严重程度调整采样间隔，将影像与其对应的严重程度保存记录；本发明能更好地捕捉水稻田积水量的变化，可以自动监测水稻田内涝情况，从而提高处理水稻田内涝的速度，保障粮食安全。