| 注册
首页|期刊导航|中国防汛抗旱|基于两阶段深度学习的水位智能识别方法

基于两阶段深度学习的水位智能识别方法

许小华 李亚琳 吕姚 包学才 肖磊 聂菊根

中国防汛抗旱2023,Vol.33Issue(10):13-20,8.
中国防汛抗旱2023,Vol.33Issue(10):13-20,8.DOI:10.16867/j.issn.1673-9264.2023365

基于两阶段深度学习的水位智能识别方法

Intelligent recognition algorithm for water level measurement based on improved YOLOX-S algorithm

许小华 1李亚琳 1吕姚 2包学才 2肖磊 1聂菊根2

作者信息

  • 1. 江西省水利科学院,南昌 330000||江西省鄱阳湖流域生态水利技术创新中心,南昌 330000
  • 2. 南昌工程学院,南昌 330000
  • 折叠

摘要

关键词

水位检测/YOLOX-S算法/智能识别/图像处理/ASFF

Key words

water level detection/YOLOX-S algorithm/intelligent recognition/image processing/ASFF

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

许小华,李亚琳,吕姚,包学才,肖磊,聂菊根..基于两阶段深度学习的水位智能识别方法[J].中国防汛抗旱,2023,33(10):13-20,8.

基金项目

江西省重点研发计划项目(20212BBG71008) (20212BBG71008)

江西省水利厅科技项目(202223YBKT24) (202223YBKT24)

江西省水利厅科技项目(202223YBKT19). (202223YBKT19)

中国防汛抗旱

1673-9264

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文