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基于深度学习的水域实例分割尾矿库干滩长度测量

孙叶青 陈洪飞 童仁园

计量学报2024,Vol.45Issue(11):P.1607-1614,8.
计量学报2024,Vol.45Issue(11):P.1607-1614,8.DOI:10.3969/j.issn.1000-1158.2024.11.04

基于深度学习的水域实例分割尾矿库干滩长度测量

孙叶青 1陈洪飞 2童仁园1

作者信息

  • 1. 中国计量大学,浙江杭州310018
  • 2. 浙江省水利河口研究院,浙江杭州310020
  • 折叠

摘要

关键词

长度测量/水域实例分割/干滩长度/尾矿库/COCO数据集/YOLOv8算法/实时视频流

分类

通用工业技术

引用本文复制引用

孙叶青,陈洪飞,童仁园..基于深度学习的水域实例分割尾矿库干滩长度测量[J].计量学报,2024,45(11):P.1607-1614,8.

基金项目

国家重点研发计划课题(2022YFC3003403) (2022YFC3003403)

浙江省教育厅项目(Y201942369)。 (Y201942369)

计量学报

OA北大核心CSTPCD

1000-1158

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