【摘 要】
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为了解决水上漂浮物需要人工检查和费时费力的问题,单一监测手段的信息不全面的问题,本文提出了一套集成的监视和检测系统,可以在各种情况下监视视频图像信息,自动警报并处理
【机 构】
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广州南洋理工职业学院,广东广州,510000
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为了解决水上漂浮物需要人工检查和费时费力的问题,单一监测手段的信息不全面的问题,本文提出了一套集成的监视和检测系统,可以在各种情况下监视视频图像信息,自动警报并处理.在基于视频监控的地表漂浮物检测算法的基础上,使用darknet框架建立了深度学习网络,设计了改进的YOLOv3检测算法,解决垃圾在快速流水面和藻类中漂浮的问题.
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