[发明专利]一种基于深度学习的水位智能检测方法在审
| 申请号： | 202310797838.7 | 申请日： | 2023-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN116843965A | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 孙传猛;王文博;原玥;武志博;王宇;孔祥年;陈嘉欣;马铁华;裴东兴 | 申请（专利权）人： | 中北大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/25;G06V10/82;G06V10/42;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原科卫专利事务所(普通合伙) 14100 | 代理人： | 武建云 |
| 地址： | 030051 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及水位检测技术领域，具体公开了一种基于深度学习的水位智能检测方法，首先，提出强化小尺度特征的多层级特征融合方法来改进深度学习YOLOv5算法，强化算法对水尺刻度此类小目标的捕捉能力；然后，融合改进压缩激活网络（RankSENet模块）与Bottleneck Transformer模块进一步提升对水尺刻度的感知能力；最后，提出一种全新的水位高程解算方案，仅需利用部分水尺刻度锚框信息即可获得准确的水位高程信息，极大提升了检测方法的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 水位 智能 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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