一种基于YOLOv5s改进的河道漂浮物识别算法.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117422998A
(43)申请公布日2024.01.19
(21)申请号202311448980.7
(22)申请日2023.11.02
(71)申请人华东理工大学
地址200237
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基于无人机的河道漂浮物识别论文
摘要：
随着无人机技术的快速发展，其在环境监测领域的应用越来越广泛。河道漂浮物作为水环境监测的重要指标，其识别和监测对于维护河道健康和水体质量具有重要意义。本文旨在探讨基于无人机技术的河道漂浮物识别方法，通过分析无人机遥感图像的特点和漂浮物识别的需求，提出一种有效的识别算法，以提高河道漂浮物监测的效率和准确性。
关键词：无人机；河道漂浮物；识别算法；遥感图像；水环境监测
一、引言
（一）无人机技术在环境监测中的应用优势
1.高效的监测范围
无人机具有灵活的飞行能力和广阔的视野，能够在短时间内对大面积的河道进行监测，相较于传统的地面监测方式，无人机可以更高效地覆
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(22)申请日 2020.04.22
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(22)申请日 2020.03.16
(73)专利权人 武珺瑛
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基于改进YOLOv5s算法桑蚕生理状态识别与判断.docx
基于改进YOLOv5s算法桑蚕生理状态识别与判断
目录
基于改进YOLOv5s算法桑蚕生理状态识别与判断（1）．．．．．．．．．．．．．3
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2文献综述与研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、桑蚕生理状态识别技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1桑蚕生理特征概述．．．．．．．．．．．．．
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(10)授权公告号 CN 212477659 U
(45)授权公告日 2021.02.05
(21)申请号 202020593022.4
(22)申请日 2020.04.20
(73)专利权人 何钢
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河道漂浮物清理方案
河道漂浮物清理方案需要根据具体情况制定，以下是一个可能的方案：
1.事前准备
（1）确定清理范围和目标：根据河道特点和漂浮物分布情况，明确清理范围和目标，制定清理计划和方案，包括人员配备、设备器材、工作时间等。
（2）安排人员和设备：组织专业人员进行现场勘察和评估，确定清理人员和设备器材需求，包括船只、捞网、抓斗、散装垃圾袋等。
（3）制定安全措施：考虑到河道中可能存在的危险因素，比如水流湍急、水位波动大等，要制定相应的安全措施和操作规程，确保清理工作的安全性和有效性。
2.实施方案
（1）分区清理：将整个清理范围按照不同的区域进行分割，逐个进行清理，各个击破，确保漂浮物清
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(43)申请公布日 2021.05.25
(21)申请号 202110019157.9
(22)申请日 2021.01.07
(71)申请人 郭进
地址 2140
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摘要
摘要
随着人工智能的发展，新质生产力被广泛地运用到水面漂浮物检测任务中。
目前该任务仍面临诸多挑战：(1)现有的水面漂浮物数据集规模小且丰富度不够，
缺乏光照不均匀、雨雪或者大雾等恶劣天气下的数据信息。(2)针对复杂的水面
环境，主流的目标检测模型的识别精度和实时性会产生衰减。(3)水面漂浮物种
类多且尺寸差异大。本文利用深度学习技术，提出了两种具有较高精度的水面漂
浮物检测算法模型：FG-YOLONet和MF
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基于改进YOLOv5s的烟火轻型检测算法主讲人：
目录算法概述01改进策略02算法实现03实验结果分析04应用场景探讨05未来工作展望06
算法概述01
YOLOv5s算法简介实时性能优化YOLOv5s的架构特点YOLOv5s采用轻量级网络设计，减少参数量，提高检测速度，适合实时烟火检测。通过深度可分离卷积等技术，YOLOv5s在保持高准确率的同时，显著提升了运行效率。数据增强策略YOLOv5s利用多种数据增强方法，如随机裁剪、颜色变换等，增强模型泛化能力，提升检测精度。
烟火检测的应用背景在大型活动或庆典中，烟火检测算法可实时监控烟火使用，预防安全事故的发生。公共安全监控城市中安装烟火检测系
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1.内容概括................................................2
1.1研究背景与意义.......................................3
1.2研究内容与方法概述...................................3
1.3文档结构说明.........................................4
2.相关工作................................................4
3.算法改进....
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基于改进YOLOV5s的水稻害虫识别研究
目录
一、内容综述2
1.1研究背景3
1.2研究目的与意义4
1.3国内外研究现状综述5
1.4研究内容与方法6
二、相关工作与技术基础7
2.1YOLOV5s算法概述8
2.2水稻害虫检测研究进展10
2.3改进方法与技术路线11
三、改进的YOLOV5s算法设计12
3.1网络结构优化14
3.2损失函数定制15
3.3数据增强策略16
3.4运动目标检测专用数据集准备17
四、实验设计与结果分析18
4.1实验环境配置19
4.2实验参数设置20
4.3捕获结果与对比分析21
4.4案例分析22
五、结论与展望23
5.1研究成果总结24
5.
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