【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉和图像处理领域，具体涉及基于河流信息引导的污染物高精度目标检测方法及系统。
技术介绍
1、由于我国河流流域众多，且流域岸线长，导致传统河流巡检工作量大，且存在安全隐患。同时传统的依赖人眼去识别河流方法通常存在效率低、误差大以及产出无法标准化、主观因素多和准确度低等问题。这造成了传统的河湖库塘巡检方法在实际应用中浪费了大量人力，无法满足对我国众多数量河流的巡检需求。随着科技的进步，新兴技术为智能河流巡检带来了新的可能性。目标检测、无人机技术等先进技术为提高巡检效率、降低成本、节省人力、增强准确性提供了新途径。
2、目标检测是许多其他计算机视觉任务的基础，如实例分割、图像描述、目标跟踪等。在传统的计算机视觉方法中，目标检测通常包括以下步骤：特征提取、物体定位和分类,最早的目标检测算法是基于手工设计的特征提取器，如sift、hog等，然后使用分类器(如svm)或回归器进行定位和分类。但是，这些方法通常需要大量的手工特征工程，并且缺乏通用性。另一方面，深度卷积神经网络(convolutional neural...
【技术保护点】
1.基于河流信息引导的污染物高精度目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于河流信息引导的污染物高精度目标检测方法，其特征在于，所述步骤一包括：
3.根据权利要求1所述的基于河流信息引导的污染物高精度目标检测方法，其特征在于，所述步骤三中区域解耦模块的工作过程为：
4.根据权利要求3所述的基于河流信息引导的污染物高精度目标检测方法，其特征在于，所述步骤四中多尺度特征为：
5.根据权利要求4所述的基于河流信息引导的污染物高精度目标检测方法，其特征在于，所述步骤五中FFM模块的工作过程为：
...【技术特征摘要】
1.基于河流信息引导的污染物高精度目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于河流信息引导的污染物高精度目标检测方法，其特征在于，所述步骤一包括：
3.根据权利要求1所述的基于河流信息引导的污染物高精度目标检测方法，其特征在于，所述步骤三中区域解耦模块的工作过程为：
4.根据权利要求3所述的基于河流信息引导的污染物高精度目标检测方法，其特征在于，所述步骤四中多尺度特征为：
5.根据权利要求4所述的基于河流信息引导的污染物高精度目标检测方法，其特征在于，所述步骤五中ffm模块的工作过程为：
6.基...
【专利技术属性】
技术研发人员：代文轩，刘一霖，张钰，许涛，陈晁，任家乐，赵志成，肖云，李成龙，汤进，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：
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