基于YOLO-v5和ResNet的舱底水液位识别算法

发布时间：2024-02-13 17:53

　　针对船舶破损浸水后无法快速识别的问题,提出一种基于YOLO-v5和ResNet算法的舱底水液位识别算法,测试结果显示,该方法的准确率和响应速度基本达到实际使用需求,随着训练样本数量增加,该舱底水液位识别算法的精度将继续提高,并具备在船舶损害管制系统中应用的可能。

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【文章目录】：
1 液位检测系统设计
    1.1 流程设计
    1.2 设备选择
    1.3 模型算法
2 算法训练
    2.1 图像采集
    2.2 图像预处理
        2.2.1 去噪
    2.3 直方图均衡化
    2.4 二值化图像分割
        2.4.1 最大类间误差法
        2.4.2 最大熵方法
        2.4.3 自适应阈值化
    2.5 滤波和形态学操作
    2.6 轮廓检索与矩形逼近
3 结果计算及分析
4 结论



本文编号：3897016