图像识别技术在小水电生态流量监管中的应用

发布时间：2021-04-15 18:16

　　随着人工智能核心技术突破,使得图像识别技术的能力和应用效果得到了较大幅度的提升。采用图像智能识别技术的小水电生态流量监管平台对生态流量泄放的识别效果足以替代人工审核,解决了大量生态流量泄放图像需要审核的行业监管难题。图2幅。 

【文章来源】：小水电. 2020,(06)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

丽水市小水电生态流量监管平台

(1)在学习阶段通过收集小水电站摄像头24 h的照片(从早到晚)以及手机生态流量监测的拍照照片(包含可能的角度和时间)。每个电站收集20～100张照片,形成识别模型训练资料库,通过深度学习照片后,发布识别服务。(2)在系统使用阶段,对小水电站摄像头24 h的照片以及手机生态流量监测的拍照照片进行实时识别,通过应用平台展示报警结果,人工通过报警结果进行确定审核。如果审核当中发现机器识别有误,将该图片提交纠错,再次通过深度学习训练然后发布识别服务。反复纠错收敛后,错误将越来越少。

【参考文献】：
期刊论文
[1]关于智慧水利的认识与思考[J]. 张建云,刘九夫,金君良.  水利水运工程学报. 2019(06)
[2]基于人工智能和大数据驱动的新一代水文模型及其在洪水预报预警中的应用[J]. 刘昌军.  中国防汛抗旱. 2019(05)
[3]中国人工智能发展简史[J]. 张洪国,陆平,邵立国,念沛豪.  互联网经济. 2017(06)



本文编号：3139845