基于YOLO模型的堤壩管涌監(jiān)測智能識別方法

摘要： 針對堤壩管涌現(xiàn)象的監(jiān)測識別問題，提出一種基于YOLO模型的堤壩管涌識別方法。該方法通過引入改進的殘差塊及替換模型的激活函數(shù)來提升YOLO v3模型的網(wǎng)絡性能，構建了基于堤壩管涌感興趣區(qū)域提取的Piping YOLO模型來提取管涌感興趣區(qū)域，并采用二維主成分分析方法提取管涌現(xiàn)象的特征，將其作為多權值神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，經(jīng)訓練后實現(xiàn)管涌狀態(tài)的分類識別?；谧灾鞔罱ǖ墓苡繚B漏試驗平臺建立... （共6頁）