| 智能水位标尺监测系统的设计实现 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：5127 K | |
| 標簽： 水位监测 水尺智能识别 YOLO | |
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| 文檔介紹：随着目前深度学习的发展，通过视频来监测水位成为近年来的研究热点，为了提高对城市河道、水库等地水位高度检测的准确性，提出了一种5G智能水位标尺监测系统，主要介绍以星宸SSC338G为核心的硬件设计和一种基于YOLOv8n改进的水位监测方法。首先用于识别水尺方位，再对水尺图像进行灰度化和二值化处理，最后通过YOLOv8n识别水尺上的字符及刻度信息，分析计算水位数据。通过引入注意力机制EMA和更换损失函数Focal-EIoU，使得改进后的模型参数量减少了21%，模型大小减少了17%，浮点运算次数减少了21%。根据与人眼实际对比实验，证明该模型精度符合要求，总体实现了智能水尺设计要求。 | |
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