10.3772/j.issn.1002-0470.2023.01.002
基于深度学习的水体色度分类算法研究
运用深度学习技术进行非接触、快速水体色度检测与分类,采用无人机采集水体图像,运用色度仪对标定的图像完成分类,建立数据集.采用图像归一化处理减少环境因素对分类结果的影响,设计多特征的分步边缘检测算法,检测水域图像边缘,剔除无关像素.对VGG 16、GoogleNet-V3和ResNet 18卷积神经网络进行水体色度分类模型构建与训练,后筛选Inception结构和残差结构为基本构建单元,设计专门用于水体色度分类的WCNet 15与WCNet 21神经网络模型.在训练集上训练参数并利用验证集完成对2个模型的准确率的比较,筛选准确率高的WCNet 21模型作为最终水体色度分类模型.WCNet 21模型的最优准确率可达97.8％,满足水体色度分类需求,可应用到具体的水体色度分类工作当中.
水质检测、色度分类、深度学习、边缘检测、神经网络
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TP391.41;TP181;TN911.7
国家自然科学基金;国家自然科学基金;浙江省科技厅公益项目
2023-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共14页
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