河道治理：基于深度学习的河道漂浮物图像识别与预测

作者：马菲

来源：区域治理, 2019, (46): 146-148.

• 河道治理
• 深度学习
• 河道漂浮物
• 图像识别与预测

本文我们在于了解目标检验模型在检验水面漂浮物,尤其是非物体种类时的属性。基于此,我们开发了一个小型水面漂浮物数据集,该集合涵盖了漂浮着的落叶和水草。之后我们通过预训练模型收集水面漂浮物的数据资料,检验对水面漂浮物的范围,达成预期学习目标。

• 单位
  上海立信会计金融学院