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摘要
为了提高国家水资源管控能力灌区计量监控点运行质量,提出一种基于深度学习算法的实时水位识别方法,该方法主要由YOLO-v3对象检测和ResNet刻度识别2种模型构成。通过算法设计、训练和集成,实现与浙江省水资源监控信息平台的集成应用。算法测试结果显示,该方法的测试识别、实际运行准确率和识别响应速度基本达到实际使用需求。随着模型训练数量增加,该方法水位识别进度将继续提高,并具备向检测断面现场环境识别拓展的应用空间。
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单位浙江省水利河口研究院
