【摘 要】
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为了满足水库漂浮物强监管的需求，发挥水库水雨情视频监控的优势，将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先，通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后，提出改进的加权代价函数，以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明，通过规范采集与多种数据增强建立的数据集，以及改进的加权代价函数，提高了水库漂浮物语义分割模型
【基金项目】
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2020年广东省水利科技创新项目（2020-14）； 2021年广东水利科技创新项目（2021-10）； 2021年珠江水利科学研究院科技创新自立项目（2021-ky018）；
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为了满足水库漂浮物强监管的需求，发挥水库水雨情视频监控的优势，将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先，通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后，提出改进的加权代价函数，以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明，通过规范采集与多种数据增强建立的数据集，以及改进的加权代价函数，提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%，通过微信企业号实现的移动监管，可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。
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