基于深度學(xué)習(xí)的河湖岸線“四亂”智能識(shí)別技術(shù)研究

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摘要：為進(jìn)一步提高河湖岸線“四亂”識(shí)別效率和精度，首先，建立了海量樣本的空天地河湖岸線“四亂”識(shí)別庫；其次，基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)識(shí)別理論，采用以“YOLOv5”為代表的“one-stage”模型架構(gòu)構(gòu)建了多源多時(shí)相河湖岸線“四亂”行為智能識(shí)別模型；最后，采用分布式架構(gòu)訓(xùn)練模型對(duì)該模型超參數(shù)進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。（剩余8991字）