智能图像水位识别监测系统利用OpenCV+yolo网络学习模型对河道江河湖泊等区域进行实时监测,当智能图像水位识别监测系统监测到水位刻度尺超标时立即抓拍。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库,支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法,以BSD许可证授权发行。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法,它不是选择图像中有趣的部分,而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法,我们首先需要了解实际预测的是什么。最终,我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。每个包围框可以用四个描述符来描述:1.矩形x中央(bx, by)2.宽度(bw)3.高度(bh)4.对象的类。
Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。
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