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摘要
针对我国近河流域城市发展的安全隐患，文章提出了河滩人员预警方法，以无人机巡检为背景，结合深度学习在场景分割和目标检测领域的发展应用，采用改进的deeplabv3+语义分割网络划分河岸、河滩和河水地貌，然后以实时性、精度和鲁棒性平衡为目标，设计出实时轻量化的河滩人员检测算法River-YOLO。在实际巡检视频集中测试安全检测算法性能，结果显示deeplabv3+结合River-YOLO的人员预警方法在多种复杂背景下的地貌分割和检测效果较好，且能满足实时性需求，可推广应用于日后的河流巡查中。
- 出版日期2023
- 单位山东大学
