基于深度学习的堰塞坝表层颗粒物质识别研究
本文针对堰塞坝表层颗粒物质分布散乱、背景复杂的问题,提出一种结合深度学习的智能识别方法。通过无人机影像,采用“大颗粒逐个识别、密集小颗粒分块识别”的策略,联合Mask R-CNN、SLIC和AlexNet构建自动识别模型。实验结果表明,该方法识别精度超过90%,具备迁移能力,可为堰塞坝应急抢险提供数据支持。
以下为使用Python和TensorFlow的简化复现代码,涵盖数据预处理、模型构建及训练流程:
importtensorflowastfimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromskimage.segmentationimportslic