【摘 要】
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本文针对河道场景,以无人机为载体,通过对语义分割算法、MobileNet V3算法和YOLO各版本算法进行研究,实现了河岸线检测以及非法捕鱼现象识别等河道巡检时需处理的问题。本文核心工作内容主要如下:（1）搭建无人机硬件平台,在QGround Control地面站上进行航线规划,控制无人机自主飞行进行河道视频采集,并基于PyQt5框架搭建了图像软件平台,可显示经过相应深度学习方法处理后的河道图像信
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本文针对河道场景,以无人机为载体,通过对语义分割算法、MobileNet V3算法和YOLO各版本算法进行研究,实现了河岸线检测以及非法捕鱼现象识别等河道巡检时需处理的问题。本文核心工作内容主要如下:（1）搭建无人机硬件平台,在QGround Control地面站上进行航线规划,控制无人机自主飞行进行河道视频采集,并基于PyQt5框架搭建了图像软件平台,可显示经过相应深度学习方法处理后的河道图像信息。（2）研究了将DeepLabV3+语义分割算法应用于河道河岸线检测的实现,自建河道图像数据集,并进行数据集增强,进行ASPP模块剪枝加速实验,提升了13.98%的速度指标,以及进行了扩张卷积优化实验,提升了0.49%的精度指标。（3）研究了将YOLOV3+MobileNet V3算法应用于河道非法捕鱼现象检测的实现,并采用CBAM（通道域+空间域）注意力机制替换MobileNet V3网络中的通道域注意力机制进行改进实验,提升了7.8%的精度。（4）研究了将YOLOV3+YOLO各版本算法（YOLOV3、YOLOV4和YOLOV5）以及一些常规的目标检测算法应用于河道非法捕鱼现象检测的实现,并从速度和精度指标进行对比。
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