基于机器视觉的水质污染物检测模块
案例介绍
核心工作：
设计多尺度特征融合网络，解决远距离拍摄下漂浮物目标极小的问题；
针对水面波光粼粼的动态背景，优化负样本挖掘策略，降低误报率；
输出结构化数据接口，对接上游监控平台实现自动报警。
成果： 在复杂光照环境下，对水面漂浮物及藻类的识别准确率达到 95% 以上，支持 7×24 小时无人值守监测。
基于机器视觉的水质污染物检测模块
案例介绍
该模块用于河道及污水处理池的自动化巡检，通过摄像头实时分析水体状态，解决传统人工巡河效率低、覆盖面窄的问题。
核心工作：
设计多尺度特征融合网络，解决远距离拍摄下漂浮物目标极小的问题；
针对水面波光粼粼的动态背景，优化负样本挖掘策略，降低误报率；
输出结构化数据接口，对接上游监控平台实现自动报警。
成果： 在复杂光照环境下，对水面漂浮物及藻类的识别准确率达到 95% 以上，支持 7×24 小时无人值守监测。
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