基于深度学习的图像识别算法研究与应用

为了提高图像识别算法的精度,提出了一种语义分割和图像分类相结合的架构。该架构使用U-Net网络来提取图片目标区域,然后对目标区域进行分类。在测试阶段,使用了公开数据集中的河道图像构建数据集,并用LabelMe软件标注河道目标,构建用于进行语义分割实验的河流水面图片数据集。实验结果表明,提出的基于U-Net的河道语义分割算法能够很好地完成河道提取任务。同时在河流水面污染等级分类中,还提出了一种基于分组卷积和双注意力机制的河流水面污染图像分类算法。实验结果表明,所提出的河流水面污染识别方法具有一定的实用性和可行性,在实际应用中可以为相关研究和应用提供参考和支持。