河道水文标尺识别系统对河流和湖泊水位实时检测，当河道水文标尺识别系统识别到水位到达警戒水位时，立即抓拍预警上传给后台，通知相关人员及时处理。河道水文标尺识别系统并把水尺截屏和视频存档生成表格，推送到有关人员。河道水文标尺识别系统7*24h全天候实时分析监测水位刻度尺，它不受温度、江河污染物质、水面漂浮物等多种因素。河道水文标尺识别系统实时监测水位变化，有效保护人们的财产安全。
YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
对于模型重参数化，该研究使用梯度传播路径的概念分析了适用于不同网络层的模型重参数化策略，并提出了有计划的重参数化模型。此外，研究者发现使用动态标签分配技术时，具有多个输出层的模型在训练时会产生新的问题：「如何为不同分支的输出分配动态目标？」针对这个问题，研究者提出了一种新的标签分配方法，称为从粗粒度到细粒度（coarse-to-fine）的引导式标签分配。
传统的水位水尺刻度尺位监测中，所采用的人力读数方式，效率不高、实时性差、过程繁杂等诸多缺点，不益于作业流程的数字化；尽管感应器检测会自动对水位的模拟输入进行筛选，但是由于成本、使用场景要求高、后续日常维护复杂等多种因素，在一些场景下没法合理应用。
# From Mr. Dinosaur
import os
def listdir(path, list_name): # 传入存储的list
for file in os.listdir(path):
file_path = os.path.join(path, file)
if os.path.isdir(file_path):
listdir(file_path, list_name)
else:
list_name.append(file_path)
list_name = []
path = 'D:/PythonProject/data/' # 文件夹路径
listdir(path, list_name)
print(list_name)
with open('./list.txt', 'w') as f: # 要存入的txt
write = ''
for i in list_name:
write = write + str(i) + '\n'
f.write(write)河道水文标尺识别系统对河流和湖泊开展实时检测，当河道水文标尺识别系统检测到水位出现异常时，及时抓拍预警，并把水位刻度尺截屏。与此同时，河道水文标尺识别系统也可以根据时间段查询报警记录、水尺刻度截屏、视频查询播放视频，监控区域的管理水平将进一步提高，存在的问题会立即清除内涝现象安全隐患。
