河道水位识别系统采用视频智能分析功能，河道水位识别系统利用前端摄像头实时获取前端视频视频后，自动识别水尺位置，并在水尺区域将水尺进行数字分割，然后再通过水位线的位置，通过AI图像识别技术将数字与水位线位置结合对别，即可识别出水尺读数。这种河道湖泊水文水尺读数的方式不易受到摄像头角度以及环境等因素干扰。基于深度学习技术以及边缘视频分析技术，不需人为干预自动对河道水尺进行7*24小时全天候智能实时监测，当算法监测到河道湖泊水位异常变化时，立即抓拍报警。
从YOLOv1到YOLOv3，每一代性能的提升都与backbone（骨干网络）的改进密切相关。在YOLOv3中，作者不仅提供了darknet-53，还提供了轻量级的tiny-darknet。如果你想检测精度与速度兼备，可以选择darknet-53作为backbone；如果你想达到更快的检测速度，精度方面可以妥协。那么tiny-darknet是你很好的选择。总之，YOLOv3的灵活性使得它在实际工程中得到很多人的青睐。相比于 YOLOv2 的 骨干网络，YOLOv3 进行了较大的改进。借助残差网络的思想，YOLOv3 将原来的 darknet-19 改进为darknet-53。
随着城市化进程的加快和人民生活水平的快速提高，大家对于日常河道生态环境以及空气质量越来越重视，而河道生态和空气质量是息息相关的。城市附近区域的径流条件被改变，很容易引起城市洪涝问题，特别是遇到暴雨时，洪峰流量增加。若城市河道基础设施不完善，会导致河道水溢出，直接威胁到广大人民群众的生命财产安全，造成严重的城市洪涝问题。因此，实时掌握河道水情变化，在避免人员和经济损失，提升防汛指挥能力、科学预警洪涝灾害，对城市河道水位进行水位实时监测是十分重要的。
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
onnx_dynamic = False # ONNX export parameter
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer
super().__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid
self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init anchor grid
self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)) # shape(nl,na,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment)
def forward(self, x):
z = [] # inference output
for i in range(self.nl):
x[i] = self.m[i](x[i]) # conv
bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
if not self.training: # inference
if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)
y = x[i].sigmoid()
if self.inplace:
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
xy = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
def _make_grid(self, nx=20, ny=20, i=0):
d = self.anchors[i].device
if check_version(torch.__version__, '1.10.0'): # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexing='ij')
else:
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)])
grid = torch.stack((xv, yv), 2).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
anchor_grid = (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \
.view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
return grid, anchor_grid河道水位识别系统基于智能视频分析，算法通过河道两岸已有的监控摄像机，无需人工干预自动对视频图像信息进行分析识别。算法监测到水位异常时，及时通知后台管理人员及时处理，河道水位识别系统有效的协助管理人员提高后台监控效率，提升河道生态建设智能化管理水平。
