河道水位自动监测预警算法基于AI视频智能水尺读数技术，算法通过在河道周边布设监控摄像头，实时监测水位的变化。算法利用人工智能视觉分析技术，进行水位趋势分析和预测。一旦水位超过预设阈值，河道水位自动监测预警算法将自动发出预警信号，并提示相关人员采取相应的措施。河道水位自动监测预警算法能够及时监测河道水位，保护生态环境，减少对生物多样性的影响。
YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：
提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求
Backbone:
骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
Head： Head部分较yolov5而言有两大改进：1）换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)，将分类和检测头分离 2）同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free
Loss ：1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2）并引入了 Distribution Focal Loss(DFL)
Train:训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度
河道水位是自然灾害和生态环境保护的重要指标之一。为了及时监测河道水位，预防洪水灾害的发生，河道水位自动监测预警系统应运而生。河道水位自动监测预警系统适用于各类河道和水域场景，包括河流、湖泊、水库等。河道水位自动监测预警系统可以为水利管理部门和相关机构提供全方位的水位监测和预警服务。河道水位自动监测预警系统通过水位趋势分析和预测，提前预警洪水的可能发生，减少洪灾造成的损失。
# 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)河道水位自动监测预警算法基于yolov5s网络模型算法技术，算法通过现场监控摄像头实时监测和水位分析，保护生态环境，预防洪水灾害的发生。算法适用于各类河道和水域场景，能够为水利管理部门和相关机构提供全方位的水位监测和预警服务。通过河道水位自动监测预警系统的应用，可以提高防洪决策的准确性和时效性，保障生态环境和人民群众的安全。河道水位自动监测预警系统通过数据分析，提供水位变化的实时监测和分析功能，为防洪决策提供支持。
