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基于Mask2Former与YOLO的洪水场景下人员识别方法研究
1
作者 侯愷 杨亮珠 《智能城市》 2026年第2期141-144,共4页
文章提出一种结合语义分割与目标检测的人员识别方法,利用Mask2Former实现洪水区域高精度分割,YOLOv8识别图像中人员目标,通过空间重叠策略判断其是否处于水中。为验证方法有效性,构建复合数据集并开展多阈值对比实验。结果表明,该融合... 文章提出一种结合语义分割与目标检测的人员识别方法,利用Mask2Former实现洪水区域高精度分割,YOLOv8识别图像中人员目标,通过空间重叠策略判断其是否处于水中。为验证方法有效性,构建复合数据集并开展多阈值对比实验。结果表明,该融合方法在复杂洪水场景下具备较高准确性与实用性,明显减少了误检与漏检,展现出良好适应性与应用价值。 展开更多
关键词 洪水识别 语义分割 目标检测 空间重叠分析 mask2foremer
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