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申请/专利权人：贵州道坦坦科技股份有限公司

摘要：本发明提供一种基于深度学习的水运场景监测方法及检测系统，在网络训练环节，当神经网络性能检验信息指示第二水运场景监测网络的神经网络性能得到提升时，代表第二水运场景训练图像对第一水运场景监测网络达到了积极的训练促进，可以提升第一水运场景监测网络的神经网络性能和稳定性，那么可以将第一水运场景监测网络迭代成第二水运场景监测网络，得到神经网络性能更好和稳定性更高的深度神经网络。因可以在第二水运场景监测网络的神经网络性能得到提升的前提下才将第一水运场景监测网络迭代成第二水运场景监测网络，则令神经网络的每一次迭代都是积极的，使得神经网络的训练更加具有稳定性和方向性。

主权项：1.一种基于深度学习的水运场景监测方法，其特征在于，包括：获取目标水运场景图像；将所述目标水运场景图像加载到目标水运场景监测网络，基于所述目标水运场景监测网络，进行水运场景识别，得到异常识别结果；其中，所述目标水运场景监测网络的训练过程包括：获取第一水运场景训练图像以及与所述第一水运场景训练图像对应的增广图像构建指引示例，所述增广图像构建指引示例被配置为指引构建与所述第一水运场景训练图像包含一致图像语义的第二水运场景训练图像；通过水运场景构建网络基于所述增广图像构建指引示例对所述第一水运场景训练图像进行水运场景图像构建，获得多个所述第二水运场景训练图像；基于多个所述第二水运场景训练图像对第一水运场景监测网络进行调优，获得第二水运场景监测网络；对所述第二水运场景监测网络进行神经网络性能检验，获得神经网络性能检验信息；基于所述神经网络性能检验信息，对所述第一水运场景监测网络进行迭代，得到所述目标水运场景监测网络；其中，所述增广图像构建指引示例的创建过程包括以下步骤：获取多个基础增广图像构建指引示例，为每个所述基础增广图像构建指引示例构建对应的示例标记；针对每一所述基础增广图像构建指引示例，基于所述示例标记进行类型确定，获得每个所述基础增广图像构建指引示例的示例类型；针对每一所述基础增广图像构建指引示例，响应于所述示例类型满足设定条件，将所述基础增广图像构建指引示例确定为所述增广图像构建指引示例；为所述基础增广图像构建指引示例构建所述示例标记的步骤包括：对所述基础增广图像构建指引示例进行依据全局语义的标记构建，获得第一候选示例标记；对所述基础增广图像构建指引示例进行依据局部语义的标记构建，获得第二候选示例标记；获取所述第一候选示例标记对应的第一支持系数和所述第二候选示例标记对应的第二支持系数；将所述第一支持系数和所述第二支持系数中较大的支持系数对应的候选示例标记作为所述示例标记。

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