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基于深度学习的堰塞坝表层颗粒物质识别研究

本文针对堰塞坝表层颗粒物质分布散乱、背景复杂的问题，提出一种结合深度学习的智能识别方法。通过无人机影像，采用“大颗粒逐个识别、密集小颗粒分块识别”的策略，联合Mask R-CNN、SLIC和AlexNet构建自动识别模型。实验结果表明，该方法识别精度超过90%，具备迁移能力，可为堰塞坝应急抢险提供数据支持。

以下为使用Python和TensorFlow的简化复现代码，涵盖数据预处理、模型构建及训练流程：

importtensorflowastfimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromskimage.segmentationimportslic