基于IA-YOLOV7的污水悬浮物识别方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本申请涉及基于IA‑YOLOV7的污水悬浮物识别方法及系统，该方法包括：获取待识别的目标图像，目标图像是从检测污水流动介质的视频流数据中获取的；利用已构建的图像自适应Image‑Adaptive YOLOV7目标检测模型，处理目标图像，得到污水悬浮物的目标标签信息，目标标签信息包括悬浮物类别标签信息和悬浮物位置信息，Image‑Adaptive YOLOV7目标检测模型是以YOLOV7标准模型为基线模型，并基于预设的图像数据集以及图像数据集的图像所对应的实测悬浮物类别标签信息及实测悬浮物位置信息进行训练的；基于悬浮物类别标签信息、悬浮物位置信息及目标图像，生成污水悬浮物的识别结果。通过本申请，解决了相关技术中污水悬浮物的识别受恶劣自然环境影响，造成识别污水悬浮物的难度大且识别准确率低的问题。

《基于IA-YOLOV7的污水悬浮物识别方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023105594382，当前法律状态为已下证，由暨南大学提出申请，发明人为刘晓翔;昂思宁;刘思远;黄宇星;黄浩彬，申请日期为2023-05-17，公开（公告）日期为2025-12-12，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/40 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本申请涉及基于IA‑YOLOV7的污水悬浮物识别方法及系统，该方法包括：获取待识别的目标图像，目标图像是从检测污水流动介质的视频流数据中获取的；利用已构建的图像自适应Image‑Adaptive YOLOV7目标检测模型，处理目标图像，得到污水悬浮物的目标标签信息，目标标签信息包括悬浮物类别标签信息和悬浮物位置信息，Image‑Adaptive YOLOV7目标检测模型是以YOLOV7标准模型为基线模型，并基于预设的图像数据集以及图像数据集的图像所对应的实测悬浮物类别标签信息及实测悬浮物位置信息进行训练的；基于悬浮物类别标签信息、悬浮物位置信息及目标图像，生成污水悬浮物的识别结果。通过本申请，解决了相关技术中污水悬浮物的识别受恶劣自然环境影响，造成识别污水悬浮物的难度大且识别准确率低的问题。

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