水体颜色智能识别系统 YOLOv7

水体颜色智能识别系统基于AI人工智能机器视觉分析识别技术，水体颜色智能识别系统通过现场监控摄像头，实现对河道、湖面及排水口水体颜色的智能检测与识别。这一系统能够代替人眼，对水体颜色进行24小时不间断的监测，有效克服了传统人工巡检的局限性，提高了监测的效率和准确性。水体颜色智能识别系统通过摄像头捕捉到的图像数据，经过算法处理，能够迅速识别出水体的颜色变化。一旦检测到异常颜色，如黑色、褐色等可能代表污染的颜色，系统会立即触发告警机制，实时通知后台相关人员。

YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器
并在 V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。

YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。

近年来，随着城市化进程的加快和工业化的发展，河道水体污染问题日益严重。而如何快速准确地发现和解决水体颜色异常现象成为环境保护的重要任务。其中，水体颜色智能识别系统为水环境治理提供了强大的技术支持。此外，水体颜色智能识别系统还能够对大规模的监测数据进行分析，帮助相关部门更全面地了解水体污染的分布和趋势。这一过程大大缩短了从发现污染到处理污染的时间，使值班人员能够迅速作出反应，及时采取措施，防止污染扩散。

# 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)

在环境保护日益受到重视的今天，水体颜色智能识别系统的应用不仅提升了智能化管理水平和管理效率，更为改善水环境品质、保护水资源提供了有力保障。我们应该积极推动科技创新在环境保护领域的应用，共同守护我们的水资源，保护我们的环境，构建良好的未来。随着技术的不断进步和应用范围的扩大，水体颜色智能识别系统必将在环境保护事业中发挥更大的作用。

水体颜色智能识别系统 YOLOv7

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