河道水位自动监测预警算法基于yolov5网络模型AI视频智能水尺读数技术，河道水位自动监测预警算法通过在河道周边布设监控摄像头，实时监测水位的变化，一旦水位超过预设阈值，将自动发出预警信号，并提示相关人员采取相应的措施。河道水位自动监测预警算法一般为了缩短网络的训练时间，并达到更好的精度，我们一般加载预训练权重进行网络的训练。而yolov5的5.0版本给我们提供了几个预训练权重，我们可以对应我们不同的需求选择不同的版本的预训练权重。可以预料的到，预训练权重越大，训练出来的精度就会相对来说越高，但是其检测的速度就会越慢。
河道水位自动监测预警算法可以看成计算机视觉目标识别的一种。而当我们谈起计算机视觉时，首先想到的就是图像分类，没错，图像分类是计算机视觉最基本的任务之一，但是在图像分类的基础上，还有更复杂和有意思的任务，如目标检测，物体定位，图像分割等，见图1所示。其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目标的精确位置，目标检测相比分类任务更复杂。目标检测的一个实际应用场景就是无人驾驶，如果能够在无人车上装载一个有效的目标检测系统，那么无人车将和人一样有了眼睛，可以快速地检测出前面的行人与车辆，从而作出实时决策。
河道水位自动监测预警算法之所以选择Yolo系列框架模型进行算法啊训练。是因为Yolo算法将目标检测看成回归问题，所以采用的是均方差损失函数。但是对不同的部分采用了不同的权重值。首先区分定位误差和分类误差。对于定位误差，即边界框坐标预测误差，采用较大的权重λcoord=5λcoord=5。然后其区分不包含目标的边界框与含有目标的边界框的置信度，对于前者，采用较小的权重值λnoobj=0.5λnoobj=0.5。其它权重值均设为1。然后采用均方误差，其同等对待大小不同的边界框，但是实际上较小的边界框的坐标误差应该要比较大的边界框要更敏感。河道水位自动监测预警算法为了保证这一点，将网络的边界框的宽与高预测改为对其平方根的预测，即预测值变为(x,y,w−−√,h−−√)(x,y,w,h)。
