河道专题
【YOLO 系列】基于YOLO V8的河道违规钓鱼检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】
前言： 随着社会发展和人口增长，对自然资源的保护和管理变得越来越重要。河流是重要的自然资源之一，对生态系统和人类社会都至关重要。然而，违规钓鱼等活动可能对河流生态环境造成严重破坏，并影响水域资源的可持续利用。因此，建立一种有效的河道违规钓鱼检测系统对于保护水域资源、维护生态平衡具有重要意义。 违规钓鱼是指在禁止或未授权的区域进行钓鱼活动，可能导致非目标物种的捕获和河流生态系统的扰乱。由于传统的
河道采砂执法监管信息化平台：科技赋能，智慧监管
随着信息技术的飞速发展，信息化平台已经成为提升行业监管效率和水平的重要工具。河道采砂作为水利资源管理的重要环节，其执法监管同样需要与时俱进，利用先进技术手段提升监管效能。河道采砂执法监管信息化平台便是这一背景下的产物，它通过融合云计算、大数据、物联网等技术手段，实现了对采砂船、运砂船、砂厂、运砂车等执法对象的动态监管，推动了河道采砂管理从传统的以管采为主向采运销全程监管的转变。 一、信息化平
Yolov5 v7.0目标检测——详细记录环境配置、自定义数据处理、模型训练与常用错误解决方法（数据集为河道漂浮物）
1. Yolov5 YOLOv5是是YOLO系列的一个延伸，其网络结构共分为：input、backbone、neck和head四个模块，yolov5对yolov4网络的四个部分都进行了修改，并取得了较大的提升，在input端使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放； 在backbone端使用了Focus结构与CSP结构；在neck端添加了FPN+PAN结构；在head端改进了训
基于视频监管与AI智能识别技术的水利河道综合治理解决方案
一、方案介绍 TSINGSEE青犀视频水利河道综合治理解决方案是依托视频AI智能分析技术，利用水质/水文等传感器、高清摄像机、水利球、无人机、无人船等感知设备实时采集数据，并与视频能力进行联动，达到智能预警的目的。 TSINGSEE青犀方案以信息基础设施为支撑，以数字化平台为桥梁，解决河道监管中的各类问题和难点，实现河湖重点区域24小时全天候动态可视感知，满足快速建设部署、无人值守、实
【MIKE HYDRO】RR模块NAM模型降雨落入河道问题
不同于MIKE11，MIKE HYDRO的RR模块中NAM模型计算降雨过程时，降雨在落入流域产生径流的同时，也有一部分（与水面面积呈正比）作为清水（污染物浓度为0）降入河道，在短时间内，造成河道流量的迅速上升和污染物浓度的降低 ##设置RR模型为NAM ##将catchment链接到河道全程 ##时间-流量曲线（从12:00开始降雨，持续3h） 明显可见12：00开始，由于雨水直接降入河道，
浏阳市河道闸门安装分体式超声波液位计
浏阳市河道闸门安装了福州大禹电子的分体式超声波液位计 浏阳河从浏阳市穿过，上面的闸门处为了检测河水的变化，安装了福州大禹电子的分体式超声波液位计。 图1 分体式超声波液位计安装在浏阳河的水闸上 通过对闸门上游河水的检测，可以通知工作人员到了指定高度，开闸放水。用超声波液位计替代人工测量，避免因为人工测量造成的错误或者漏检。 图2 浏阳河上的另外一个水闸安装的超声波液位计
【ArcGIS】利用高程进行坡度分析：区域面/河道坡度
在ArcGIS中利用高程进行坡度分析 坡度ArcGIS实操案例1：流域面上坡度计算案例2：河道坡度计算2.1 案例数据2.2 操作步骤 参考 坡度 坡度是地表单元陡缓的程度，通常把坡面的垂直高度和水平距离的比值称为坡度。 坡度的表示方法有百分比法、度数法、密位法和分数法四种，其中以百分比法和度数法较为常用。 （1）百分比法：最为常用的方法，即两点的高程差与其水平距离的百分比，
河道水位监测系统产品选型
河道水库监测终端对河道或水库的水、雨情进行全天候在线监测；监测中心应用软件对相关数据进行快速的分析和处理，并无缝对接山洪灾害预警信息发布平台。 河道、水库的水位、雨量监测系统对该地的防洪减灾工作意义重大，并起到了很好的示范作用。目前，该系统已在全国范围内得到了全面的推广和应用。 系统概述 河道水库水位监测系统是实时掌握河道水情变化，科学预警洪涝灾害、提升防汛指挥能力、降低雨洪灾害损失的重要手
河道漂浮物监测识别摄像机
近年来，河道和湖泊污染日益严重，漂浮物的监测与识别成为一项迫切需要解决的环境问题。针对这一问题，科技人员研发了河道漂浮物监测识别摄像机。 河道漂浮物监测识别摄像机利用先进的图像识别技术，通过智能算法，可以在河道和湖泊表面捕捉到漂浮的垃圾、塑料瓶、树叶等各种漂浮物，进行自动识别和提醒相关管理人员及清理，从而为环保部门提供准确的监测数据。 河道漂浮物监测识别摄像机的应用具有诸多
中伟视界：水位识别、智能化巡检、远程监控，提升智慧河道管理效率
随着现代科技的发展，人工智能（AI）算法在各行各业中的应用越来越广泛。特别是在水利行业中，智慧河道的运营管理已成为了一个重要的课题。本文将探讨如何利用AI算法优化智慧河道的运营效率，以及如何通过水位识别视频分析来提升水资源利用效率。 一、AI算法在智慧河道运营中的应用及提升效率的策略 1. 水位识别AI算法：通过视频分析技术，实时监测河道水位变化，为决策者提供准确运用AI水位识别视频分析，
基于5G智能网关的河道清洁机器人应用
5G技术的普及也带动了机器人应用的快速发展，得益于5G通信技术的高带宽、低时延和高可靠性特性，显著提升了机器人的感知能力、控制精度以及远程操作能力，让机器人变得更加智能化、自主化。 5G智能网关赋能河道清洁机器人 河道清洁机器人就是一种具有代表性的5G赋能智能机器人应用。针对城市内部和周边大小河道、水域存在的垃圾污染问题，搭载5G智能网关的河道清洁机器人，可以代替人工执行河道清理和水质
从HEC RAS批量导出CAD可读的河道断面图（DXF格式）——HEC RAS小技巧（三）
一、引言 使用HEC-RAS（5.0.7或更高版本）的RAS Mapper可以添加Terrain地形，并从中提取河道断面。模型运行完成后，可在断面（Cross Section）窗口中设置断面的呈现效果，并完成河道断面（DXF格式）的批量提取。 二、地形Terrain上切断面 在RAS Mapper中利用Terrain地形搭建简单的一维水动力模型的相关内容可参考之前的HEC-RAS小
湖泊河道水质蓝藻浮漂监测案例
湖泊河道水质蓝藻浮漂监测案例 湖泊和河道的浮漂水质监测和蓝藻治理是现代城市环境管理的重要内容之一。随着人类社会的发展，水污染问题越来越严重，而湖泊和河道作为水资源的重要组成部分，其水质的变化和污染程度直接关系到人们的生命安全和健康。 蓝藻治理是指通过采取各种措施来防止和控制湖泊和河道中的蓝藻污染。传统的蓝藻治理方式需要大量人力物力，且治理效果不尽如人意。而物联网技术可以通过实时监测水质变化
【水文学法总结】河道内生态流量计算方法（含MATLAB实现代码）
生态流量（Ecological Flow, EF） 是指维持河道内生态环境所需要的水流流量。生态流量计算方法众多，主要分为水文学方法、栖息地模拟法、水力学方法、整体法等，各方法多用于计算维持河道生态平衡的最小生态流量（Minimum Ecological Flow, MEF）即生态基流。 水文学方法原理简单、计算快捷，适应于较长河流生态流量的确定。同时该算法也可以用于缺乏水文站点和详细水文数据的河
河道水文监测预警解决方案
智慧水利解决方案的应用，对城市智能化、信息化水平发挥了巨大的促进作用，在及时预警洪涝灾害、避免人员和经济损失方面发挥了重要作用。 河道水文监测预警系统解决方案，适用于远程监测河道、水库、大坝、景观河、航道等水利设施，实时获取水文状况。方案基于物联网、无线通讯网络、自动化控制等技术，具备用户管理、水文监测、设备联动控制、动态编辑、远程报警、水文数据查询与管理、数据分析等功能，水利部门通过该系统及时
山东烟台河道水除硝酸盐，硝酸根10ppm，产水小于1ppm
工业生产过程中排放的含氮废水，农业上施用的氮肥随雨水冲刷入江河、湖泊，生活污水排入受纳水体等对环境造成的污染越来越严重，已引起人们的普遍关注。这是因为NO3-危害人类健康。NO3-进入人体后被还原为NO2-,NO2-有致癌作用。 此外，婴幼儿体内吸入的NO3-进入血液后与血红蛋白作用，将Fe(Ⅱ)氧化成Fe(Ⅲ)而导致形成高铁血红蛋白，高铁血红蛋白与氧发生不可逆结合，引起高铁血红蛋白症。世界