和声搜索改进的形态学分析在库区漂浮物体量预估中应用的研究

为了使运管单位能及时发现和估算库区漂浮物,从而合理制定和安排漂浮物清除作业,提出了一种基于和声搜索改进的漂浮物形态学分析识别方法.首先,给出了一种基于内容的图像压缩算法,降低后续运算复杂度的同 时避免了图像失真;其次,定义了基于形态学分析的处理逻辑、运算流程与评价函数;最后,提出了基于和声搜索算法进行形态学分析的最优化建模.测试结果表明,产出模型的精度达到了 90％以上,可为水库库区漂浮物监控管理工作提供实时可靠的决策辅助支持.