基於單張靜態影像偵測水質RPI值

這個專案旨在開發一個程式，該程式能夠從單張靜態影像中偵測水質的 RPI（Remote Pixel Index）值。RPI 是一種用於評估水質的指標，可以通過分析水體中的色彩來推斷水質的清潔程度。

組員

• 409410094 陳翰儒 (組長) Future-Outlier
• 409335047 江若綾 Zoey
• 409410049 黃子祥 Hsiang916
• 409510049 孫渝鈞 Yu-Jun Sun
• 410410020 楊其龍 ben99933
• 410410064 蘇靖淵 jamessu1201

使用方法

1. git clone 這個專案

git clone /~https://github.com/CCUDL/DL2024_Team5_Image_RPI_Prediction.git

2. 安裝必要的套件

pip install -r requirements.txt

3. 執行model_train.ipynb 以訓練模型
4. 如需要現成的模型，可以直接到google drive這邊下載這個檔案

檔案說明

1. requirements.txt: 用於安裝必要套件的檔案
2. model_evalu_big.ipynb: 訓練+評估的原始模型 (1,391,387 params)
3. model_small_3_Kfold.ipynb: 使用小模型(45,233 params)加上kfold預測
4. model_DO_eval.ipynb: 使用照片預測DO溶氧量值 (失敗) (會在報告時補上原因)
5. ./水質檢測/ : 包含了訓練模型所需的資料集 (請參考下方的資料集說明)

資料集

由於本資料集屬於非公開的資料集，如有需要請聯絡熊博安老師(pahsiung@cs.ccu.edu.tw)

專案說明

由於我們資料集只有六個影片， 影片內容為無人機空拍河流之圖片， 以及配合該次空拍所測得的水質數據， 包含酸鹼值、DO、COD、BOD、SS、NH3-N、TP、TN等數據， 我們將這些數據轉換成RPI值， 根據全國環境水質監測資訊網對於RPI值的定義: RPI值為DO（mg/L）、BOD5（mg/L）、NH3-N（mg/L）、SS（mg/L）共4項指標的點數取平均值。

此專案將影片的每一幀切割成圖片作為資料集，並將次空拍所測得的RPI值作為標籤， 利用CNN模型來預測該張圖片的RPI值。

License

MIT