（1）提出了一种融合边界特征的双分支河道水域分割方法。该方法采用了双分支网络结构，在此基础上，设计了基于自注意力机制的交换注意力特征融合模块，对空间细节分支和语义分支生成的特征进行聚合，并且利用改进的特征细化模块融合边界特征以增强特征表示。最后为了验证所提方法的有效性，采用了不同的评价指标对分割结果进行了综合评估，在自制的数据集上进行了大量的实验，实验证明了所提出方法能够实现快速精准的水域分割。
（2）提出了一种基于MobileViT的轻量化水面漂浮物检测方法。该方法首先在骨干网络和颈部网络中利用对边缘设备友好的MobileViTv3模块，其次，针对特征融合过程进行优化，颈部网络采用双向跨尺度金字塔特征网络结构，以提高多尺度语义特征的利用率，减少不同尺度特征融合之间的冲突，并且利用GSConv结构代替传统的Conv，设计了改进的GSC3模块，减少了模型参数的同时保证精度。最后，利用了一个带有动态聚焦机制的边界框回归损失函数Wise-IoU替代原来的损失函数Complete-IoU。在本文所构建的数据集下进行一系列对比实验，验证了本文算法的有效性。
（3）本文开发了一套智慧灌区监测平台，平台包括硬件感知和软件服务，主要实现了基于上述方法的边缘设备的灌区水域污染物智能监测、实时监测、数据分析及人员设备管理等功能，为灌区管理者提供直观的操作界面和决策支持，具有可扩展性和高可用性，实现了灌区的智能化管理。
参考文献（略）
