[发明专利]一种基于深度学习的城市积水深度监测方法在审
| 申请号： | 202010004348.3 | 申请日： | 2020-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN111241950A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 黄晶;王慧敏;康晋乐;汪志强;刘高峰;孙殿臣 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210024 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的城市积水深度监测方法，通过采集城市交通监控视频作为城市积水深度的监测的数据源，使用深度学习模型检测出视频中的汽车轮胎，将轮胎作为测量积水深度的标尺，然后利用勾股定理法计算交通监控视频数据中的积水深度。本发明数据来源丰富且容易获取，从已有的城市交通监控视频中采集数据，能够以一种经济的方式，快速准确地测量出城市内不同地方的积水深度，方便人民群众提前规划出行路线，以及遇到危险时的逃生路线规划，为城市积水预警迅速提供决策依据，最大限度地减轻由积水带来的损失。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 城市 积水 监测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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