[发明专利]一种基于深度学习技术的城市内涝积水面积监测方法在审
| 申请号： | 202010182464.4 | 申请日： | 2020-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN111462218A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 白岗岗;侯精明;韩浩;李轩;杨露;王添;张阳维;李丙尧;黄绵松;马越;杨东;石宝山;韩伟 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学;西安绿水青城水务科技有限公司;江苏禹润智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/62 | 分类号： | G06T7/62;G06T7/80;G06T7/10;G06T5/00 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习技术的城市内涝监测方法，包括以下步骤：步骤1，制作初始积水图像数据集；步骤2，对初始积水图像数据集进行预处理；步骤3，基于Mask RCNN实例分割算法进行训练，得到最优积水模型water.h5；步骤4，采用基于单平面棋盘格方法对摄像机进行标定并对图像进行畸变校正；步骤5，进行透视变换处理；步骤6，基于water.h5模型，将步骤5经过透视变换的结果图像作为模型输入，计算到真实积水面积范围。本方法突破了传统人工监控方法的局限性，保证了内涝监测过程中积水信息获取的实时性和准确性，为高效、安全、快速地开展城市内涝监测工作提供了强有力的技术支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 技术 城市 内涝 积水 面积 监测 方法 | ||
【主权项】：
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