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针对目前城市区域内涝频发且传统内涝积水监测方法具有危险性大、成本较高及时效性较低等问题,提出了一种利用深度学习技术的城市道路积水快速监测方法,该方法基于卷积神经网络,可对输入积水图像数据集进行积水特征提取。选取西安理工大学校内积水情况进行验证,结果表明该方法对数据集的训练和验证的平均准确率分别为96.1%和90.1%,能较准确实现图像积水面积自动提取,从而实现城市内涝监控图像中的积水区域自动识别和积水面积自动获取。