【技术实现步骤摘要】
一种基于监控摄像头的积水深度估计方法和系统
[0001]本申请涉及到视频监控领域，具体而言，涉及一种基于监控摄像头的积水深度估计方法和系统。
技术介绍
[0002]城市道路积水对车辆的行驶会造成问题，一般情况下会在容易积水的桥洞设置积水深度尺，但是，这种积水深度尺并不是所有的桥洞都设置，对于没有设置该积水深度尺的位置无法得到其积水的大概深度，容易发生危险。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供了一种基于监控摄像头的积水深度估计方法和系统，以至少解决现有技术中依靠积水深度尺来标识积水深度所带来的问题。
[0004]根据本申请的一个方面，提供了一种基于监控摄像头的积水深度估计方法，包括：获取监控摄像头拍摄得到的图像，其中，所述监控摄像头设置在城市道路上；从所述图像判断所述图像中的道路存在积水之后，获取所述画面中的对比对象，其中，所述对比对象包括：车辆和/或行人；对图像中的对比对象在水中的部分进行识别，确定所述对比对象在水中的部分占所述对比对象总体高度的比例；根据所述比例和预先配置的所述对比对象的高度...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于监控摄像头的积水深度估计方法，其特征在于，包括：获取监控摄像头拍摄得到的图像，其中，所述监控摄像头设置在城市道路上；从所述图像判断所述图像中的道路存在积水之后，获取所述画面中的对比对象，其中，所述对比对象包括：车辆和/或行人；对图像中的对比对象在水中的部分进行识别，确定所述对比对象在水中的部分占所述对比对象总体高度的比例；根据所述比例和预先配置的所述对比对象的高度范围确定所述道路上的积水的深度范围。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述道路存在积水包括：将所述道路的图像输入到机器学习模型中，其中，所述机器学习模型是使用多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每组训练数据均包括一张道路的照片以及标识该照片是否存在积水的标签；从所述机器学习模型中获取结果，其中，所述结果用于指示所述道路是否存在积水。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取所述道路的标识信息；获取第三方地图应用的软件接口；通过所述软件接口将所述标识信息和所述积水的深度范围发送给所述第三方地图应用，其中，所述第三方地图应用用于将所述积水的深度范围公布给正在通过所述道路的车辆和/或行人。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对比对象为行人的情况下，根据所述比例和预先配置的所述对比对象的高度范围确定所述道路上的积水的深度范围包括：获取所述行人的性别；根据所述比例以及所述行人的性别对应的高度范围确定所述道路上的积水的深度范围。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：在所述积水的深度范围中的最小值超过阈值的情况下，向预先配置的联系方式发送预警信息，其中，所述预警信息用于指示所述道路存在积水。6.一种基于监控摄像头的积水深度估计...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏，张真，阿东，张堃，高秀斌，
申请(专利权)人：南京云创大数据科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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