【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉和深度学习，具体涉及一种基于深度学习的城市内涝监测平台实时涝情预警方法。
技术介绍
1、在现代社会中，视频监控系统已广泛应用于监测和安全管理。这些系统通常包括各种类型的摄像头，用于捕获实时视频流以及历史视频数据。然而，有效地从这些视频数据中提取有用的信息，如内涝预测，一直是一个具有挑战性的问题。内涝问题通常指的是在特定区域内由于降水或排水问题导致的积水情况。在过去，内涝的检测通常需要依赖人工巡逻或基于水动力学的物理模型，这些方法成本高昂且不够实时。因此，需要一种基于深度学习的自动化方法，以从视频数据中准确实时识别内涝情况。
2、在深度神经网络模型的应用中，网络架构起着关键作用。网络架构的选择直接影响着模型是否能够有效地提取高质量的内涝特征。因此，选择一个合适的网络架构成为内涝预测中的一个重要问题。这个问题涉及到如何设计深度神经网络，以使其能够在视频数据中准确地识别内涝情况。
3、此外，深度学习模型在实际应用中可能会受到一些干扰因素的影响，例如路面阴影等，这可能导致模型产生误判行为，从而导致...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的城市内涝监测平台实时涝情预警方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的城市内涝监测平台实时涝情预警方法，其特征在于：所述S5的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的城市内涝监测平台实时涝情预警方法，其特征在于：所述S6的具体步骤如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的城市内涝监测平台实时涝情预警方法，其特征在于：所述S51中，当迭代次数小于预热迭代次数时，学习率从预热学习率逐渐增加到初始学习率，具体公式为：
5.根据权利要求2所...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的城市内涝监测平台实时涝情预警方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的城市内涝监测平台实时涝情预警方法，其特征在于：所述s5的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的城市内涝监测平台实时涝情预警方法，其特征在于：所述s6的具体步骤如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的城市内涝监测平台实时涝情预警方法，其特征在于：所述s51中，当迭代次数小于预热迭代次数时，学习率从预热学习率逐渐增加到初始学习率，具体公式为：
5.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的城市内涝监测平台实时涝情预警方法，其特征在于：所述s52中，分类损失值的计算由二...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。