【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及积水深度估计方法，更具体地说是指基于多参照物体系的城市积水深度估计方法及系统。
技术介绍
1、目前，城镇内涝防治的关键目标之一是在降雨期间有效控制地面积水，其中积水深度成为评估标准之一，传统监测方法如水位传感器、水尺识别或人工监控存在诸多问题，包括高昂的设备和维护成本、监控范围不足和反应不及时等挑战。
2、现有方法中，使用水位传感器具有高精度，但成本高昂且覆盖范围有限；而基于视觉算法的水尺识别面临着水尺覆盖率低和标准不一致的问题，特别是在道路中央无法准确识别的情况下；对于在目前的单一参照物深度估计方法中，由于参照物与积水的视角、范围及规格大小不同，导致淹没后只能计算相对高度，无法准确反映淹没区域的真实情况，例如，人行道高低差会导致灯杆位置信息偏差，路牙大小差异会引发信息不准确的问题。
3、此外，中国专利cn201811403004.9提及了一种基于混合模型的道路积水图像检测预警方法，其逻辑是先人工标定不同深度的积水图片，再通过摄像头识别实际场景中的积水，并通过编解码技术判断实际积水深度与标定图片的相...
【技术保护点】
1.基于多参照物体系的城市积水深度估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多参照物体系的城市积水深度估计方法，其特征在于，所述多参照物与积水关系分割模型是通过使用标注数据集训练所得的教师网络为未标注数据集分配伪标签后形成的伪标注数据集以及标注数据集作为样本集训练基于Transformer架构创建的与所述教师网络一致的学生网络所得的。
3.根据权利要求1所述的基于多参照物体系的城市积水深度估计方法，其特征在于，所述将所述待估计图像输入至多参照物与积水关系分割模型进行积水区域分割以及深度估计，以得到第一特征向量，包括：
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。