【技术实现步骤摘要】
本申请涉及道路管理，尤其涉及一种道路积水检测方法及设备。
技术介绍
1、在全球气候变化和城市化进程加快共同作用下，城市内涝问题越来越严重。城市内涝预警体系和应对措施不够完善。洪涝灾害不仅会导致财产损失，更严重威胁人们的生命安全，在此背景下，城市内涝预警体系和对应的应对措施显得尤为重要。在城市场景中，城市道路积水问题是城市安全管理的重要部分。随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉模型如yolo系列、r-cnn等已被广泛应用于各类监控和检测任务中，这些模型在自动化检测方面取得了显著的进展，尤其是在识别特定目标（如水体识别）等方面。
2、目前，通常以积水面积作为判定标准，对城市道路的积水情况进行识别，以进行内涝灾害的预警。但是，在实际应用中，特别是涉及水体的检测提取，由于受到环境复杂性、目标多样性等因素的限制，光影效果导致大量误报情况的出现。这些误报不仅增加了人工审核的工作量，也在一定程度上降低系统的整体积水检测效率和准确性。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种道路积水检测方法及...
【技术保护点】
1.一种道路积水检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据积水目标检测模型，识别具有同一疑似积水事件的疑似积水图像，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据跟踪队列，对所述疑似积水区域进行目标跟踪，得到具有同一疑似积水事件的疑似积水图像，具体包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据积水目标检测模型对视频图像进行识别，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述自适应扩展比例对所述疑似积水框进行扩大范围，得到所述视频...
【技术特征摘要】
1.一种道路积水检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据积水目标检测模型，识别具有同一疑似积水事件的疑似积水图像，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据跟踪队列，对所述疑似积水区域进行目标跟踪，得到具有同一疑似积水事件的疑似积水图像，具体包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据积水目标检测模型对视频图像进行识别，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述自适应扩展比例对所述疑似积水框进行扩大...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁康，房爱印，尹曦萌，颜丙洋，公维浩，
申请(专利权)人：浪潮智慧科技创新山东有限公司，
类型：发明
国别省市：
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