基于深度学习的城市积涝监控预警系统

• 作者: 刘佐东 潘玲芳 熊非凡 罗佳艺 陈勇
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 城市内涝 深度学习 图像识别 神经网络 图像集
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 174-175
• 页数: 2页
• 分类号: TP391

摘要

城镇化在我国成了发展的一种大趋势,伴随而来的是城市内涝问题也日益突出,而目前传统检测方法存在着精确度低、成本高、效率低、时效性不强等问题,给城市内涝灾害的提前预防工作带来不便。如今,人工智能变得炙手可热,基于深度学习的积水信息识别的人工系统也应运而生。该系统采用深度学习中的卷积神经网络来精确提取图像信息、使用开源机器学习框架TensorFlow来进一步处理信息、同时调用阿里云短信服务来实现消息实时更新。基于该系统能够实现通过监控图像实时识别积水情况,将结果精确、高效整理出来,并且实现消息及时更新。