基于深度学习的城市积涝监控预警系统

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.

关键词：城市内涝、深度学习、图像识别、神经网络、图像集

所属期刊栏目：16

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：2019年国家大学生创新创业训练计划资助项目;南昌工程学院创新创业训练计划资助项目;瑶湖学院学生创新基金项目;瑶湖学院学生创新基金项目;瑶湖学院学生创新基金项目

在线出版日期：2020-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：174-175