摘要
将人工智能领域里的目标检测方法应用到城市内涝监测中.首先,选取YOLOv5(You Only Look Once version 5)算法用于城市洪水参照物模型的训练;其次,根据监控设备所拍摄的洪水期与非洪水期参照物的高度差来计算道路的内涝深度信息;最后,通过一个水池实验来验证该方法的有效性,将人工计算数据与YOLOv5自动监测数据作对比,实验结果显示RMSE值为0.007 m,MAPE值为2.738％.结果表明该方法能够监测城市内涝水深状况,具有检测速度快、准确性高、成本低等优势.
基金项目
国家自然科学基金(41871146)
福建省科技厅公益类科研项目(2021Rl002006)
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