[发明专利]城市内涝积水程度识别方法及装置

说明书

本申请实施例提供一种城市内涝积水程度识别方法及装置，方法包括：将目标城市内的易涝点的监测图像数据输入预设的城市内涝积水分类模型，并根据该城市内涝积水分类模型的输出判断所述易涝点是否发生积水，若是，则获取该易涝点的多个机位和焦距下的监测图像；对多个机位和焦距下的所述监测图像进行拼接处理，得到对应的同一坐标下的广域图像；对所述广域图像中发生积水的区域进行像素分割，得到对应的积水图像；根据所述广域图像和所述积水图像确定所述易涝点的积水程度数据。本申请能够实现针对城市易涝点积水区域是否发生积水以及积水程度的智能识别，并能够有效提高是否发生积水识别过程以及积水程度识别过程的效率及可靠性。

技术领域

本申请涉及城市内涝监测技术领域，具体涉及城市内涝积水程度识别方法及装置。

背景技术

城市内涝主要发生在一些沿海地势比较低的地区，内陆城市也经常发生。过去城市建设用地面积小，可选择的区域比较大，一般都选择地势比较高的地区建设，而，现在城市用地十分紧张，可选择的余地少。由于城市中植被稀疏，水塘较少，无法贮存雨水，导致出现“汇水”的现象形成积水。而且热岛效应的出现，导致暴雨出现的几率增加，降水集中。因此需要对城市内涝进行监测以进行防灾抢险，在此过程中，获取城市内涝的积水程度是判断是否需要启动防灾抢险处理的关键。

现有的检查城市内涝积水的方法通常为人工通过摄像头采集的数据进行观察的方式，工作人员通过摄像头采集回来的图像或者视频数据来判断所拍摄地点是否发生积水。

然而，在基于人工来进行判断是否发生积水的过程中，由于人的主观判断会造成不同的人对积水的严重程度的理解不同的情形出现，同时，人工无法精确计算当前水面的积水面积以及积水深度，也无法24小时全程对积水站点进行监控，也就是说，现有的城市内涝积水程度识别的过程无法确保识别的准确性和及时性。

发明内容

针对现有技术中的问题，本申请提供一种城市内涝积水程度识别方法及装置，能够实现针对城市易涝点积水区域是否发生积水以及积水程度的智能识别，并能够有效提高是否发生积水识别过程以及积水程度识别过程的效率及可靠性。

为解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：

第一方面，本申请提供一种城市内涝积水程度识别方法，包括：

将目标城市内的易涝点的监测图像数据输入预设的城市内涝积水分类模型，并根据该城市内涝积水分类模型的输出判断所述易涝点是否发生积水，若是，则获取该易涝点的多个机位和焦距下的监测图像；

对多个机位和焦距下的所述监测图像进行拼接处理，得到对应的同一坐标下的广域图像；

对所述广域图像中发生积水的区域进行像素分割，得到对应的积水图像；

根据所述广域图像和所述积水图像确定所述易涝点的积水程度数据。

进一步地，所述根据所述广域图像和所述积水图像确定所述易涝点的积水程度数据，包括：

应用透视变换处理方式对所述广域图像进行空间维度转换，得到对应的转换系数；

根据所述转换系数确定获取所述积水图像对应的积水面积。

进一步地，所述根据所述广域图像和所述积水图像确定所述易涝点的积水程度数据，包括：

将所述广域图像中的现实场景的参照物作为垂直标线；

基于所述垂直标线与所述积水图像对应的平面之间的交点确定所述易涝点的积水深度。

进一步地，在所述将目标城市内的易涝点的监测图像数据输入预设的城市内涝积水分类模型之前，还包括：

获取多个历史监测图像数据，其中，各个所述历史监测图像数据分别对应有用于表示是否有积水的标识；