【摘 要】
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针对目前城市区域内涝频发且传统内涝积水监测方法具有危险性大、成本较高及时效性较低等问题,提出了一种利用深度学习技术的城市道路积水快速监测方法,该方法基于卷积神经网络,可对输入积水图像数据集进行积水特征提取。选取西安理工大学校内积水情况进行验证,结果表明该方法对数据集的训练和验证的平均准确率分别为96.1%和90.1%,能较准确实现图像积水面积自动提取,从而实现城市内涝监控图像中的积水区域自动识别和
【机 构】
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西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
【基金项目】
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水资源与水电工程科学国家重点实验室(武汉大学)开放研究基金(2016HLG01),陕西省国际科技合作交流计划(2017KW-014)。
其他文献
报刊的有机运动回答的是新闻报道遵循何种规律的问题,具有动态真实性、有机组合性、人民性和自省性。但当前平台垄断渠道、算法规训内容,资本增值驱动的互联网传播法则形成了回声、聚众、流动的“元传播”形态,“无机”传播生态逐渐代替了以“精神交往”为导向的有机的报刊运动。从“有机的新闻”和“有机的平台”两个层面重访报刊的有机运动,既是让该理论回归新闻规律观、实现新闻本位,也是在事实策展和信息治理两条路径中为“交往性文本”的建立提供一种有益的尝试。
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