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基于YOLOv4算法从视频图像中监测道路积水
被引量：
2
1
作者
方杰
许令顺
+1 位作者
范伟
朱闯
《城市勘测》
2021年第S01期73-76,共4页
针对城区降雨量多,道路易积水而导致内涝且传统道路积水监测方法耗时耗力、成本高等特点,提出了一种针对城市道路积水的检测方法,基于YOLOv4算法从视频图像中监测道路积水。基于有效提取道路积水深度的目的,采用YOLOv4的目标检测模型对...
针对城区降雨量多,道路易积水而导致内涝且传统道路积水监测方法耗时耗力、成本高等特点,提出了一种针对城市道路积水的检测方法,基于YOLOv4算法从视频图像中监测道路积水。基于有效提取道路积水深度的目的,采用YOLOv4的目标检测模型对参考目标进行检测的方法,通过合成图像数据集训练的检测模型有效地从图像中检测出参考对象,由检测到的参考对象获得道路积水深度。结合视频图像应用案例表明,利用YOLOv4算法对视频图像进行目标检测,能快速、高效、准确地提取道路积水的深度。
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关键词
YOLOv4
视频
图像
道路积水
合成图像数据集
参考对象
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题名
基于YOLOv4算法从视频图像中监测道路积水
被引量：
2
1
作者
方杰
许令顺
范伟
朱闯
机构
安徽建筑大学环境与能源学院
安徽辉采科技有限公司
出处
《城市勘测》
2021年第S01期73-76,共4页
文摘
针对城区降雨量多,道路易积水而导致内涝且传统道路积水监测方法耗时耗力、成本高等特点,提出了一种针对城市道路积水的检测方法,基于YOLOv4算法从视频图像中监测道路积水。基于有效提取道路积水深度的目的,采用YOLOv4的目标检测模型对参考目标进行检测的方法,通过合成图像数据集训练的检测模型有效地从图像中检测出参考对象,由检测到的参考对象获得道路积水深度。结合视频图像应用案例表明,利用YOLOv4算法对视频图像进行目标检测,能快速、高效、准确地提取道路积水的深度。
关键词
YOLOv4
视频
图像
道路积水
合成图像数据集
参考对象
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于YOLOv4算法从视频图像中监测道路积水
方杰
许令顺
范伟
朱闯
《城市勘测》
2021
2
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