摘要
本申请公开了一种基于视频分析的道路积水深度预测方法、设备及介质,属于积水预测技术领域,用以解决现有检测算法需采购特定设备或人工部署,适用性差、成本高、维护难的问题。对待处理图像进行道路积水分割及非固定道路要素实例分割,确定涉水非固定道路要素及对应位置信息;根据位置信息对涉水非固定道路要素进行关键点检测并确定多个关键点中每两个关联关键点间的直线信息;基于直线信息确定涉水非固定道路要素的整体斜率以确定涉水非固定道路要素的涉水线;基于涉水线位置及关键点计算道路的积水深度,并将多个待处理图像对应的积水深度输入至预先训练好的积水趋势预测模型中以输出下一时段的积水深度变化以及水深峰值到达时间。
技术关键词
道路积水深度
趋势预测模型
关键点
视频分析
非机动车
视频流
图像
实例分割模型
直线
非易失性计算机存储介质
计算机可执行指令
车轮
掩膜
车灯
深度神经网络模型
像素
数据
系统为您推荐了相关专利信息
风力发电机转子
平衡检测方法
视频分析
随机森林
振动特征
体型
生成机器人
关键点
机器人躯干
计算机可执行指令
大语言模型
单元测试用例
关键点识别
依赖分析方法
覆盖率