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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114742955A(43)申请公布日2022.07.12(21)申请号202210464057.1G06V20/13(2022.01)(22)申请日2022.04.29G06V10/82(2022.01)G06V10/56(2022.01)(71)申请人南方科技大学G06V10/25(2022.01)地址518055广东省深圳市南山区学苑大G08B21/10(2006.01)道1088号南方科技大学申请人中科星图空间技术有限公司中铁二院工程集团有限责任公司(72)发明人冉将军龚泽豪栾奕王丽兵赵玉成伟杨锋周世明梅熙程梁(74)专利代理机构北京兴智翔达知识产权代理有限公司11768专利代理师张玉梅(51)Int.Cl.G06T17/00(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图2页(54)发明名称洪灾预警方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明公开了一种洪灾预警方法、装置、电子设备及存储介质,首先获取双目摄像装置采集的目标区域的影像数据;然后将影像数据输入至水体识别网络模型,得到水体识别网络模型输出的影像数据中的水体区域;再然后基于双目测距原理,将水体区域进行三维建模,得到三维水体区域;最后在目标区域被三维水体区域覆盖的情况下,获取目标区域的水体深度,并基于水体深度,对目标区域进行洪灾预警。该方法可以自动实现对目标区域内洪灾的灾时预警,不需要人工参与,可以大大提高洪灾预警的效率以及准确性,以便于及时通知相关人员进行洪灾救援,并且可以向用户发出洪灾提示,以使用户远离目标区域,保障人身安全,减少财产损失。CN114742955ACN114742955A权利要求书1/2页1.一种洪灾预警方法,其特征在于,包括:获取双目摄像装置采集的目标区域的影像数据;将所述影像数据输入至水体识别网络模型,得到所述水体识别网络模型输出的所述影像数据中的水体区域;基于双目测距原理,将所述水体区域进行三维建模,得到三维水体区域;若所述目标区域被所述三维水体区域覆盖,则获取所述目标区域的水体深度,并基于所述水体深度,对所述目标区域进行洪灾预警;其中,所述水体识别网络模型基于携带有水体标注的历史水体影像样本训练得到。2.如权利要1所述的洪灾预警方法,其特征在于,所述将所述影像数据输入至水体识别网络模型,得到所述水体识别网络模型输出的所述影像数据中的水体区域,包括:将所述影像数据输入至所述水体识别网络模型的物理机制层,由所述物理机制层基于水体影像颜色特征提取所述目标区域的备选区域;将所述备选区域输入至所述水体识别网络模型的特征提取层,由所述特征提取层基于注意力机制确定所述备选区域的时空语义特征;将所述时空语义特征输入至所述水体识别网络模型的特征恢复层,得到所述特征恢复层输出的所述水体区域。3.如权利要求2所述的洪灾预警方法,其特征在于,所述注意力机制包括空间注意力机制和/或通道注意力机制。4.如权利要求1‑3中任一项所述的洪灾预警方法,其特征在于,所述将所述影像数据输入至水体识别网络模型,得到所述水体识别网络模型输出的所述影像数据中的水体区域,之前包括:获取活动于所述目标区域的上方空间内的无人机采集的无人机影像数据。5.如权利要求1‑3中任一项所述的洪灾预警方法所述的洪灾预警方法,其特征在于,所述双目摄像装置为网络双目摄像头。6.如权利要求1‑3中任一项所述的洪灾预警方法,其特征在于,所述将所述影像数据输入至水体识别网络模型,得到所述水体识别网络模型输出的所述影像数据中的水体区域,之前包括:将所述影像数据进行立体校正操作、消除畸变操作以及图像裁剪操作中的至少一项。7.如权利要求1‑3中任一项所述的洪灾预警方法,其特征在于,所述基于所述水体深度,对所述目标区域进行洪灾预警,包括:若所述水体深度大于等于预设深度,则向所述目标区域内的终端设备发送洪灾预警信息。8.一种洪灾预警装置,其特征在于,包括:获取模块,用于获取双目摄像装置采集的目标区域的影像数据;识别模块,用于将所述影像数据输入至水体识别网络模型,得到所述水体识别网络模型输出的所述影像数据中的水体区域;建模模块,用于基于双目测距原理,将所述水体区域进行三维建模,得到三维水体区域;预警模块,用于若所述目标区域被所述三维水体区域覆盖,则获取所述目标区域的水2CN114742955A权利要求书2/2页体深度,并基于所述水体深度,对所述目标区域进行洪灾预警;其中,所述水体识别网络模型基于携带有水体标注的历史水体影像样本训练得到。9.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述洪灾预警方法的步骤。10.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理