城市被淹,全都在家

阿尔伯特省南部连降暴雨,从19日开始一部分小城市,Oktoks, High river, Cochrane, Canmore等就开始进行疏散。


南部经济中心,全加拿大第5大城市卡尔加里从昨天晚上(2013年6月20)开始,有达到26个社区的10万人疏散,市政府从昨晚11时开始宣布关闭市中心,12点后所有连接是中心的桥梁的人行道关闭,车辆只许出不许进。


随着时间的流逝,更多的道路被宣布关闭,省政府官员齐聚卡市,在电视媒体上实时报道灾害情况;交通部门应急处理部门等官员也到场,并回答记者和现场人们的提问。


20日是星期五,市民从睡梦中醒来后,好多人并不知情,还去上班,这也加重了交通管制的负担,市长呼吁大家,除非特殊紧急情况不要出门;虽然人们希望能够亲眼见证这段历史,也不要去河边探看情况,以免发生意外,为本来已经人手紧张都已疲惫不堪的应急人员,添加更多的麻烦。


21日陆续接到两个孩子学校的停课通知,为了学生的安全,全市学校都关闭,员工也不要到学校。在21日早,随着被淹地区的增多和严峻,关闭道路的增多,市政府强烈建议大家都呆在家中,不要出门。所有26个社区的电气水都被关闭,其他地区也可能面临关闭的可能,可以说21日,卡市的经济全面停顿,这是卡城有史以来最大的一次洪水,也是唯一一次导致让市民疏散。晚6时许,加国总理Harper乘专机来看望卡城灾情,这里也是他的老家。


目前为止,21日晚6时,可能共有4个人死亡,发现3具尸体,一人失踪。


在此,真诚地,以中国人的方式,对现在奋斗在抢险第一线的警察、部队、消防员等等的人员,以及曾经在世界各地抢险过的英雄们,致以最高的敬意。


Bragg Creek Flood 2013 House Breakinghttp://youtu.be/NObJReIIus8



### 利用城市监控视频实现积淹水预测的技术方案 #### 数据获取与预处理 为了有效利用城市监控视频进行积水预测,首先需要从多个角度收集高质量的数据。这不仅限于视频流本身,还包括气象数据和其他环境因素。通过安装在不同位置的摄像头网络,可以捕捉到道路、桥梁以及其他关键区域的情况。 对于所获得的原始视频资料,需经过一系列预处理操作以提升后续分析的效果。具体措施包括但不限于去除噪声干扰、稳定画面抖动以及调整光照条件等[^1]。 #### 特征提取与建模 基于深度学习框架下的卷积神经网络(CNN),可以从大量标注过的样本图片中自动学习并抽取有关水面反射特性、物体漂浮状态等方面的特征表示形式。此过程有助于区分正常情况下的路面状况同存在积水现象之间的差异。 进一步地,结合时间序列分析方法构建预测模型。考虑到降雨量大小及时长等因素的影响,在输入端加入历史天气预报记录作为辅助变量;而在输出部分,则设定未来某一时刻内特定地点发生洪涝灾害的概率分布函数。这样做的目的是为了让整个系统具备一定的前瞻性,提前预警可能到来的风险事件[^2]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, LSTM # 构建CNN-LSTM混合架构用于时空数据分析 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, channels))) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) # 添加LSTM层处理时间维度上的依赖关系 model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(1)) # 输出单个数值代表风险等级或概率估计 ``` #### 实时监测与反馈机制 当上述训练好的模型部署至实际环境中后,便可以通过持续不断地接收来自各个节点上传的新鲜影像片段来进行在线评估工作。一旦检测到潜在威胁信号,即刻触发报警流程并向相关部门发送通知消息以便采取紧急应对措施。与此同时,还应建立一套完善的评价体系用来衡量系统的准确性及其响应速度等方面的表现水平,以此为基础不断优化改进现有算法结构和技术手段[^3]。
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