城市被淹-续

所有街区市民已返回家中,尽管仍有部分路段和桥梁处于关闭状态。人们正在避难所中等待,同时道路被水淹没,需要晒干物品。地下室被洪水淹没,清理下水道成为首要任务。家具需要搬运,以应对可能的进一步损害。

所有的街区市民都可以返回家了,现在依然有一些路段和桥梁关闭,现在更新一些图片:


被疏散的人们住在避难所里shelter



道路被淹


回到家后晒干物品


被淹没的地下室


疏通下水道




地下室


搬家具


附注:以上图片都是来自网上的公开图片

### 利用城市监控视频实现积水预测的技术方案 #### 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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