洪灾预警方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术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。减少财产损失。减少财产损失。

【技术实现步骤摘要】
洪灾预警方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术是关于洪灾监测预警
，特别是关于一种洪灾预警方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着极端天气的增多，洪水灾害发生的频率以及危害程度都大大的提高，将会造成巨大的经济损失和安全隐患。因此，如何对洪灾进行有效的预警有着十分重要的意义。
[0003]传统的洪灾预警手段包括收集全国各地水文数据进行模拟建模，并结合气象数据来进行洪灾预警。该方法对于水文数据的准确性、有效性和代表性有很强的依赖，若水文数据质量不佳，将直接影响到洪灾预警的准确性。目前，随着空间遥感技术的不断发展，各类高分辨率遥感卫星相继升空，市场上也出现了不少使用卫星遥感影像进行各类流域的洪灾预警。
[0004]但上述方法均是针对于全国范围内的洪灾预警，无法提供更加精细化的区域洪灾预警。而且，上述方法中在进行洪灾预警时，通常需要大量的人工干预，对于大量数据时，效率过低，而且很难实现洪灾的实时预警。
[0005]公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种洪灾预警方法、装置、电子设备及存储介质，其能够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。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了一种洪灾预警方法，包括：
[0008]获取双目摄像装置采集的目标区域的影像数据；
[0009]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；
[0010]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；
[0011]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；
[0012]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。
[0013]在本专利技术的一实施方式中，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：
[0014]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；
[0015]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；
[0016]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。
[0017]在本专利技术的一实施方式中，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。
[0018]在本专利技术的一实施方式中，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：
[0019]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。
[0020]在本专利技术的一实施方式中，所述双目摄像装置为网络双目摄像头。
[0021]在本专利技术的一实施方式中，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：
[0022]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。
[0023]在本专利技术的一实施方式中，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：
[0024]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。
[0025]本专利技术还提供了一种洪灾预警装置，包括：
[0026]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；
[0027]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；
[0028]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；
[0029]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；
[0030]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。
[0031]本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述洪灾预警方法的步骤。
[0032]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述洪灾预警方法的步骤。
[0033]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述洪灾预警方法的步骤。
[0034]与现有技术相比，根据本专利技术的洪灾预警方法、装置、电子设备及存储介质，能够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。
附图说明
[0035]图1是根据本专利技术一实施方式的洪灾预警方法的流程示意图；
[0036]图2是根据本专利技术一实施方式的洪灾预警装置的结构示意图；
[0037]图3是根据本专利技术一实施方式的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0038]下面结合附图，对本专利技术的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本专利技术的保护范围并不受具体实施方式的限制。
[0039]除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。
[0040]图1为本专利技术实施例提供的一种洪灾预警方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
[0041]S1，获取双目摄像装置采集的目标区域的影像数据；
[0042]S2，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；
[0043]S3，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；
[0044]S4，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；
[0045]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。
[0046]具体地，本专利技术实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：冉将军，龚泽豪，栾奕，王丽兵，赵玉，成伟，杨锋，周世明，梅熙，程梁，
申请(专利权)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，
类型：发明
国别省市：