城市内涝的深度感知

在季风季节，城市地区突发的洪涝事件频繁发生，阻碍社会经济活动，并可能威胁基础设施与生命。使用高效的大规模内涝感知与信息系统可提供宝贵的实时灾害信息，以促进灾害管理并增强公众意识，从而减轻洪涝灾害期间及之后的损失。因此，本研究开发了一种由深度神经网络与信息通信技术驱动的视觉感知方法，以提供端到端机制来实现内涝感知与事件位置制图。展示了该深度感知系统在台湾季风季节中的使用，并在全岛尺度上预测了内涝事件。该系统可通过视频物联网框架感知约 2379 个视觉源，并在 5 分钟内传输事件位置信息。所提方法能在国家尺度感知内涝事件，并为传统内涝感知方法提供一种高效且高度可扩展的替代方案。