摘要
本发明公开了基于多尺度目标检测网络的城市洪涝积水深度检测方法，属于图像识别与深度学习领域；包含：选取用于城市洪涝积水深度检测的参照物；构建城市洪涝区域参照物目标检测网络；训练参照物目标检测模型；获取参照物目标检测结果并计算参照物像素高度；根据参照物像素高度变化与实际高度映射关系定量计算积水深度。本方法充分发挥深度学习在图像识别与检测领域的优势，设计包含多分支堆叠模块与特征金字塔结构的目标检测网络，解决了传统目标检测算法对多尺度目标特征提取能力弱、特征融合效果差的问题。在保持模型计算复杂度较低的条件下提升模型检测精度，提升积水深度计算精度，为基于视觉的非接触式洪涝积水深度检测提供技术可能性。
