| | 講 題 | 基於智慧影像分析模式之道路積淹水自動辨識系統 | | | 講 者 | 國家實驗研究院國家高速網路與計算中心 Chien-Hao Tseng, Meng-Wei Lin, Chia-Chien Hsieh, Jyh-Horng Wu | | | 日 期 | 2019/09/25 | 長 度 | 00:11:23 | 人 氣 | 132 次 | | | 因應全球氣候變遷劇烈變化，使得都市內積 淹水現象災損嚴重。本研究提出基於智慧影像分 析技術於深度學習架構進行自動化積淹水辨識模 式及水位高度計算之研究。一般而言，當都市街 道或道路發生間歇性暴雨，容易導致市區道路造 成嚴重的積淹水事件。固然，現有低窪或是易發 生災情地區皆裝有水位計或感測設備，但是對於 廣泛部屬成本、設備妥善及人力維運在長時間作 業環境下，皆是相當沉重的負擔。因此，本研究 將整合影像分析與深度學習架構進行市區積淹水 自動化物件偵測與水位高度計算，同時，設置不 同淹水高度之層級警報，以有效提升防汛人員進 行災情分析與決策之參考依據。影像分析驗證結 果顯示，使用實際災情之道路積淹水影像進行系 統測試與演算，可有效辨識水位高度並發布不同 層級之警示。
| | | 提 供 | TANET台灣網際網路研討會-TANET2019 | | |
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