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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种城市内涝受灾状态监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117058620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311072851.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种城市内涝受灾状态监测方法及系统是由刘琼;于小雅;胡松;杨铀设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市内涝受灾状态监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种城市内涝受灾状态监测方法及系统，属于计算机视觉技术领域；本发明首先通过内涝场景分类模型对城市图像是否为内涝场景进行判断，当确定为内涝场景后，进一步采用内涝受灾分析模型对内涝场景中的各参照物的受灾状态进行分析检测；其中，内涝受灾分析模型通过在YOLOv5模型的基础上引入可切换空洞卷积模块构建得到，该模型可以根据输入数据的特征动态地选择合适的采样率来平衡计算效率和感受野大小，更好地捕捉变化的几何信息，提高了几何信息缺失的参照物的检测率，能够解决由于遮挡或者由于内涝过于严重导致车辆或人几何信息严重缺失从而影响监测的准确性的问题，城市内涝情况监测的准确性较高。

本发明授权一种城市内涝受灾状态监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种城市内涝受灾状态监测方法，其特征在于，包括： 将实时采集的城市图像输入到内涝场景分类模型中，以判断所述城市图像中是否存在内涝； 当所述城市图像中存在内涝时，将所述城市图像输入到内涝受灾分析模型中，得到城市图像中各参照物与水位之间的关系信息，以实现对城市内涝受灾状态的监测； 其中，所述参照物包括：人和车辆；所述内涝受灾分析模型通过以下方式获取得到： 将YOLOv5模型骨干网络中的最后一层C3模块替换为可切换空洞卷积模块，构建得到内涝受灾分析模型后，将第一训练集中的各城市内涝场景图像输入至所述内涝受灾分析模型中，通过最小化城市内涝场景图像中各参照物目标框的预测结果与真实结果之间的差异、以及各参照物与水位之间的关系信息的预测结果与真实结果之间的差异，对所述内涝受灾分析模型进行监督学习训练； 所述第一训练集包括：携带有参照物目标框以及参照物与水位之间的关系信息的城市内涝场景图像； 所述内涝场景分类模型通过在ResNet网络的每层瓶颈层之后连接通道注意力机制模块构建得到； 所述通道注意力机制模块为SENet模块； 所述内涝场景分类模型通过以下方式进行训练：将第二训练集输入到内涝场景分类模型中进行对比学习训练； 其中，所述第二训练集包括：城市内涝场景图像和城市非内涝场景图像； 所述内涝场景分类模型的训练方式还包括：使用MoCov2通过动量更新的方式训练最终的内涝场景分类模型。

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