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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于图像智能分类的城市内涝积水深度识别方法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：CN119007104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411023606.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于图像智能分类的城市内涝积水深度识别方法是由黄国如;欧阳明宇设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像智能分类的城市内涝积水深度识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像智能分类的城市内涝积水深度识别方法。所述方法截取城市内涝监控视频图像，制作积水特征信息数据标签并扩充数据集，进而训练Fast‑SCNN模型。利用Fast‑SCNN的训练结果批量推理城市内涝监控图像，得到已分割积水区域的图像，结合城市道路实测积水深度数据制作积水深度等级数据标签，调整ResNet模型参数，对图片中的积水深度等级进行学习训练。对输入图像进行预测时，依次经过图像分割模型和图像分类模型的预测，最终输出道路积水深度等级。本发明可直接使用道路监控摄像头拍摄的图像进行积水深度识别，突破了已有的深度学习检测道路积水技术对积水标识物的依赖，提高了图像智能识别道路积水深度的适应性。

本发明授权一种基于图像智能分类的城市内涝积水深度识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像智能分类的城市内涝积水深度识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取城市内涝监控摄像头拍摄的视频，从视频中截取包含有人眼可识别水域的单帧图像作为初始图像数据； S2、对初始图像数据集中的单帧图像中可见的积水范围进行边界描绘和标签制作； S3、采用数据增强技术对初始图像数据集进行扩充，生成图像数据，并划分为第一训练集、第一验证集和第一测试集，转换为图像分割网络模型可读取的数据集格式； S4、调整图像分割网络模型参数，对扩充数据后的初始图像数据集中的单帧图像的可见的积水范围进行学习训练，得到训练完成的图像分割网络模型；利用训练完成的图像分割网络模型批量推理城市内涝监控图像，得到已分割积水区域的图像，并以已分割积水区域的图像作为下一步训练图像分类网络模型的数据源； S5、根据城市道路实测积水深度数据，制作步骤S4中所述已分割积水区域的图像的积水深度等级数据标签，并将已分割积水区域的图像及其标签划分为第二训练集、第二验证集和第二测试集； S6、调整图像分类网络模型参数，对第二训练集、第二验证集中已分割积水区域的图像的积水深度等级进行学习训练，得到训练完成的图像分类网络模型； S7、对输入图像进行预测时，依次经过训练完成的图像分割模型和图像分类模型的预测，最终输出道路积水深度等级。

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