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申请/专利权人：云途信息科技(杭州)有限公司

摘要：本发明实施例公开了基于多参照物体系的城市积水深度估计方法及系统。方法包括：获取积水后的待估计图像；将待估计图像输入至多参照物与积水关系分割模型，以得到第一特征向量及分割特征向量，第一特征向量包括积水区域掩膜位置以及对应的积水深度值；分割特征向量包括图像特征语义信息；获取待估计图像对应的积水发生前的图像；将待估计图像以及积水前图像输入至深度估计模型中，结合分割特征向量计算第二特征向量，第二特征向量包括深度信息编码；计算最终的积水深度值；输出最终的积水深度值以及对应的积水区域掩膜位置。通过实施本发明实施例的方法可实现在估计积水深度时，避免了参照物类型、规格等不同带来的误差影响，提高估计的准确率。

主权项：1.基于多参照物体系的城市积水深度估计方法，其特征在于，包括：获取积水后的待估计图像；将所述待估计图像输入至多参照物与积水关系分割模型进行积水区域分割以及深度估计，以得到第一特征向量以及分割特征向量，其中，所述第一特征向量包括积水区域掩膜位置以及对应的积水深度值；所述分割特征向量包括图像特征语义信息；获取待估计图像对应的积水发生前的图像，以得到积水前图像；将所述待估计图像以及所述积水前图像输入至深度估计模型中，结合所述分割特征向量计算被积水淹没区域和未淹没区域的深度差值，以得到第二特征向量，其中，所述第二特征向量包括深度信息编码；根据所述第一特征向量以及所述第二特征向量计算最终的积水深度值；输出最终的积水深度值以及对应的积水区域掩膜位置；所述多参照物与积水关系分割模型是通过使用标注数据集训练所得的教师网络为未标注数据集分配伪标签后形成的伪标注数据集以及标注数据集作为样本集训练基于Transformer架构创建的与所述教师网络一致的学生网络所得的；所述根据所述第一特征向量以及所述第二特征向量计算最终的积水深度值，包括：对所述第一特征向量以及所述第二特征向量进行上下采样，以得到所述第一特征向量以及所述第二特征向量所对应的采样结果；将所述第一特征向量以及所述第二特征向量所对应的采样结果进行相乘，以得到相乘结果；将所述相乘结果输入至解码器内进行解码，且结合所述积水区域掩膜位置确定最终的积水深度值。

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