CN114220079A - 一种路面积水识别方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种路面积水识别方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：接收车辆发送的监控反馈信息，监控反馈信息包括车辆信息和车辆拍摄的环境图像；对环境图像进行图像分析，确定环境图像中是否有积水；若环境图像中有积水，则根据车辆信息和环境图像，确定积水信息，积水信息包括积水地理位置和积水深度；将环境图像和积水信息发送至第三方服务器。通过本方案实施例，能够基于车辆发送的监控反馈信息对路面是否积水进行识别，并在路面有积水时确定积水深度，从而减小了硬件投入成本，扩大了路面监控范围，有助于保障道路交通安全。
Description
技术领域
本发明实施例涉及道路交通安全领域，尤其涉及一种路面积水识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着汽车数量的激增，道路安全问题越来越受到重视。车辆行驶的道路往往会存在路面积水的问题，尤其是大雨、暴雨等极端天气后，路面积水会影响道路交通情况，严重时还会发生交通事故。
现有的判断路面是否存在积水的方法通常是市政部门在固定点(如城市易积水的位置)设置专业的监控设施进行监控，并将监测信息返回城市监测中心，再由防汛部门统一对外发布积水预警，提醒车辆注意积水位置。但这种方式硬件投入成本大，需要长期用电，维修成本高；并且监控地点有限，无法发现突发的积水情况。
发明内容
本发明提供一种路面积水识别方法、装置、计算机设备和存储介质，能够基于车辆发送的监控反馈信息对路面是否积水进行识别，并在路面有积水时确定积水深度，从而减小了硬件投入成本，扩大了路面监控范围，有助于保障道路交通安全。
第一方面，本发明实施例提供了一种路面积水识别方法，包括：
接收车辆发送的监控反馈信息，所述监控反馈信息包括车辆信息和所述车辆拍摄的环境图像；
对所述环境图像进行图像分析，确定所述环境图像中是否有积水；
若所述环境图像中有积水，则根据所述车辆信息和所述环境图像，确定积水信息，所述积水信息包括积水地理位置和积水深度；
将所述环境图像和所述积水信息发送至第三方服务器。
第二方面，本发明实施例还提供了一种路面积水识别装置，包括：
信息接收模块，用于接收车辆发送的监控反馈信息，所述监控反馈信息包括车辆信息和所述车辆拍摄的环境图像；
图像分析模块，用于对所述环境图像进行图像分析，确定所述环境图像中是否有积水；
积水信息确定模块，用于若所述环境图像中有积水，则根据所述车辆信息和所述环境图像，确定积水信息，所述积水信息包括积水地理位置和积水深度；
信息发送模块，用于将所述环境图像和所述积水信息发送至第三方服务器。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例提供的路面积水识别方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例提供的路面积水识别方法。
本发明实施例中，通过接收车辆发送的监控反馈信息得到环境图像和车辆信息；对环境图像进行图像分析，确定环境图像中是否有积水；若环境图像中有积水，则根据车辆信息和环境图像确定积水信息，并将环境图像和积水信息发送至第三方服务器。如此，可以利用接收车辆发送的监控反馈信息得到路面的积水情况，与传统的在固定点设置专业的监控设施进行监控的方案相比，不再需要在固定点设置专业的监控设施，降低了硬件投入成本与维修成本，同时监控地点更广泛，可以及时发现突发的积水状况；另外，本发明提供的方案还可以在路面有积水时确定出积水深度，进一步降低了车辆行驶的危险性，有助于保障道路交通安全。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种路面积水识别方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的另一种路面积水识别方法的流程图；
图3是本发明实施例二提供的确定积水地理位置和积水深度的示意图；
图4是本发明实施例三提供的一种路面积水识别装置的结构示意图；
图5是本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种路面积水识别方法的流程图，本实施例可适用于判断路面是否有积水，该方法可以由本发明实施例中的路面积水识别装置来执行，该装置可集成在车辆控制服务器中、且采用软件和/或硬件的方式实现。本实施例提供的路面积水识别方法具体包括如下步骤：
S110、接收车辆发送的监控反馈信息，监控反馈信息包括车辆信息和车辆拍摄的环境图像。
其中，车辆可以在目标区域内行驶时，接收到车辆控制服务器(例如车辆控制云端)发送的开启车载雷达和车载摄像头等设备的消息。目标区域可以根据实际需求进行调整，如发生恶劣天气的城市或省市的某一区域。监控反馈信息包括车辆信息和车辆拍摄的环境图像。其中，车辆信息包括车辆所在地理位置、车辆行驶方向等信息。具体的，车辆在接收到车辆控制服务器发送的消息后，开启车载雷达和车载摄像头，并定时向车辆控制服务器发送车载摄像头拍摄的环境图像。相应的，车辆控制服务器接收车辆信息和车辆拍摄的环境图像。
可选的，在恶劣天气(如暴雨等天气)发生时，车辆可以根据天气状况调整发送环境图像的频率。
S120、对环境图像进行图像分析，确定环境图像中是否有积水。
在接收到车辆发送的环境图像后，对环境图像进行分析。具体的，对环境图像进行分析的方法包括对环境图像进行图像描述和目标识别。图像描述可以把环境图像中不同特征的物体和背景，用数据、符号和形式语言来表示出来，再利用目标识别将环境图像中的目标特征提取出，以确定环境图像中的目标特征。
示例的，接收到环境图像后，对环境图像进行图像描述，确定出环境图像中包含的特征。其特征可以是环境图像中存在的车辆、市政设施、树木、路障和积水等特征。进一步利用图像目标识别算法对环境图像中包含的特征进行识别，识别出目标特征，如识别出目标特征中是否存在“积水”这一特征。
S130、若环境图像中有积水，则根据车辆信息和环境图像，确定积水信息，积水信息包括积水地理位置和积水深度。
其中，车辆信息包括车辆行驶方向、车辆地理位置和车载雷达相关信息等。在确定出环境图像中存在积水后，根据车辆信息和环境图像，确定出积水地理位置和积水深度。
具体的，确定积水地理位置的方法可以包括：通过车载雷达信息确定车辆与积水之间的实际距离；根据车辆的行驶方向和车辆与积水之间的实际距离可以确定出积水的具体地理位置。
进一步地，确定积水深度的方法可以包括：从环境图像的特征中确定出目标参照物，并从第三方服务器中获取目标参照物的实际高度，目标参照物位于积水内；通过车载雷达识别目标参照物露出积水的高度；根据车辆的行驶方向和车辆的地理位置确定出环境图像与实际空间的转换比例；利用目标参照物的实际高度、目标参照物露出积水的高度和转换比例，可以确定出积水深度。其中，目标参照物可以是市政设施或其他可以获取到真实高度的物体。
S140、将环境图像和积水信息发送至第三方服务器。
其中，第三方服务器可以是政府监控服务器(如政府监控云端)。在确定积水地理位置和积水深度后，将经过去隐私处理的环境图像和积水信息发送给第三方服务器。第三方服务器在接收到环境图像和积水信息后，可以对接收到的重复的环境图像进行去重处理，进一步对去重后可用的环境图像采用二次校验等算法对积水信息进行确认；绘制该地理区域的实时道路积水监控地图，通过对比接收到的动态车辆信息和积水信息，分析出潜在的积水点，得到积水深度与积水地理位置，实现当路面积水时可以提前对车辆做出预警。
本方案通过接收车辆发送的监控反馈信息得到环境图像和车辆信息；对环境图像进行图像分析，确定环境图像中是否有积水；若环境图像中有积水，则根据车辆信息和环境图像确定积水信息，并将环境图像和积水信息发送至第三方服务器。如此，可以利用接收车辆发送的监控反馈信息得到路面的积水情况，与传统的在固定点设置专业的监控设施进行监控的方案相比，不再需要在固定点设置专业的监控设施，降低了硬件投入成本与维修成本，同时监控地点更广泛，可以及时发现突发的积水状况；另外，本发明提供的方案还可以在路面有积水时确定出积水深度，进一步降低了车辆行驶的危险性，有助于保障道路交通安全。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的另一种路面积水识别方法的流程图；本实施例可适用于判断路面是否有积水，本实施例进一步细化了路面积水识别方法，如图2所示，细化后的路面积水识别方法主要包括如下步骤：
S210、当目标地理区域发生恶劣天气时，向车辆发送监控请求信息，其中，车辆位于目标地理区域内、且车辆处于行驶状态。
其中，目标地理区域可以是某一城市或某城市的某区域，也可以是更大或更小的范围，即目标地理区域的选择可以根据实际需求灵活调整。恶劣天气包括但不限于暴雨、大雨和台风等会造成路面积水的天气。监控请求信息用于指示车辆打开车载摄像头和车载雷达监控路面实时状况。
S220、接收车辆发送的监控反馈信息，监控反馈信息包括车辆信息和车辆拍摄的环境图像。
具体的，车辆在接收到车辆控制服务器发送的消息后，开启车载雷达和车载摄像头，并定时发送车载摄像头拍摄的环境图像。相应的，车辆控制服务器接收车辆发送的环境图像和车辆信息。
本实施例方案中，车辆信息至少包括车辆地理位置和车辆行进方向。
S230、对环境图像进行图像去隐私标注与处理。
具体的，可以利用图像识别技术对环境图像进行图像去隐私标注与处理，从而对图像中可能存在的他人隐私的特征进行标注与处理。如车牌号码、人脸等特征都属于隐私特征。如此，可以实现信息脱敏。
S240、对环境图像进行图像分析，确定环境图像中是否有积水。
对环境图像进行分析包括对环境图像进行图像描述和目标识别，以确定环境图像中的目标特征，其特征可以是环境图像中存在的车辆、市政设施、树木、路障和积水等特征。进一步利用图像目标识别算法对环境图像中包含的特征进行识别，识别出目标特征，如识别出目标特征中是否存在“积水”一特征。
S250、若环境图像中有积水，则确定目标参照物，目标参照物为处于积水地理位置的市政设施。
市政设施一般情况下都有标准的规格，其真实高度比较容易获取，因此用市政设施作为目标参照物可以很方便的对比出积水深度。
S260、根据目标参照物在环境图像中的位置、车辆地理位置和车辆行进方向，确定积水地理位置；以及根据目标参照物在环境图像中的高度和目标参照物的实际高度，确定积水深度。
图3是本发明实施例二提供的确定积水地理位置和积水深度的示意图，本方案实施例中，可选的，确定积水地理位置的方法包括步骤(1)-步骤(2)：
步骤(1)：根据目标参照物在环境图像中的位置和车辆行进方向，确定目标参照物与车辆之间的实际距离。
在确定目标参照物后，示例的，如图3所示，环境图像中车辆到市政设施的距离为S，可以根据距离S和环境图像与实际空间的转换比例计算出市政设施与车辆间的实际距离。其中，距离S包括方向信息。环境图像与实际空间的转换比例可由市政设施真实高度与环境图像中位于没有积水处的市政设施的高度计算。
步骤(2)：根据目标参照物与车辆之间的实际距离和车辆地理位置，确定所述积水地理位置。
示例的，目标参照物为市政设施，市政设施和车辆的实际距离为S’，则积水地理位置为：车辆地理位置(含方向信息)+S’(含方向信息)。
根据上述步骤可以确定出积水的地理位置，减小了硬件成本的投入，提高了确定积水地理位置的精确度。
本方案实施例中，可选的，积水深度D＝H-H1*a；其中，H为目标参照物的实际高度，H1为目标参照物在环境图像中的高度，a为环境图像与实际空间的转换比例。
示例的，如图3所示，已知市政设施的真实高度和环境图像中位于没有积水处的市政设施的高度，根据市政设施的真实高度和环境图像中市政设施的高度，可以计算出环境图像与实际空间的转换比例为a。环境图像中市政设施在积水处的高度为H1，则H1*a为真实的市政设施在积水处的高度。进一步可知D＝H-H1*a为真实积水深度。
通过上述方法，可以根据环境图像直接计算积水深度，减小了硬件成本的投入，提高了确定积水信息的精确度，进一步有助于保障道路交通安全。
S270、将环境图像和积水信息发送至第三方服务器。
其中，第三方服务器可以是政府监控服务器(如政府监控云端)。第三方服务器可以通过处理接收到的环境图像和积水信息绘制该地理区域的实时道路积水监控地图，分析出潜在的积水点，得到积水深度与积水地理位置，实现当路面积水时可以提前对车辆做出预警。
本发明实施例提供的路面积水识别方法，当目标地理区域发生恶劣天气时，向车辆发送监控请求信息；接收车辆发送的监控反馈信息，监控反馈信息包括车辆信息和车辆拍摄的环境图像；对环境图像进行图像去隐私标注与处理；对环境图像进行图像分析，确定环境图像中是否有积水；若所述环境图像中有积水，则确定目标参照物，目标参照物为处于积水地理位置的市政设施；根据目标参照物在环境图像中的位置、车辆地理位置和车辆行进方向，确定积水地理位置；以及根据目标参照物在环境图像中的高度和目标参照物的实际高度，确定积水深度；将环境图像和积水信息发送至第三方服务器。如此，可以利用接收车辆发送的监控反馈信息得到路面的积水情况，与传统的在固定点设置专业的监控设施进行监控的方案相比，不再需要在固定点设置专业的监控设施，降低了硬件投入成本与维修成本，同时监控地点更广泛，可以及时发现突发的积水状况；另外，本发明提供的方案还可以在路面有积水时确定出积水深度，进一步降低了车辆行驶的危险性，有助于保障道路交通安全。
实施例三
图4是本发明实施例三提供的一种路面积水识别装置的结构示意图。本发明实施例提供了一种路面积水识别装置，包括：
信息接收模块410，用于接收车辆发送的监控反馈信息，所述监控反馈信息包括车辆信息和所述车辆拍摄的环境图像；
图像分析模块420，用于对所述环境图像进行图像分析，确定所述环境图像中是否有积水；
积水信息确定模块430，用于若所述环境图像中有积水，则根据所述车辆信息和所述环境图像，确定积水信息，所述积水信息包括积水地理位置和积水深度；
信息发送模块440，用于将所述环境图像和所述积水信息发送至第三方服务器。
本发明实施例提供的方案可以利用接收车辆发送的监控反馈信息得到路面的积水情况，与传统的在固定点设置专业的监控设施进行监控的方案相比，不再需要在固定点设置专业的监控设施，降低了硬件投入成本与维修成本，同时监控地点更广泛，可以及时发现突发的积水状况；另外，本发明提供的方案还可以在路面有积水时确定出积水深度，进一步降低了车辆行驶的危险性，有助于保障道路交通安全。
可选的，信息发送模块440，还用于在信息接收模块410接收车辆发送的监控反馈信息前，当目标地理区域发生恶劣天气时，向所述车辆发送监控请求信息，其中，所述车辆位于所述目标地理区域内、且所述车辆处于行驶状态。
可选的，所述车辆信息包括车辆地理位置和车辆行进方向。
可选的，图像分析模块420，还用于对所述环境图像进行图像去隐私标注与处理。
可选的，积水信息确定模块430具体包括：
第一确定单元，用于确定目标参照物，所述目标参照物为处于所述积水地理位置的市政设施；
第二确定单元，用于根据所述目标参照物在所述环境图像中的位置、所述车辆地理位置和所述车辆行进方向，确定所述积水地理位置；以及根据所述目标参照物在所述环境图像中的高度和所述目标参照物的实际高度，确定所述积水深度。
可选的，第二确定单元，具体用于：根据所述目标参照物在所述环境图像中的位置和所述车辆行进方向，确定所述目标参照物与所述车辆之间的实际距离；根据所述目标参照物与所述车辆之间的实际距离和所述车辆地理位置，确定所述积水地理位置。
可选的，所述积水深度D＝H-H1*a；
其中，H为所述目标参照物的实际高度，H1为所述目标参照物在所述环境图像中的高度，a为所述环境图像与实际空间的转换比例。
本发明实施例所提供的路面积水识别装置可执行本发明任意实施例所提供的路面积水识别方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图5是本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图，如图5所示，该设备包括处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540；设备中处理器510的数量可以是一个或多个，图5中以一个处理器510为例；设备中的处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
存储器520作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的路面积水识别方法对应的程序指模块(例如，路面积水识别装置中的信息接收模块410、图像分析模块420、计税信息确定模块430和信息发送模块440)。处理器510通过运行存储在存储器520中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的路面积水识别方法。
存储器520可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器520可进一步包括相对于处理器510远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置530可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置540可包括显示屏等显示设备。
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种路面积水识别方法，该方法包括：
接收车辆发送的监控反馈信息，所述监控反馈信息包括车辆信息和所述车辆拍摄的环境图像；对所述环境图像进行图像分析，确定所述环境图像中是否有积水；若所述环境图像中有积水，则根据所述车辆信息和所述环境图像，确定积水信息，所述积水信息包括积水地理位置和积水深度；将所述环境图像和所述积水信息发送至第三方服务器。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的路面积水识别方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述路面积水识别装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种路面积水识别方法，其特征在于，包括：
接收车辆发送的监控反馈信息，所述监控反馈信息包括车辆信息和所述车辆拍摄的环境图像；
对所述环境图像进行图像分析，确定所述环境图像中是否有积水；
若所述环境图像中有积水，则根据所述车辆信息和所述环境图像，确定积水信息，所述积水信息包括积水地理位置和积水深度；
将所述环境图像和所述积水信息发送至第三方服务器。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收车辆发送的监控反馈信息前，还包括：
当目标地理区域发生恶劣天气时，向所述车辆发送监控请求信息，其中，所述车辆位于所述目标地理区域内、且所述车辆处于行驶状态。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆信息包括车辆地理位置和车辆行进方向。
4.根据权利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，在对所述环境图像进行图像分析前，还包括：
对所述环境图像进行图像去隐私标注与处理。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆信息和所述环境图像，确定积水信息，包括：
确定目标参照物，所述目标参照物为处于所述积水地理位置的市政设施；
根据所述目标参照物在所述环境图像中的位置、所述车辆地理位置和所述车辆行进方向，确定所述积水地理位置；以及根据所述目标参照物在所述环境图像中的高度和所述目标参照物的实际高度，确定所述积水深度。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述积水地理位置，包括：
根据所述目标参照物在所述环境图像中的位置和所述车辆行进方向，确定所述目标参照物与所述车辆之间的实际距离；
根据所述目标参照物与所述车辆之间的实际距离和所述车辆地理位置，确定所述积水地理位置。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述积水深度D＝H-H1*a；
其中，H为所述目标参照物的实际高度，H1为所述目标参照物在所述环境图像中的高度，a为所述环境图像与实际空间的转换比例。
8.一种路面积水识别装置，其特征在于，包括：
信息接收模块，用于接收车辆发送的监控反馈信息，所述监控反馈信息包括车辆信息和所述车辆拍摄的环境图像；
图像分析模块，用于对所述环境图像进行图像分析，确定所述环境图像中是否有积水；
积水信息确定模块，用于若所述环境图像中有积水，则根据所述车辆信息和所述环境图像，确定积水信息，所述积水信息包括积水地理位置和积水深度；
信息发送模块，用于将所述环境图像和所述积水信息发送至第三方服务器。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的路面积水识别方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的路面积水识别方法。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111576891.1A CN114220079A (zh) | 2021-12-22 | 2021-12-22 | 一种路面积水识别方法、装置、计算机设备和存储介质 |
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|---|---|
| CN (1) | CN114220079A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115375683A (zh) * | 2022-10-24 | 2022-11-22 | 江西省大气探测技术中心 | 基于图像处理的涝点检测方法、系统、存储介质及设备 |
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2021
- 2021-12-22 CN CN202111576891.1A patent/CN114220079A/zh active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115375683A (zh) * | 2022-10-24 | 2022-11-22 | 江西省大气探测技术中心 | 基于图像处理的涝点检测方法、系统、存储介质及设备 |
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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