real-time flood risk mapping | BriefGPT

关键词real-time flood risk mapping

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基于众包的深度卷积神经网络用于城市洪水深度制图
本研究使用深度卷积网络分析水淹交通标志的众包图片，确定洪水深度，实现低成本、准确和实时洪水风险地图制作。测试表明，该模型的平均绝对误差为 6.978 英寸，与先前研究相当，从而证明了该方法的适用性。
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