面向城市内涝的深度学习几何约束车辆淹没深度反演方法

本发明属于计算机视觉、深度学习、摄影测量和智慧水利，具体涉及一种面向城市内涝的深度学习几何约束车辆淹没深度反演方法。

背景技术：

1、城市内涝是威胁城市公共安全与交通运行的重要自然灾害之一。当强降雨导致道路积水时，准确的积水深度信息直接关系到车辆通行安全评估、交通管制决策、排涝调度指挥以及应急抢险救援等关键环节。因此，快速、低成本、大范围地获取城市道路积水深度，具有显著的产业意义和实际应用价值。

2、现有技术中，积水深度的监测手段主要分为接触式和非接触式两大类。

3、接触式监测包括固定水尺、超声波或雷达水位计等设备，其优点是在固定点位上的测量精度较高。但该类方法存在以下固有缺陷：硬件设备建设与维护成本高昂，洪涝环境下设备易因浸泡或冲击而损坏，且监测点位覆盖密度有限，难以满足复杂城市道路网络的高密度监测需求。

4、非接触式监测则主要依赖图像视觉技术，利用大量存在的城市监控摄像头、车载记录仪、无人机影像或社交媒体图片，通过分析图像中的视觉线索来估计水深，这被认为是一种极具潜力的低成本、广覆盖替代方案。

5、然而，现有图像视觉测深技术长期沿着一条特定的技术路线演进。该技术路线的核心逻辑是：

6、利用深度学习或传统图像处理方法，直接从图像像素中提取车辆或行人的外观特征，再根据这些特征与水深之间的统计关联性来输出水深值或淹没等级。

7、具体而言，现有方案通常包括：基于水尺或固定参照物的比例估算法、基于车辆轮胎或排气管等局部参照物的经验换算法、基于深度学习的水深等级分类法或受淹状态识别法。

8、这些方法均属于“数据驱动型”或“经验映射型”技术方案，其共同特点是依赖大量的标注数据来拟合图像外观与水深之间的黑盒映射关系，或者依赖人工设定的固定比例尺。

9、本领域在引入新技术（深度学习、神经网络、图像识别）来监测积水深度时，其技术路线是使用新技术来落实既有技术路线，即通过新技术来增强对车辆“外部形态－受淹特征”的识别能力，进而利用“外部形态－受淹特征”与水深之间的关联性得到水深估计结果。

10、现有技术始终围绕着“更精准地识别车辆外观特征”这一目标进行迭代优化，例如不断加深神经网络层数、扩大训练数据集、改进目标检测算法等。这一自然延伸方向（更精准地识别车辆外观特征）在实验室受控数据下能够取得可接受的性能，因而成为本领域长期遵循的主流技术范式。

11、现有技术在实际应用中暴露出以下多项技术不足：

12、其一，现有技术仅输出浅水、中水、深水等离散等级或基于局部参照物（如轮胎）的粗略估计，无法获得具有实际物理量纲的连续水深数值，难以满足精准排涝调度的数据需求。

13、其二，现有技术完全依赖数据驱动的黑盒映射，缺少车辆几何尺寸、相机成像关系及三维空间映射等物理几何约束，因而结果的可解释性差，难以复核误差来源，也不利于在不同场景下进行可靠性验证。

14、其三，现有技术对不同车型的尺寸差异缺乏适应能力。i型轿车、suv、mpv等车辆在车身高度、离地间隙和轮廓结构上存在显著差别，若采用统一比例尺或固定经验公式，必然会引入与车型相关的系统性误差。

15、其四，现有技术难以应对拍摄视角的多变性。真实内涝图像中，车辆的方位角和俯视角随机变化，导致二维图像中的淹没线位置因透视变形而无法直接换算为真实淹没高度，现有方法缺乏对视角的自适应调整手段。

16、其五，现有技术在复杂极端场景下缺乏稳定性和异常处理机制。当车辆完全淹没、严重遮挡、水面反光严重或模板配准失败时，现有方法无法识别这些异常情况，往往输出违背物理常识的数值，严重误导决策。

17、上述不足的成因，根源在于现有技术路线长期局限在“图像外观特征→水深”的统计关联框架内，始终未能引入车辆三维几何模型与成像物理约束作为计算基础。该框架下的所有优化都在同一技术范式内进行，而未突破到“车型及视角感知+物理几何反演”的新范式。本领域技术人员始终没有动机放弃已有的大量数据积累和网络优化成果，转向需要构建标准三维模型库、设计仿射配准、实现射线求交等非传统深度学习的混合方法。然而，当实际应用场景由实验室受控条件扩展至真实复杂内涝环境时，上述框架因缺乏物理几何约束，在车型多样、视角多变的多维因素叠加下产生系统性误差，该技术路线由此触及固有的性能瓶颈。

18、因此，亟需一种能够突破现有技术路线的技术方案。该方案应当能够在未知车型、未知观测视角的条件下，通过主动感知车型及视角参数，匹配标准三维车辆模型，并基于共线方程和射线－三维网格求交实现二维淹没线到三维水深的精确映射，从而获得连续、可解释、自适应的物理水深值，并且在复杂场景下具备可靠的异常判定能力。本发明正是针对上述改进必要性而提出的完整技术解决方案。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是：在车辆涉水图像测深应用中，克服因缺失车型和观测视角的先验感知信息而导致无法建立图像二维淹没线与车辆三维物理几何模型之间准确映射关系的根本性技术瓶颈。

2、本发明的技术方案是：一种面向城市内涝的深度学习几何约束车辆淹没深度反演方法，包括：

3、获取包含涉水车辆的场景图像；

4、对所述场景图像中的目标车辆进行分割，获取车辆掩膜；

5、将所述车辆掩膜对应的车辆图像输入多任务深度学习网络，预测所述目标车辆的车型类别及观测视角参数，所述观测视角参数包括方位角和俯视角；

6、根据所述车型类别及观测视角参数，从预构建的标准三维车辆网格模型库中检索匹配的标准模板，所述标准模板包括标准模板图像、标准模板掩膜以及虚拟相机参数；所述标准三维车辆网格模型库包含多种标准车型，每一类标准车型均具有对应的标准三维网格模型、标准尺寸参数以及空间坐标系信息；所述标准模板通过按照预设的方位角集合和俯视角集合在虚拟场景中渲染生成；

7、将所述车辆掩膜与所述标准模板掩膜进行图像配准；

8、基于配准结果，通过比较所述车辆掩膜与所述标准模板掩膜在图像坐标系下的差异，提取二维淹没线；

9、基于共线方程，将所述二维淹没线映射至所述标准三维车辆网格模型，通过射线与三角面片求交确定所述目标车辆的淹没深度；

10、优选地，还包括对所述淹没深度进行置信度控制与异常判定，包括根据配准质量、z坐标离散度以及合理水深范围进行联合阈值判定，将超出合理范围或不确定的结果标记为异常或低置信度。

11、其中，所述虚拟相机参数为所述标准模板库中预置的虚拟相机参数，由虚拟场景搭建时根据预设的虚拟相机焦距、传感器尺寸和位姿确定并保存；在真实应用场景中，通过预测所述车型类别、所述方位角和所述俯视角，从所述标准三维车辆网格模型库中检索对应的标准模板，直接调用该标准模板预置的虚拟相机参数进行后续共线方程反投影计算。

12、现有技术聚焦“车辆外部形态－受淹特征”与水深之间的统计关联。相应的，本发明创立了通过识别车型及观测视角、匹配标准三维车辆模型、并利用共线方程进行射线－三维网格求交的技术路线，并通过算法创新适配物理几何映射的精确成像规律。具体而言，现有技术忽略了车辆三维几何结构、相机成像透视变形以及淹没线在三维空间中的真实物理位置，而是直接依赖图像外观与水深之间的间接统计关系。本发明则将水深的计算建立在针孔成像模型、空间射线与三维网格求交等明确的物理几何关系之上，从而从根本上改变了技术问题的解决路径。

13、本发明的有益效果是：

14、第一，本发明突破了现有技术长期遵循的“图像外观特征→水深”统计关联框架，将技术问题的解决路径从数据驱动回归重构为车型及视角感知驱动的物理几何反演，从根本上改变了城市内涝车辆水深估计的技术范式。

15、第二，本发明摆脱了对海量训练数据覆盖所有车型和视角的依赖。现有技术需要训练数据覆盖全部车型、全部视角和全部光照条件才能泛化，而本发明通过构建标准三维车辆网格模型库和引入物理几何约束，仅需有限的标准模板即可适应任意车型和视角，降低了对数据分布偏移的敏感性。

16、第三，本发明实现了深度学习感知与物理几何反演的非线性协同。多任务深度学习网络输出的车型及视角参数是物理几何反演模块启动的必要前提，而物理几何反演模块为深度学习输出提供了明确的物理意义和约束边界。单独使用深度学习无法克服车型和视角变化带来的系统性误差，单独使用几何反算因缺乏先验参数而无法启动，二者以预测参数、调用模板和几何计算的特定结构绑定后，才能产生可用的连续物理水深值。

17、第四，本发明能够输出具有实际物理量纲的连续水深值。通过共线方程反投影和射线－三角面片求交，将二维淹没线转换为以米为单位的具体淹没高度，而非浅水、中水、深水等离散等级，能够满足精准排涝调度的数据需求。

18、第五，本发明具备车型自适应能力。通过多任务深度学习网络自动识别车型类别，并匹配对应的标准三维车辆网格模型，消除了因车型尺寸差异带来的系统性换算误差。

19、第六，本发明具备视角自适应能力。通过预测方位角和俯视角，并基于仿射配准将输入图像对齐至标准模板坐标系，克服了透视变形对水深测量的干扰，使任意拍摄视角下的车辆图像均可得到准确反演。

20、第七，本发明具有高度的可解释性和物理一致性。水深计算过程基于针孔成像模型和共线方程，每一结果均可追溯至其对应的图像像素点、虚拟相机参数和三维网格面片，便于复核误差来源和验证可靠性。

21、第八，本发明在真实复杂内涝场景的多重约束下实现了可靠定量反演。通过多重置信度控制和异常判定机制，能够在车辆完全淹没、严重遮挡、水面反光或模板配准失败等极端条件下识别异常并避免输出错误数值，保障结果的物理合理性。