数据集概述
本数据集为论文《Scalable Flood Level Trend Monitoring with Surveillance Cameras using a Deep Convolutional Neural Network》的配套公开数据，包含生成论文结果与图表的代码、用于监控摄像头图像水体分割的深度卷积神经网络权重，共4个文件，支持洪水水位监测相关研究的可复现性与拓展应用。
文件详解
- 文件名称：readme.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：数据集说明文档，包含数据用途、文件清单及使用指引等内容
- 文件名称：cctv-flood-extraction.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：监控摄像头洪水提取相关的代码与数据压缩包
- 文件名称：dcnnmodelsweights.tar
- 文件格式：TAR
- 字段映射介绍：深度卷积神经网络（DCNN）模型权重压缩包，用于图像水体分割任务
- 文件名称：figures-5-9-code-and-data.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：论文中第5至9幅图表对应的生成代码与数据压缩包
数据来源
论文《Scalable Flood Level Trend Monitoring with Surveillance Cameras using a Deep Convolutional Neural Network》
适用场景
- 洪水监测技术研究：用于基于监控摄像头图像的洪水水位趋势监测方法开发与验证
- 深度学习图像分割应用：利用DCNN模型权重开展水体分割任务的性能测试与优化
- 水文监测系统开发：为构建可扩展的洪水水位自动监测系统提供技术参考与代码支持
- 灾害管理决策支持：通过监控图像分析洪水动态，辅助灾害预警与应急响应决策
