监控摄像机同时产生视频和音频输出。与录制的视频图像不同，音频可以可靠地补充，因为音频源可以抵抗背景干扰和照明变化。创造一种可靠的方法来使用这些音频源来估计降雨强...
监控摄像机同时产生视频和音频输出。与录制的视频图像不同，音频可以可靠地补充，因为音频源可以抵抗背景干扰和照明变化。创造一种可靠的方法来使用这些音频源来估计降雨强度，可以打开降雨强度估计的新篇章。
在发表在《环境科学与生态技术》上的一项研究中，研究人员创建了一个包含六个现实世界降雨事件的音频数据集，名为“监测音频降雨强度数据集”(SARID)。该数据集的录音被分割成12066个片段，并用降雨强度和环境信息(如下垫面、温度、湿度和风)进行注释。
研究人员开发了一种基于深度学习的基线，可以从监控音频中估计降雨强度。根据地面真实数据验证，系统部署的研究基线的根均值绝对误差为0.88 mm h-1，相关系数为0.765。
这些发现证明了基于音频的监测模型作为降雨观测系统的实用和有效工具的潜力，开启了降雨强度估计的新篇章。
这项工作为高分辨率水文传感提供了一种新方法，并有助于城市传感、应急响应和环境恢复力的更广泛领域。
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我是hengi号的签约作者“如菡”！
希望本篇文章《利用人工智能分析音频数据以评估降雨强度》能对你有所帮助！
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本文概览：监控摄像机同时产生视频和音频输出。与录制的视频图像不同，音频可以可靠地补充，因为音频源可以抵抗背景干扰和照明变化。创造一种可靠的方法来使用这些音频源来估计降雨强...