摘要尽管OOD每年造成数百万美元的经济和社会损失，但居住在发展中国家（例如巴西）的许多人由于其成本而无法访问Ood Alert System。为了解决这个问题，我们提出了一个廉价且强大的河流洪水检测系统，可以将其放在任何河流中，并在其床边处有一个地面。我们系统的新颖性是使用o的原始图像，无需预处理。因此，我们的方法可以使用城市环境中现有的监视摄像机进行部署。建议的系统通过使用深神经网络（DNNS）对河水刀片进行语义分割来测量河流水平。然后，它使用计算机视觉（CV）来估计水位。如果水位接近或高于危险阈值，则它会在没有人类干预的情况下自动发送警报。此外，我们的系统可以以3.32 cm的平均绝对误差（MAE）的平均绝对误差（MAE）成功测量河流的水位，这足以检测到何时何时过度OW。该系统也可靠地从不同的相机观点和照明条件来测量河流水位。我们展示了我们的方法的生存能力，并评估了原型的