城市道路积水识别监测系统基于OpenCv深度学习模型以及yolo网络架构，城市道路积水识别监测OpenCv深度学习模型系统实时识别街道路面积水情况，对严重积水时立即抓拍告警，提醒相关人员及时处理。
YOLO网络仅使用卷积层， 属于全卷积网络。这在减少了参数变量的同时， 加快了网络的运行速度。相比于其他神经网络，YOLO系列神经网络通过合理的设计，成功地将目标检测问题转化为回归问题，因而直接通过网络产生物体的位置和所属类别信息。而其他主流网络，大多数需要对已经过神经网络处理输出的图像进行再处理。
在目标检测领域，为了更好的提取融合特征，通常在Backbone和输出层，会插入一些层，这个部分称为Neck。Yolov5中添加了FPN PAN结构，相当于目标检测网络的颈部，也是非常关键的。结合OpenCV中的图像高斯平滑预处理以及腐蚀、膨胀图像形态学处理方法，实现一个更符合实际场景需要的运动目标检测方法。实验效果比较分析表明，该目标检测算法较传统目标检测算法能够提取更加准确和完整的运动目标轮廓。
