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多模態(tài)數(shù)據(jù)的城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)的制作方法

文檔序號:42325436發(fā)布日期:2025-07-01 19:43閱讀:7來源:國知局

本發(fā)明涉及城市內(nèi)澇和交通風(fēng)險(xiǎn)分析,具體為多模態(tài)數(shù)據(jù)的城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)。


背景技術(shù):

1、隨著氣候變化和城市化進(jìn)程的快速推進(jìn),城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)問題日益凸顯,成為制約城市可持續(xù)發(fā)展的重要因素。城市內(nèi)澇是指由于強(qiáng)降水或連續(xù)性降水超過城市排水能力,導(dǎo)致城市低洼地區(qū)出現(xiàn)積水災(zāi)害等現(xiàn)象,而交通風(fēng)險(xiǎn)與內(nèi)澇情況密切相關(guān),內(nèi)澇不僅影響市民出行,還會導(dǎo)致交通癱瘓,城市運(yùn)行帶來壓力。

2、隨著氣候變化和城市化進(jìn)程,傳統(tǒng)的城市排水和交通管理系統(tǒng)無法有效應(yīng)對復(fù)雜的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),難以整合多類型城市數(shù)據(jù),且在應(yīng)對極端天氣下的內(nèi)澇和交通風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警時(shí)存在顯著不足。;同時(shí)無法根據(jù)城市系統(tǒng)的實(shí)際情況進(jìn)行內(nèi)澇預(yù)警和交通指揮,特別是在暴雨等極端天氣條件下,城市排水系統(tǒng)容易超負(fù)荷運(yùn)行,交通管理部門也難以迅速掌握路況信息。隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展,需要對城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行進(jìn)一步地完善和優(yōu)化,有望實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、高效的監(jiān)測和預(yù)警功能,為城市防汛和交通管理提供支持。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有方法的不足以及實(shí)際應(yīng)用的需求,為克服當(dāng)前城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測方法的不足,滿足城市系統(tǒng)的實(shí)際預(yù)警需求,推動(dòng)多模態(tài)數(shù)據(jù)的有效融合,實(shí)現(xiàn)城市系統(tǒng)中各區(qū)域內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)和交通狀況的全面、有效監(jiān)測,為城市管理部門提供及時(shí)、準(zhǔn)確的決策依據(jù),進(jìn)一步提升城市系統(tǒng)的應(yīng)急響應(yīng)能力和管理水平。一方面本發(fā)明提供了多模態(tài)數(shù)據(jù)的城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng),上述系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集傳輸模塊、信息處理分析模塊、城市內(nèi)澇點(diǎn)檢測模塊和城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊;通過所述數(shù)據(jù)采集傳輸模塊獲得城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合;所述信息處理分析模塊接收并處理所述城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合,通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型對所述城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行處理,以得到城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫;在所述城市內(nèi)澇點(diǎn)檢測模塊中構(gòu)建城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制,基于所述城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制和所述城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫獲得城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)的內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果和交通分析情況;所述城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊接收所述內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果、所述交通分析情況和所述城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫對城市系統(tǒng)不同區(qū)域進(jìn)行預(yù)警評估與智能調(diào)控。

2、本發(fā)明的數(shù)據(jù)采集傳輸模塊、信息處理分析模塊、城市內(nèi)澇點(diǎn)檢測模塊和城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊協(xié)同工作,可以實(shí)現(xiàn)城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的全面采集、處理、評估和智能預(yù)警與調(diào)控,提高了城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測和預(yù)警的準(zhǔn)確性和效率,有助于提升城市系統(tǒng)的應(yīng)急響應(yīng)能力。

3、可選地,所述通過所述數(shù)據(jù)采集傳輸模塊獲得城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合包括:在所述數(shù)據(jù)采集傳輸模塊中設(shè)置信息感知層、預(yù)處理層和傳輸層;通過所述信息感知層得到初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù);在所述預(yù)處理層中建立數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù),所述預(yù)處理層利用所述數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù)對所述初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的相似度分析結(jié)果;在所述傳輸層中建立數(shù)據(jù)條件約束函數(shù),所述傳輸層結(jié)合所述數(shù)據(jù)條件約束函數(shù)和所述相似度分析結(jié)果對初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷,根據(jù)條件判斷情況進(jìn)行系統(tǒng)數(shù)據(jù)輸送,以獲得城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合。本發(fā)明通過信息感知層、預(yù)處理層和傳輸層,對初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和判斷,能夠?qū)崿F(xiàn)城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集與輸送,有助于提升城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)的整體水平。

4、可選地,所述在所述預(yù)處理層中建立數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù),所述預(yù)處理層利用所述數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù)對所述初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的相似度分析結(jié)果包括:基于初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的分布情況和屬性特征建立數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù);利用所述數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù)對所述初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的相似度分析結(jié)果;所述數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù),滿足如下關(guān)系:

5、

6、其中,表示城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中的任意兩組數(shù)據(jù)的相似度結(jié)果,表示城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中的一組數(shù)據(jù),表示城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中的另一組數(shù)據(jù),表示原始多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的特征類別總數(shù),表示對應(yīng)的權(quán)重系數(shù),表示對應(yīng)的權(quán)重系數(shù),表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的屬性特征,表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的屬性特征。

7、本發(fā)明預(yù)處理層的數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù)可以快速分析不同數(shù)據(jù)的相似程度,為城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)提供了技術(shù)支持。

8、可選地,所述在所述傳輸層中建立數(shù)據(jù)條件約束函數(shù),所述傳輸層結(jié)合所述數(shù)據(jù)條件約束函數(shù)和所述相似度分析結(jié)果對初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷,根據(jù)條件判斷情況進(jìn)行系統(tǒng)數(shù)據(jù)輸送,以獲得城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合包括:依據(jù)城市系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)和多源異構(gòu)數(shù)據(jù)設(shè)定城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的相似度閾值;基于所述相似度閾值和所述相似度分析結(jié)果建立數(shù)據(jù)條件約束函數(shù);通過所述數(shù)據(jù)條件約束函數(shù)和所述相似度分析結(jié)果對初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷,根據(jù)條件判斷情況進(jìn)行系統(tǒng)數(shù)據(jù)輸送,以獲得城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合;

9、所述數(shù)據(jù)條件約束函數(shù),滿足如下關(guān)系:

10、

11、其中,表示城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中的任意兩組數(shù)據(jù)的約束分析結(jié)果,表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的相似度閾值,表示城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中的任意兩組數(shù)據(jù)的相似度結(jié)果,表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)與多源異構(gòu)數(shù)據(jù)不相關(guān),表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)與多源異構(gòu)數(shù)據(jù)相關(guān)。

12、本發(fā)明基于相似度閾值和相似度分析結(jié)果建立了數(shù)據(jù)條件約束函數(shù),使得系統(tǒng)能夠?qū)Τ跏汲鞘卸嘣串悩?gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和過濾,進(jìn)一步確保傳輸數(shù)據(jù)集的可行性和有效性。

13、可選地,所述信息處理分析模塊接收并處理所述城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合,通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型對所述城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行處理,以得到城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫包括:基于數(shù)據(jù)采集傳輸模塊的實(shí)際運(yùn)行狀況設(shè)置多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型;基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型對所述城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行處理,以得到城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫;

14、所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型,滿足如下關(guān)系:

15、

16、其中,表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型,表示融合模型相關(guān)的參數(shù),表示原始多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)組數(shù),表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的參考均值,表示城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合中的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的參考均值,表示城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合中的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),表示融合模型的泛化參數(shù)。

17、本發(fā)明的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型能夠高效整合不同來源的數(shù)據(jù),最大化挖掘有價(jià)值的信息,提升城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)的效率與決策能力。

18、可選地,所述在所述城市內(nèi)澇點(diǎn)檢測模塊中構(gòu)建城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制包括:基于所述城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制對城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫中城市檢測影像進(jìn)行分析,并得到城市檢測影像的相位值分析結(jié)果和時(shí)空基線閥值;所述城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制結(jié)合所述相位值分析結(jié)果和所述時(shí)空基線閥值對城市系統(tǒng)易澇點(diǎn)進(jìn)行分析,并獲得城市系統(tǒng)的易澇點(diǎn)分析結(jié)果;

19、所述相位值分析結(jié)果,滿足如下關(guān)系:

20、

21、其中,表示城市檢測影像的相位值,表示時(shí)間沿雷達(dá)視線方向的形變,表示時(shí)間沿雷達(dá)視線方向的形變,表示城市系統(tǒng)檢測雷達(dá)的波長。

22、本發(fā)明對城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫中的城市檢測影像進(jìn)行分析,可以快速分析及時(shí)發(fā)現(xiàn)內(nèi)澇前兆,使得應(yīng)急響應(yīng)更加迅速有效。

23、可選地,所述在所述城市內(nèi)澇點(diǎn)檢測模塊中構(gòu)建城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制,基于所述城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制和所述城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫獲得城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)的內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果和交通分析情況包括:基于城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制和所述易澇點(diǎn)分析結(jié)果獲得城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)的入滲率、外來水量和地表積水量;依據(jù)所述入滲率、所述外來水量和所述地表積水量得到獲得城市系統(tǒng)不同易澇點(diǎn)的內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果;

24、所述入滲率,滿足如下關(guān)系:

25、

26、其中,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)不同時(shí)刻的入滲率,表示城市系統(tǒng)原始初滲率,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)的穩(wěn)滲率,表示城市系統(tǒng)的平均入滲遞減率,表示不同時(shí)刻;

27、所述外來水量,滿足如下關(guān)系:

28、

29、其中,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)的外來入滲水量,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)排水管網(wǎng)末端的總出水量,表示城市系統(tǒng)排水管網(wǎng)的理論水質(zhì)指標(biāo)濃度,表示城市系統(tǒng)排水管網(wǎng)的實(shí)際水質(zhì)指標(biāo)濃度,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)排水管網(wǎng)外來入滲水的水質(zhì)指標(biāo)濃度,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)不同時(shí)刻的入滲率,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)水量的開始采樣時(shí)間,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)水量的開始采樣時(shí)間;

30、所述地表積水量,滿足如下關(guān)系:

31、

32、其中,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)的地表積水量,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)的凈雨強(qiáng)度,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)的匯水區(qū)域面積,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)的匯水區(qū)域?qū)挾?,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)的實(shí)際水深,表示城市系統(tǒng)的地面蓄水深度閾值,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)的匯水區(qū)域坡度,表示曼寧糙率系數(shù)。

33、本發(fā)明基于物理過程和參數(shù)模型對內(nèi)澇參數(shù)進(jìn)行依次分析,使得城市內(nèi)澇評價(jià)參數(shù)對應(yīng)的分析結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。

34、可選地,所述在所述城市內(nèi)澇點(diǎn)檢測模塊中構(gòu)建城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制,基于所述城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制和所述城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫獲得城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)的內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果和交通分析情況包括:基于城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制和所述易澇點(diǎn)分析結(jié)果獲得城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)的交通密度、交通飽和度和交通行駛速度;依據(jù)所述交通密度、所述交通飽和度和所述交通行駛速度得到獲得城市系統(tǒng)不同易澇點(diǎn)的交通分析情況;

35、所述交通密度,滿足如下關(guān)系:

36、

37、其中,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的交通定位數(shù)據(jù)密度,表示在不同易澇點(diǎn)區(qū)域內(nèi)一定時(shí)間間隔移動(dòng)設(shè)備與基站的最遠(yuǎn)距離,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)的監(jiān)測交通路段長度;

38、所述交通飽和度,滿足如下關(guān)系:

39、

40、其中,城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的交通飽和度,表示不同易澇點(diǎn)區(qū)域內(nèi)一定時(shí)間間隔的交通量平均值,表示道路交通擬合中心點(diǎn)的誤差系數(shù),表示城市系統(tǒng)的交通容量限制閾值;

41、所述交通行駛速度,滿足如下關(guān)系:

42、

43、其中,表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的交通行駛速度,表示交通態(tài)勢指數(shù),表示城市系統(tǒng)中不同易澇點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的車輛行駛距離,表示時(shí)間測量誤差系數(shù),表示車輛駛出不同易澇點(diǎn)區(qū)域的平均時(shí)間,車輛駛?cè)氩煌诐滁c(diǎn)區(qū)域的平均時(shí)間。

44、本發(fā)明交通密度可以了解不同易澇點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的車輛分布情況;交通飽和度反映了實(shí)際交通量與交通容量限制閾值的比例;交通行駛速度直接反映了車輛在不同易澇點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的行駛效率,有利于全面評估城市系統(tǒng)的交通狀況。

45、可選地,所述多模態(tài)數(shù)據(jù)的城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)還包括:在城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊中設(shè)置評價(jià)參數(shù)隸屬度分析模型;通過所述評價(jià)參數(shù)隸屬度分析模型對內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果中的內(nèi)澇預(yù)測參數(shù)和交通分析情況中的交通分析參數(shù)進(jìn)行隸屬度分析,以獲得不同評價(jià)參數(shù)的隸屬度分析結(jié)果;

46、所述評價(jià)參數(shù)隸屬度分析模型,滿足如下關(guān)系:

47、

48、其中,表示加權(quán)后不同風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)參數(shù)的評估結(jié)果,表示權(quán)重向量,表示表示不同交通評價(jià)指標(biāo)對城市內(nèi)澇與交通的隸屬度,表示原始指標(biāo)矩陣。

49、本發(fā)明隸屬度分析模型可以量化不同評價(jià)指標(biāo)對城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn)的影響程度,使得評價(jià)過程更加客觀、準(zhǔn)確,減少了人為判斷的主觀性,提高了評價(jià)結(jié)果的可靠性和一致性。

50、可選地,所述城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊接收所述內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果、所述交通分析情況和所述城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫對城市系統(tǒng)不同區(qū)域進(jìn)行預(yù)警評估與智能調(diào)控包括:所述城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊結(jié)合所述隸屬度分析結(jié)果、所述內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果、所述交通分析情況和所述城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫對城市系統(tǒng)的不同區(qū)域進(jìn)行預(yù)警評估,并獲得城市系統(tǒng)中不同區(qū)域的城市內(nèi)澇與交通預(yù)測結(jié)果;所述城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊基于所述城市內(nèi)澇與交通預(yù)測結(jié)果以實(shí)現(xiàn)城市系統(tǒng)的安全預(yù)警和智能調(diào)控。本發(fā)明結(jié)合了隸屬分析結(jié)果、內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果、交通分析情況和城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫,使得城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊能夠全面、綜合地評估城市系統(tǒng)中不同區(qū)域的內(nèi)澇與交通風(fēng)險(xiǎn),使得評估結(jié)果更加準(zhǔn)確,能夠更真實(shí)地反映城市系統(tǒng)的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)情況和實(shí)際環(huán)境狀況。

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