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龙图腾网获悉迪格(杭州)物联科技有限公司;杭州数蛙科技有限公司;台州质云科技有限公司申请的专利基于无人机辅助的城市灾害应急响应与智能管理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119963385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510049421.1，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权基于无人机辅助的城市灾害应急响应与智能管理系统是由霍燕林;刘守信;张华军;刘晓冬;袁旭聪;赵一腾;高平;刘强;叶鲁蒙设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机辅助的城市灾害应急响应与智能管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于无人机辅助的城市灾害应急响应与智能管理系统，涉及应急响应技术领域，包括排涝流量计算单元、监测站点设置单元、积水深度预测单元、识别模型训练单元、实际积水分析单元和应急响应单元。本发明通过识别模型训练单元将采集到的图像数据经过一系列处理得到新的图像数据，从而扩充了原有样本数据集中的图片数量，并且利用训练数据、测试数据和验证数据不断优化网络模型的参数，进一步提高了模型识别车轮区域的精确度，同时实际积水分析单元会根据识别出的车轮区域计算出图像数据中对应的车轮半径，进一步推算出实际积水高度，确保了后续控制中心制定的撤离方案更加科学有效。

本发明授权基于无人机辅助的城市灾害应急响应与智能管理系统在权利要求书中公布了：1.基于无人机辅助的城市灾害应急响应与智能管理系统，其特征在于，包括： 排涝流量计算单元1，用于分析径流系数、季节因子、综合径流、排水能力和平均径流； 监测站点设置单元2，用于累积流向计算、道路宽度确定、积水深度输出和站点布设； 积水深度预测单元3，所述积水深度预测单元3获取各个站点的历史气象数据集以及积水深度数据集，将气象数据与积水深度数据在时间序列上一一对应后，按照指定的滑动窗口大小对气象数据以及积水深度数据进行切分，将两者组合成多维矩阵，将多维矩阵作为多个输入向量传输至积水预测模型中进行分析，输出未来时间间隔内所有积水深度的预测值； 识别模型训练单元4，所述识别模型训练单元4构建样本数据集后，将数据集中的车辆图像数据划分为三类，分别是测试数据、训练数据和验证数据，将训练数据逐个输入至特征提取主干网络模型中，利用该网络模型对这些车辆图像数据进行识别和分割，并计算出模型权重，在每一轮训练周期结束后，将测试数据输入至当前的网络模型中进行分析，得出模型的定位精确度和分割精确度后，将验证数据输入至网络模型中，确定当前的模型最终参数以及对应的权重； 实际积水分析单元5，所述实际积水分析单元5将无人机采集到的图像数据传输至网络模型中，由模型识别出车轮区域以及型号后，筛选出该区域内的所有弧段，对这些弧段进行分割，得到多个子段，利用弧段判定算法对这些子段进行分析，将属于同一弧段的子段存储至同一候选集中，任意选取一个子段，计算该子段末端弧点与另一个子段开端弧点之间的距离以及该子段开端弧点与末端弧点之间的距离后，比较两者大小，来确定邻接矩阵中对应点的取值，根据邻接矩阵分析出属于同一候选椭圆内的所有弧段后，对其进行拟合，将拟合的结果采样，确定当前拟合结果为真实椭圆后，提取真实椭圆位置对应的图像数据，利用深度分析算法对其进行计算，输出实际积水深度； 应急响应单元6，所述应急响应单元6对所有站点的积水深度预测值进行分析，当指定时间间隔的预测值超出紧急阈值时，将向控制中心进行上报，由控制中心调取当前站点所在集水区最近道路的实际积水深度，利用深度学习技术根据实际积水深度制定撤离路线和应急方案，并将其通过可视化界面进行输出。

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