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一种基于物联网设备的内涝预测方法、系统、装置及介质 

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申请/专利权人:山东浪潮智水数字科技有限公司;浪潮智慧科技有限公司

摘要:本发明提出的一种基于物联网设备的内涝预测方法、系统、装置及介质,所述方法包括:筛选监测设备,并提取雨量历史降雨数据;获取历史降雨过程中的最高水位、持续时间和图像数据;计算累计降雨量、降雨持续时间、对获取到的图像分割成多个区域,对每个区域进行分类,通过对每个区域进行特征匹配判断每个区域是否为积水,并计算出区域面积;将各站点的累计降雨量、持续降雨时间作为数据特征,分别以最高水位、持续时间和积水面积为标签组合成三组数据;对每组数据采取线性回归算法进行训练,得到三个模型;将雨量站的实时监测数据和预报数据融合后分别输入三个模型中,对内涝点积水进行预测,如果预测将发生积水,将预警信息发送至用户终端。

主权项:1.一种基于物联网设备的内涝预测方法,其特征在于,包括:在待预测区域内筛选出小流域内的雨量测量设备、城市内涝水位监测设备、摄像头,作为内涝预测数据采集设备;提取内涝预测数据采集设备监控范围内的雨量站的历史降雨数据,计算出每次降雨过程的累计降雨量和降雨持续时间;以小流域内的雨量站为中心点构建泰森多边形,确定小流域整体的累计降雨量和降雨持续时间;利用内涝预测数据采集设备获取历史降雨过程中的最高水位、持续时间和图像数据;对图像数据进行预处理,利用图像分割和区域分类技术识别出积水区域,并计算积水区域面积;将小流域整体的累计降雨量和降雨持续时间作为数据特征,分别与对应的最高水位、持续时间和积水区域面积为标签组合成三组数据集;分别采用线性回归算法对三组数据集进行训练,得到最高水位预测模型、持续时间预测模型和积水面积预测模型;实时获取雨量站的监测数据和预报数据,进行融合后生成输入数据;将输入数据分别输入最高水位预测模型、持续时间预测模型和积水面积预测模型,对雨量站监测区域中的内涝点积水进行预测,生成预测的最高水位、持续时间和积水面积,作为预测结果;根据预测结果和对应的预警阈值判断是否发生内涝,若是,则向用户终端发送预警信息。

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