【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的城市管网缺陷位置定位分析系统及方法
[0001]本专利技术涉及城市管网缺陷位置定位分析
，具体为一种基于人工智能的城市管网缺陷位置定位分析系统及方法。
技术介绍
[0002]随着城市发展，城市地下管网规模在不断扩大，大批地下管道铺设时间久远或接近使用年限，地下管线管理水平不高等问题凸显。管道长年受到输送介质腐蚀、工程建设及自然灾害等影响，排水管道事故急剧增加。
[0003]而在城市管网中，时常有污水入河的事件发生，因此雨污水管道口的排查至关重要，雨污水管道一旦渗漏将污染土质和地下水，管道堵塞会降低管道通水能力，甚至会使污水漫溢而污染环境；雨污水管网排水不畅，则会造成路面积水，影响交通；雨污水管道错接、乱接，则会造成大量污水入河，严重影响生态平衡，因此，需要定期雨污水管道检测，查缺补漏，确保公共排水安全，保障企业正常生产和居民正常生活有着重要意义。但是传统雨污水管道检测方法不仅成本比较高，且具有一定的缺陷，例如在排查过程中，无法及时精准的确定主要区域，主要依赖人工经验判断或者进行多次的机械设备探测，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的城市管网缺陷位置定位分析系统，其特征在于：该系统包括城市区域分布模块、城市管网采集模块、异常排放点标记模块、机器学习分析模块、缺陷位置定位分析模块；所述城市区域分布模块用于构建城市区域，利用正方形网格式分割方法对城市区域进行分割，构建出网格区域；所述城市管网采集模块用于采集城市区域中的雨污水管道口，并获取雨污水管道口关键数据；所述异常排放点标记模块用于获取城市区域中出现的异常排放点，并获取能够连接到异常排放点的所有雨污水管道口，进行标记；所述机器学习分析模块用于根据训练集，利用机器学习构建雨污水管道口缺陷区域分析模型；所述缺陷位置定位分析模块用于根据雨污水管道口缺陷区域分析模型，快速定位分析雨污水管道口出现缺陷的区域；所述城市区域分布模块的输出端与所述城市管网采集模块的输入端相连接；所述城市管网采集模块的输出端与所述异常排放点标记模块的输入端相连接；所述异常排放点标记模块的输出端与所述机器学习分析模块的输入端相连接；所述机器学习分析模块的输出端与所述缺陷位置定位分析模块的输入端相连接。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的城市管网缺陷位置定位分析系统，其特征在于：所述城市区域分布模块包括城市区域构建单元、网格分割单元；所述城市区域构建单元用于构建城市区域；所述网格分割单元用于根据正方形网格分割方式，对城市区域进行分割，构建网格区域；所述城市区域构建单元的输出端与所述网格分割单元的输入端相连接；所述网格分割单元的输出端与所述城市管网采集模块的输入端相连接。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的城市管网缺陷位置定位分析系统，其特征在于：所述城市管网采集模块包括信息采集单元、关键数据确立单元；所述信息采集单元用于采集城市区域内的雨污水管道口位置数据；所述关键数据确立单元用于确立城市区域内所有雨污水管道口的关键数据；所述关键数据包括雨污水管道口区域类型、雨污水管道口施工单位、雨污水管道口竣工日期、雨污水管道口维护数据、雨污水管道口区域在时间T内的路面工程、雨污水管道口路面的载重情况；所述信息采集单元的输出端与所述异常排放点标记模块的输入端相连接；所述关键数据确立单元的输出端与所述异常排放点标记模块的输入端相连接。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的城市管网缺陷位置定位分析系统，其特征在于：所述异常排放点标记模块包括异常点上报单元、标记单元；所述异常点上报单元用于根据排查或举报数据，上报污水排放异常点；所述标记单元用于根据异常点位置，获取所有能够到达异常排放点的雨污水管道口，进行标记；所述异常点上报单元的输出端与所述标记单元的输入端相连接；所述标记单元的输出端与所述机器学习分析模块的输入端相连接。5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的城市管网缺陷位置定位分析系统，其特征在于：所述机器学习分析模块包括模型训练单元、机器学习单元；所述模型训练单元用于获取雨污水管道口关键数据，构架训练集，训练得出雨污水管道口缺陷区域分析模型；所述机器学习单元用于根据雨污水管道口缺陷区域分析模型进行
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【专利技术属性】
技术研发人员：张钊，许凌毅，王超，
申请(专利权)人：深圳市水务工程检测有限公司，
类型：发明
国别省市：
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