一种基于物联网的智慧水利监测方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及水利监测建模领域，具体提供一种基于物联网的智慧水利监测方法和系统，包括在水系中设置多个传感器，并收集传感器数据，将水系地图及传感器数据映射至网格中，使用神经网络识别网格数据中的特征数据网格，并使用特征数据网格中的数据建立数字孪生，使用数字孪生进行水利监测及预演。本发明专利技术能够有效、准确、智能地对水利进行监测。智能地对水利进行监测。智能地对水利进行监测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网的智慧水利监测方法和系统


[0001]本专利技术涉及水利监测建模领域，尤其涉及一种基于物联网的智慧水利监测方法和系统。

技术介绍

[0002]目前的水利监测系统主要用于监视河流、湖泊、水库的水利运行情况，及时反应各水域的水文特征，以便相关部门做出安排，防范洪涝灾害事故的发生。水利监测系统，通过各种探测器，探测到水利的温度、湿度、风速、风向、雨量、水质、水流速、水量、视频图像或图片等数字化信息，通过有线或无线网络上传到在线监测中心，使得监控人员能及时监视水利设施的现场情况，及时对水利设施的意外事故提出警示，同时监控数据供监控人员参考，提高监控人员对现场情况判断的准确性。随着物联网技术的进步，物联网设备越来越多地应用于水利检测系统中，如在水库、河流、渠道等地布置各种传感器采集数据，并对各种设备进行联网，使得采集的数据能够集中处理。
[0003]然而现有的物联网水利系统存在如下技术问题：一方面，虽然水利监测使用了物联网，收集到了各种传感器数据，但对于数据的分析依然是靠单个分析，如洪峰分析通常只考虑了相应河流流量，而支流的流量难以参考；另一方面，现有的传感器数据量巨大，还是以洪峰为例，干流的洪峰受到会受到支流的流量影响，但每一支流的数据具体影响多大，通常靠人工进行处理，导致建模过程复杂，并且建模的精度低不够智能；再者，现有系统中通常使用实时数据进行分析、预测，监测人员在进行事故预警时无法对实时数据进行修改，使得现有系统不具有预演功能。

技术实现思路

[0004]为了上述的问题，本专利技术提供一种基于物联网的智慧水利监测方法和系统。
[0005]一方面，本专利技术提供一种基于物联网的智慧水利监测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1，在每一水系均设置多个传感器，所述传感器可以采集至少一种数据；步骤S2，周期性地且同步地采集各所述传感器数据得到第一数据；步骤S3，对所述每一水系均沿其流径对每一周期的所述第一数据进行插值，得到第二数据；步骤S4，将水系地图映射至N*M的网格中，其中N、M为网格横向、纵向的格子数目；获取每一水系与所述网格相交的格子；使用所述第二数据填充所述相交的格子，所有未填充的数据格子均以0填充，得到第一网格数据；步骤S5，采集多个周期的第一数据，并使用所述步骤S3
‑
S4对所述多个周期的第一数据进行处理得到多个第一网格数据；步骤S6，将所述多个第一网格数据输入第一神经网络，训练所述第一神经网络得到第一训练好的模型；通过所述第一训练好的模型提取所述第一网格数据中的特征数据对应的网格；步骤S7，建立所述每一水系的数字孪生，所述数字孪生的参数变量包括所述特征数据对应的网格；步骤S8，实时采集所述多个传感器的第二传感器数据，并使用所述步骤S3
‑
S4对所述第二传感器数据进行处理，得到第二网格数据，将所述第二网格数据中所述特征数据对应的网格的数据做为参数输入所述数字孪生；步骤S9，使
用所述数字孪生实时检测所述每一水系；步骤S10，人工修改所述数字孪生的数据对所述每一水系的变化进行预演。
[0006]进一步地，每5KM设置一个传感器。
[0007]进一步地，在各水系的交汇处设置一个传感器。
[0008]进一步地，所述至少一种数据包括流量数据。
[0009]进一步地，所述N*M的网格为512*512的网格。
[0010]进一步地，所述插值采用双线性插值。
[0011]进一步地，所述第一神经网络为Inception v4或SENet。
[0012]本专利技术还提供一种基于物联网的智慧水利监测系统，使用前述的基于物联网的智慧水利监测方法进行水利监测。
[0013]本专利技术提供的技术方案中，通过将水利的数据映射至网格中，将水利数据处理成类似图片的格式，方便了后继的神经网络处理；通过神经网络提取出特征数据，一方面可以全盘地考虑各水系数据之间的关联性，另一方面又自动化地提取出了影响比较大的水系数据，提高了建模的准确性和智能性；通过数据孪生系统的建立，实现了实时的水利监测和方案预演提高了监测系统的可用性。
附图说明
[0014]图1，为传感器布置示意图；图2，为支流B的插值示意图；图3，为网格映射示意图；图4，为支流B的网格映射示意图；图5，为支流B的网格数据填充示意图；图6，为提取特征后的网格示意图。
具体实施方式
[0015]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本专利技术应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本专利技术公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本专利技术揭露的
技术实现思路
的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本专利技术公开的内容不充分。
[0016]在本专利技术中提及
“ꢀ
实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本专利技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本专利技术所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相
结合。
[0017]除非另作定义，本专利技术所涉及的技术术语或者科学术语应当为本专利技术所属
内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本专利技术所涉及的
“ꢀ
一”、
“ꢀ
一个”、
“ꢀ
一种”、
“ꢀ
该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。
[0018]如图1所示，一方面，本专利技术公开了一种一种基于物联网的智慧水利监测方法和系统，包括如下步骤：步骤S1，在每一水系均设置多个传感器，所述传感器可以采集至少一种数据；一个水系可以是指一条河流、一个水渠等；由于水利设施通常有非常多的支流、干流，为了获取每一个水系的数据，需要在每一水系均设置传感器；如图1所示，干流A包括了B、C、D、E、F支流，在水系A
‑
F上均设置若干传感器，如图1所示，其中一个圆圈表示一个传感器。
[0019]示例性地，所述传感器为流量传感器，每个传感器均可采集其位置处水系的流量数据。
[0020]优选地，所述的多个传感器均等均设置，如每5KM设置一个传感器。
[0021]优选地，在河流的交汇处支流的流量直接影响到被汇入水系的流量，因此在各水系的交汇处设置一个传感器。
[0022]步骤S2，周期性地且同步地采集各所述传感器第一数据为了方便对流本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的智慧水利监测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1，在每一水系均设置多个传感器，所述传感器可以采集至少一种数据；步骤S2，周期性地且同步地采集各所述传感器数据得到第一数据；步骤S3，对所述每一水系均沿其流径对每一周期的所述第一数据进行插值，得到第二数据；步骤S4，将水系地图映射至N*M的网格中，其中N、M为网格横向、纵向的格子数目；获取每一水系与所述网格相交的格子；使用所述第二数据填充所述相交的格子，所有未填充的数据格子均以0填充，得到第一网格数据；步骤S5，采集多个周期的第一数据，并使用所述步骤S3
‑
S4对所述多个周期的第一数据进行处理得到多个第一网格数据；步骤S6，将所述多个第一网格数据输入第一神经网络，训练所述第一神经网络得到第一训练好的模型；通过所述第一训练好的模型提取所述第一网格数据中的特征数据对应的网格；步骤S7，建立所述每一水系的数字孪生，所述数字孪生的参数变量包括所述特征数据对应的网格；步骤S8，实时采集所述多个传感器的第二传感器数据，并使用所述步骤S3
‑
S4对所述第二传感器数据进行处...

【专利技术属性】
技术研发人员：郎波，胡梅子，马璐，何干皓，杨思毅，林子然，
申请(专利权)人：四川省水网信息科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：