System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法及系统技术方案_技高网

一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法及系统技术方案

技术编号:40740555 阅读:2 留言:0更新日期:2024-03-25 20:00
本发明专利技术涉及一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法及系统,属于城市排水管理技术领域,基于多个所述历史事故点位计算出待巡检区域的巡检权重,并根据所述巡检权重对城市排水设施点进行标记,得到第一巡检规划;获取剔除后的剩余待巡检区域中的所有城市排水设施点,引入马尔科夫链计算每个城市排水设施点的故障概率,分析所述故障概率后在剩余待巡检区域中进行标记,得到第二巡检规划;根据所述第一巡检规划以及第二巡检规划进行道路分析,得到最终城市排水设施巡检道路;基于所述最终城市排水设施巡检道路分析出排水异常,生成城市排水设施巡检结果。本发明专利技术能够对城市排水设施进行精准高效率的巡检,从而保证城市排水设施的正常排水。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及城市排水管理,尤其涉及一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法及系统


技术介绍

1、城市排水设施是对城市中的雨水和污水进行统一合理排放的公共设施,包括排水管道、雨水篦子、下水道口、污水处理厂、雨水收集等设施,这些城市排水设施的建设和维护对于保护城市环境、提高城市可持续发展和生活质量至关重要;但当城市中的排水设施出现损坏、堵塞和腐蚀等故障时,则会使得雨水以及污水无法进行及时的排放,则会导致城市内出现大规模的洪涝、山体滑坡等灾害,降低了人们的生活安全系数;而目前传统的城市排水设施巡检方法需人工进入实地检查并记录,大幅降低了工作效率,费时费力,且难以保证排水异常判断的精准性,巡检数据存在较大误差;且由于部分巡检路程远,导致巡检速率慢,无法保障在规定时间内完成巡检任务,降低了巡检的质量和效率。


技术实现思路

1、本专利技术克服了现有技术的不足,提供了一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法及系统。

2、为达上述目的,本专利技术采用的技术方案为:

3、本专利技术第一方面提供了一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法,包括以下步骤:

4、获取城市排水设施的待巡检区域和多个历史事故点位,基于多个所述历史事故点位计算出待巡检区域的巡检权重,并根据所述巡检权重对待巡检区域的城市排水设施点进行标记,得到第一巡检规划;

5、在待巡检区域中剔除所述第一巡检规划,并获取剔除后的剩余待巡检区域中的所有城市排水设施点,引入马尔科夫链计算每个城市排水设施点的故障概率,分析所述故障概率后在剩余待巡检区域中进行标记,得到第二巡检规划;

6、基于城市道路分布地图获取n条城市巡检道路,引入floyd-warshall算法对第一巡检规划以及第二巡检规划进行计算,得到第一最佳巡检路径和第二最佳巡检路径,结合n条城市巡检道路、第一最佳巡检路径以及第二最佳巡检路径进行分析筛选,得到最终城市排水设施巡检道路;

7、基于所述最终城市排水设施巡检道路获取每个城市排水设施点的图像特征向量,并根据所述每个城市排水设施点的图像特征向量与取不同城市排水异常类别所对应的异常图像特征向量之间的特征相似度分析出排水异常,生成城市排水设施巡检结果。

8、进一步的,本专利技术的一个较佳的实施例中,所述获取城市排水设施的待巡检区域和多个历史事故点位,基于多个所述历史事故点位计算出待巡检区域的巡检权重,并根据所述巡检权重对待巡检区域的城市排水设施点进行标记,得到第一巡检规划,具体包括以下步骤:

9、获取城市排水设施的待巡检区域,并基于日常排水记录提取出所述待巡检区域在预设时间段内的多个历史事故点位;

10、获取多个历史事故点位的所有事故类型,同时获取每种事故类型的发生频次,基于所述所有事故类型在大数据网络中进行检索,得到每种事故发生类型对应的危险等级;其中,所述事故类型包括洪涝、群众受伤以及交通事故;

11、引入熵权算法,基于所述每种事故发生类型对应的危险等级和所述每种事故类型的发生频次在熵权算法中对所有事故类型进行计算,得到多个信息熵,根据多个所述信息熵确定出每个事故类型所对应的巡检权重值;

12、预设子区域面积阈值,以每个历史事故点位为基准中心对所述待巡检区域进行子区域划分,并使得划分出的每个子区域面积均等于所述子区域面积阈值,得到多个均匀的子巡检区域;

13、将每个事故类型所对应的巡检权重值逐一相对应的导入多个所述子巡检区域中进行绘制,得到待巡检区域热点图;

14、获取待巡检区域的城市排水设施分布图,基于所述城市排水设施分布图获取每个子巡检区域内存在的城市排水设施点,并在所述待巡检区域热点图中对每个子巡检区域内存在的城市排水设施点进行标记,得到第一巡检规划。

15、进一步的,本专利技术的一个较佳的实施例中,所述在待巡检区域中剔除所述第一巡检规划,并获取剔除后的剩余待巡检区域中的所有城市排水设施点,引入马尔科夫链计算每个城市排水设施点的故障概率,分析所述故障概率后在剩余待巡检区域中进行标记,得到第二巡检规划,具体包括以下步骤:

16、定义所述第一巡检规划为冗余区域,在待巡检区域内对所述冗余区域进行剔除,得到剔除后的剩余待巡检区域,并获取所述剔除后的剩余待巡检区域中的所有城市排水设施点;

17、获取各城市排水设施点的排水设施类型,同时获取各城市排水设施点所处的地势环境形式,基于所述排水设施类型在大数据中进行检索,得到各排水设施类型所对应的排水性能;其中,所述排水性能包括排水方式、排水速率和排水阻力;

18、引入马尔科夫链,基于所述排水性能在马尔科夫链中对每个所述地势环境形式导致对应的城市排水设施点出现故障的状态概率转移进行计算,得到每一地势环境形式的状态转移概率,基于所述每一地势环境形式的状态转移概率构建状态转移矩阵,将所述状态转移矩阵导入贝叶斯网络中进行训练并推断,得到每个城市排水设施点的故障概率;

19、判断每个城市排水设施点的故障概率是否大于预设故障概率,若大于,则在剔除后的剩余待巡检区域中标记出大于预设故障概率所对应的城市排水设施点,得到第二巡检规划。

20、进一步的,本专利技术的一个较佳的实施例中,所述基于城市道路分布地图获取n条城市巡检道路,引入floyd-warshall算法对第一巡检规划以及第二巡检规划进行计算,得到第一最佳巡检路径和第二最佳巡检路径,结合n条城市巡检道路、第一最佳巡检路径以及第二最佳巡检路径进行分析筛选,得到最终城市排水设施巡检道路,具体包括以下步骤:

21、获取待巡检区域的城市道路分布地图,并在所述城市道路分布地图中标记出小于预设距离阈值的城市道路,得到n条城市巡检道路;

22、引入floyd-warshall算法对第一巡检规划中的城市排水设施点进行路径计算,构建初始二维数组,计算所述初始二维数组的多组顶点对,基于每组顶点对各生成一条路径的状态转移并更新,直至满足更新条件,得到第一最佳巡检路径;

23、基于floyd-warshall算法对所述第二巡检规划中的城市排水设施点进行路径计算,得到第二最佳巡检路径;

24、逐一计算出每条所述城市巡检道路与第一最佳巡检路径之间的欧氏距离,根据所述欧氏距离确定出每条城市巡检道路与第一最佳巡检路径之间的第一重合度,同时逐一计算出每条所述城市巡检道路与第二最佳巡检路径之间的欧氏距离,根据所述欧氏距离确定出每条城市巡检道路与第二最佳巡检路径之间的第二重合度;

25、计算每条城市巡检道路对应的第一重合度与第二重合度之间的差异,得到多个偏差阈值,若所述偏差阈值小于预设偏差阈值,则将所述偏差阈值所对应的城市巡检道路进行标记,得到一条或者多条标记后的城市巡检道路;

26、引入散列算法对所述一条或者多条标记后的城市巡检道路进行计算,得到多个散列值,对多个所述散列值进行由大到小排序,并提取出最大散列值所对应的标记后的城市巡检道路,得到最终城市排水设本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法,其特征在于,所述获取城市排水设施的待巡检区域和多个历史事故点位,基于多个所述历史事故点位计算出待巡检区域的巡检权重,并根据所述巡检权重对待巡检区域的城市排水设施点进行标记,得到第一巡检规划,具体包括以下步骤:

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法,其特征在于,所述在待巡检区域中剔除所述第一巡检规划,并获取剔除后的剩余待巡检区域中的所有城市排水设施点,引入马尔科夫链计算每个城市排水设施点的故障概率,分析所述故障概率后在剩余待巡检区域中进行标记,得到第二巡检规划,具体包括以下步骤:

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法,其特征在于,所述基于城市道路分布地图获取N条城市巡检道路,引入Floyd-Warshall算法对第一巡检规划以及第二巡检规划进行计算,得到第一最佳巡检路径和第二最佳巡检路径,结合N条城市巡检道路、第一最佳巡检路径以及第二最佳巡检路径进行分析筛选,得到最终城市排水设施巡检道路,具体包括以下步骤:

5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法,其特征在于,所述基于所述最终城市排水设施巡检道路获取每个城市排水设施点的图像特征向量,并根据所述每个城市排水设施点的图像特征向量与取不同城市排水异常类别所对应的异常图像特征向量之间的特征相似度分析出排水异常,生成城市排水设施巡检结果,具体包括以下步骤:

6.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法,其特征在于,所述若特征相似度存在大于多个预设特征相似度的情况,则将所述多个预设特征相似度相对应的城市排水异常类型同时在第一巡检规划以及第二巡检规划中进行异常优先级的排序标记,生成二类巡检标记,具体包括以下步骤:

7.一种基于机器视觉的城市排水设施巡检系统,其特征在于,所述一种基于机器视觉的城市排水设施巡检系统包括存储器与处理器,所述存储器中储存一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法程序,所述一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法程序被所述处理器执行时,实现以下步骤:

...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法,其特征在于,所述获取城市排水设施的待巡检区域和多个历史事故点位,基于多个所述历史事故点位计算出待巡检区域的巡检权重,并根据所述巡检权重对待巡检区域的城市排水设施点进行标记,得到第一巡检规划,具体包括以下步骤:

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法,其特征在于,所述在待巡检区域中剔除所述第一巡检规划,并获取剔除后的剩余待巡检区域中的所有城市排水设施点,引入马尔科夫链计算每个城市排水设施点的故障概率,分析所述故障概率后在剩余待巡检区域中进行标记,得到第二巡检规划,具体包括以下步骤:

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的城市排水设施巡检方法,其特征在于,所述基于城市道路分布地图获取n条城市巡检道路,引入floyd-warshall算法对第一巡检规划以及第二巡检规划进行计算,得到第一最佳巡检路径和第二最佳巡检路径,结合n条城市巡检道路、第一最佳巡检路径以及第二...

【专利技术属性】
技术研发人员:周文艺罗敏仪翁畅绩
申请(专利权)人:深圳市深河环保水务有限公司
类型:发明
国别省市:

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