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基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统及方法技术方案

技术编号:41092717 阅读:3 留言:0更新日期:2024-04-25 13:52
本发明专利技术涉及监控报警技术领域,具体为基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统及方法,系统包括混沌流量预测模块、图像裂缝识别模块、异常信号检测与报险模块、水库调度决策模块、水文事件深度分析模块、水资源网络配置模块、综合分析与改进模块。本发明专利技术中,通过结合混沌理论与时间序列分析,提高流量与侵蚀预测的精度,为裂缝识别和风险评估提供坚实的数据基础。索贝尔边缘检测算法使裂缝识别更为准确,识别安全隐患。通过动态调整监控阈值和采用模糊逻辑,增加对监控环境的适应能力。综合分析与改进模块迭代提升监控报警策略,确保系统的高效运作,减少灾害风险,多种技术的应用,提升监控报警技术的能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及监控报警,尤其涉及基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统及方法


技术介绍

1、监控报警
专注于利用多种传感器、摄像头、分析算法以及通信技术监视和保护目标区域或设施的安全。在此背景下,系统旨在通过集成的网络通讯平台,进行黄河坝岸区域的实时监控,早期识别潜在的风险如水位上升、裂缝发展等,以及在检测到异常时立即发出报警,预防未来时间段内的灾害,如洪水或坝体损坏。系统的目的是通过提前预警和快速响应,减少灾害的影响,保护人民生命财产安全以及维护河流及周边环境的稳定。

2、其中,基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统一般会采用多种手段,包括部署沿河坝岸的传感器网络以监测水位、土壤湿度和坝体结构的变化,使用高清摄像头进行视觉监控以及裂缝的自动检测,结合地理信息系统(gis)进行风险区域的定位。系统还会利用数据分析和机器学习技术对收集的数据进行深度分析,以提高预测的准确性。通过网络通讯平台将报警信息及时传递给相关管理部门和公众,确保快速有效的应急响应。

3、传统的黄河坝岸监控报警系统在多方面存在局限,如依靠人工监测或基于简单算法的自动化监控,难以准确预测复杂的水文事件和裂缝发展趋势,导致对潜在风险的响应不够及时或准确。在极端天气条件下,传统系统的预测能力受限,难以有效应对突发的洪水和侵蚀事件,增加安全管理的难度。由于缺乏高效的数据分析和处理能力,传统系统在监控数据的利用效率上存在不足,不能充分挖掘监控数据中蕴含的信息,从而影响决策的科学性和有效性。以上的不足之处导致的后果包括资源分配不合理、应急响应延迟,以及在灾害预防和控制方面的能力不足,危及坝岸安全。


技术实现思路

1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点,而提出的基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统及方法。

2、为了实现上述目的,本专利技术采用了如下技术方案:基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统包括混沌流量预测模块、图像裂缝识别模块、异常信号检测与报险模块、水库调度决策模块、水文事件深度分析模块、水资源网络配置模块、综合分析与改进模块;

3、所述混沌流量预测模块基于河流结构的非线性特性,采用lorenz模型和自回归积分滑动平均arima模型,通过构建动态框架模拟捕捉河流流量的动态信息,生成流量与侵蚀预测数据;

4、所述图像裂缝识别模块基于流量与侵蚀预测数据,采用边缘检测算法,计算图像的梯度强度和方向,识别裂缝的边缘,评估坝岸的裂缝和侵蚀状况,生成裂缝识别结果;

5、所述异常信号检测与报险模块基于裂缝识别结果,采用图像增强算法对裂缝图像进行对比调整,结合监控分析裂缝特征图像和频域信号,通过将时间域信号转换为频域信号,对信号进行分解,分析和识别异常信号,生成异常信号报险信息;

6、所述水库调度决策模块基于异常信号报险信息,采用动态规划算法,进行水库群的调度策略优化,通过逐步分解决策,分析多个阶段的解法,生成优化调度方案;

7、所述水文事件深度分析模块基于所述优化调度方案,采用长短期记忆网络和图卷积网络,分析水文事件的时间和空间特性,捕捉水文事件随时间变化的依赖关系,预测水文变化趋势,生成水文事件预测结果;

8、所述水资源网络配置模块基于所述水文事件预测结果,采用图论分析捕捉水源点到需求点之间的路径,生成网络优化配置方案;

9、所述综合分析与改进模块基于所述网络配置优化方案,采用决策支持技术和动力学框架模型,评估黄河坝岸监控报警报险机制,通过斯托克斯流模型和反馈回路分析,解析因素影响监控报警机制的效能,生成监控报警优化策略;

10、所述流量与侵蚀预测数据包括河流未来流量趋势、潜在侵蚀区域、风险等级,所述裂缝识别结果包括裂缝位置、长度、宽度、风险评估值,所述异常信号报险信息包括异常信号的类型、强度、原因,所述优化调度方案包括水库放水量、时间安排、预期调节效果,所述水文事件预测结果包括未来时间段内的降水量、流量变化趋势、预估发生的水文事件,所述网络优化配置方案包括改进后的水源分配、路径选择、水资源利用效率,所述监控报警优化策略包括改进的监控策略、报警机制、应急响应措施。

11、作为本专利技术的进一步方案,所述混沌流量预测模块包括流量预测子模块、侵蚀分析子模块、数据处理子模块;

12、所述流量预测子模块基于河流结构的非线性特性,采用lorenz模型,通过构建三维动态模拟天气和流体运动的行为,捕捉河流流量的动态信息,预测未来时间段内的流量变化,进行混沌时间序列分析,生成河流流量动态预测结果;

13、所述侵蚀分析子模块基于河流流量动态预测结果,采用自回归积分滑动平均模型,预测侵蚀趋势的时间序列,通过历史数据预测未来时间段内的事件趋势,分析河流历史流量和土壤侵蚀数据,识别潜在的侵蚀模式和风险区域,生成河流侵蚀风险预测结果;

14、所述数据处理子模块基于河流流量动态预测结果和河流侵蚀风险预测结果,采用数据融合技术降低数据集的维度并简化数据结构,识别风险因素,生成流量与侵蚀预测数据。

15、作为本专利技术的进一步方案,所述图像裂缝识别模块包括边缘检测子模块、裂缝评估子模块、图像处理子模块;

16、所述边缘检测子模块基于流量与侵蚀预测数据,采用索贝尔边缘检测算法分析坝岸图像,识别和定位裂缝边缘,分析图像梯度和裂缝位置,生成裂缝位置分析结果;

17、所述裂缝评估子模块基于裂缝位置分析结果,应用裂缝宽度、深度测量技术识别裂缝和测量裂缝的尺寸,评估裂缝对坝体安全的影响,生成裂缝特征结果;

18、所述图像处理子模块基于裂缝特征结果,使用图像增强算法,进行对比调整和锐化处理,通过监控和分析裂缝特征图像,生成裂缝识别结果。

19、作为本专利技术的进一步方案,所述异常信号检测与报险模块包括信号频域转换子模块、异常信号识别子模块、报险信息传输子模块;

20、所述信号频域转换子模块基于裂缝识别结果,采用快速傅里叶变换算法进行频域分析,转换时间序列信号为频域信号,提取信号的特征,生成频域分析特征;

21、所述异常信号识别子模块基于频域分析特征,采用窗口滑动技术和支持向量机模型,对信号进行分析,识别异常信号,生成异常信号识别结果;

22、所述报险信息传输子模块基于异常信号识别结果,采用深度学习网络模型,对异常信号进行分析,学习信号的模式和特征,生成异常信号报险信息。

23、作为本专利技术的进一步方案,所述水库调度决策模块包括调度策略子模块、决策分析子模块、策略调整子模块;

24、所述调度策略子模块基于监控报警报险决策,采用动态规划算法,对水库群的调度计划进行分析,评估决策方案,对水库调度方案进行迭代调优,生成水库调度行动计划;

25、所述决策分析子模块基于水库调度行动计划,运用多目标优化分析多个调度计划,采用遗传算法基于水库运行、水资源分配、环境保护目标的基础上,评估和优化水资源管理策略,本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统,其特征在于:所述系统包括混沌流量预测模块、图像裂缝识别模块、异常信号检测与报险模块、水库调度决策模块、水文事件深度分析模块、水资源网络配置模块、综合分析与改进模块;

2.根据权利要求1所述的基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统,其特征在于:所述流量与侵蚀预测数据包括河流未来流量趋势、潜在侵蚀区域、风险等级,所述裂缝识别结果包括裂缝位置、长度、宽度、风险评估值,所述异常信号报险信息包括异常信号的类型、强度、原因,所述优化调度方案包括水库放水量、时间安排、预期调节效果,所述水文事件预测结果包括未来时间段内的降水量、流量变化趋势、预估发生的水文事件,所述网络优化配置方案包括改进后的水源分配、路径选择、水资源利用效率,所述监控报警优化策略包括改进的监控策略、报警机制、应急响应措施。

3.根据权利要求1所述的基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统,其特征在于:所述混沌流量预测模块包括流量预测子模块、侵蚀分析子模块、数据处理子模块;

4.根据权利要求1所述的基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统,其特征在于:所述图像裂缝识别模块包括边缘检测子模块、裂缝评估子模块、图像处理子模块;

5.根据权利要求1所述的基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统,其特征在于:所述异常信号检测与报险模块包括信号频域转换子模块、异常信号识别子模块、报险信息传输子模块;

6.根据权利要求1所述的基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统,其特征在于:所述水库调度决策模块包括调度策略子模块、决策分析子模块、策略调整子模块;

7.根据权利要求1所述的基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统,其特征在于:所述水文事件深度分析模块包括时间序列分析子模块、空间关系分析子模块、事件预测子模块;

8.根据权利要求1所述的基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统,其特征在于:所述水资源网络配置模块包括路径分析子模块、资源调度子模块、网络分析子模块;

9.根据权利要求1所述的基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统,其特征在于:所述综合分析与改进模块包括监控评估子模块、效能分析子模块、策略优化子模块;

10.基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险方法,其特征在于,根据权利要求1-9任一项所述的基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统执行,包括以下步骤:

...

【技术特征摘要】

1.基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统,其特征在于:所述系统包括混沌流量预测模块、图像裂缝识别模块、异常信号检测与报险模块、水库调度决策模块、水文事件深度分析模块、水资源网络配置模块、综合分析与改进模块;

2.根据权利要求1所述的基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统,其特征在于:所述流量与侵蚀预测数据包括河流未来流量趋势、潜在侵蚀区域、风险等级,所述裂缝识别结果包括裂缝位置、长度、宽度、风险评估值,所述异常信号报险信息包括异常信号的类型、强度、原因,所述优化调度方案包括水库放水量、时间安排、预期调节效果,所述水文事件预测结果包括未来时间段内的降水量、流量变化趋势、预估发生的水文事件,所述网络优化配置方案包括改进后的水源分配、路径选择、水资源利用效率,所述监控报警优化策略包括改进的监控策略、报警机制、应急响应措施。

3.根据权利要求1所述的基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统,其特征在于:所述混沌流量预测模块包括流量预测子模块、侵蚀分析子模块、数据处理子模块;

4.根据权利要求1所述的基于网络通讯平台的黄河坝岸监控报警报险系统,其特征在于:所述图像裂缝识别模块包括边缘检测子模块、裂缝评估...

【专利技术属性】
技术研发人员:宫晓东刘建伟刘文斌袁芳刘名功刘兴真郭腾王虎王松
申请(专利权)人:宫晓东
类型:发明
国别省市:

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