基于物联网技术的灾害应急预警方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术涉及地质灾害预警技术领域，具体为一种基于物联网技术的灾害应急预警方法、系统、设备及介质，通过遥感影像、激光雷达与无人机拍摄对待监测地形区域进行影像数据采集，分别建立对应的遥感影像集、雷达数据集和无人机影像集；并收集待监测地形区域的地质结构物理数据，建立地质结构数据集；提取地形特征建立地形特征数据库；获取待监测地形区域的地质结构特征，建立地质结构特征数据库；构建待监测地形区域的三维场地模型；基于物联网技术获取待监测地形区域的传感器数据，同三维场地模型进行可视化交互，建立灾害应急预警平台；通过实时获取遥感影像、传感器采集数据、历史灾害数据进行待监测地形区域的灾害预警。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地质灾害预警，具体为一种基于物联网技术的灾害应急预警方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、自然灾害突发会给人类社会造成巨大的生命和财产损失，加强防灾减灾预警工作是应急管理部门的重点工作。对自然灾害进行事先预防能够尽量减少灾后损失，所以应急管理部门逐渐将事后预警转向事前预警，然而，传统的事先灾害预警与应急管理仍存在一些问题，主要包括以下几个方面：

2、(1)信息传递延迟：传统的灾害预警方式通常依赖于人工监测和报告，信息传递链路较长，导致预警信息的传递和响应存在延迟，影响了紧急救援和应急响应的效果。

3、(2)精准度不高：传统的灾害预警往往依赖于人工判断和经验，缺乏科学的数据支持和分析，在灾害预测的精准度上存在一定的欠缺，可能造成虚假预警或者漏报。

4、(3)应急响应能力有限：传统的灾害应急响应通常依赖于人工协调和资源调配，缺乏智能化和自动化的支持，导致应急响应的效率和准确性有待提高。

5、(4)缺乏实时监测：传统的灾害预警往往依赖于有限的监测手段，无法实现对灾害事件的实时、全面监测，难以及时获知本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于物联网技术的灾害应急预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的灾害应急预警方法，其特征在于，所述S2之前还包括构建机器学习模型并进行深度学习训练，具体方法为：

3.根据权利要求2所述的灾害应急预警方法，其特征在于，所述收集三维场地和城市群的图像数据，建立用于模型训练的样本数据集的具体方法为：

4.根据权利要求2所述的灾害应急预警方法，其特征在于，所述机器学习模型采用Faster R-CNN模型，包括区域提取网络和目标识别网络，所述区域提取网络用于提取图像特征生成候选目标区域；所述目标识别网络用于对候选目标区域进行分类和回归，以确...

【技术特征摘要】

1.一种基于物联网技术的灾害应急预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的灾害应急预警方法，其特征在于，所述s2之前还包括构建机器学习模型并进行深度学习训练，具体方法为：

3.根据权利要求2所述的灾害应急预警方法，其特征在于，所述收集三维场地和城市群的图像数据，建立用于模型训练的样本数据集的具体方法为：

4.根据权利要求2所述的灾害应急预警方法，其特征在于，所述机器学习模型采用faster r-cnn模型，包括区域提取网络和目标识别网络，所述区域提取网络用于提取图像特征生成候选目标区域；所述目标识别网络用于对候选目标区域进行分类和回归，以确定最终目标的位置和类别。

5.根据权利要求2所述的灾害应急预警方法，其特征在于，所述s2中分别对遥感影像集、雷达数据集与无人机影像集的影像数据进行特征识别，提取地形特征建立地形特征数据库，具体...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕昊，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：