基于AI的水利灾害预警方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，具体提供一种基于AI的水利灾害预警方法、系统、设备及存储介质，包括：利用多模态传感器采集多模态数据序列；将多模态数据序列转换为时空立方体；将所述时空立方体输入预测模型，得到灾害预测结果；基于所述灾害预测结果生成并广播预警信息；所述预测模型包括多模态特征提取网络和跨模态特征融合层。本发明专利技术通过融合多模态数据，提升了水利灾害预警时效性和预警精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人工智能，具体涉及一种基于ai的水利灾害预警方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

1、目前水利灾害预警系统普遍存在监测维度单一化的突出问题。传统方法主要依赖降水量监测数据建立预测模型，这种单一因素驱动机制存在显著局限性：其一，降水虽是诱发洪涝的直接因素，但灾害形成过程实质上是多要素耦合作用的非线性系统，仅聚焦降水变量会忽视地表渗透率、土壤含水饱和度、河道行洪能力等关键参数；其二，静态监测数据难以反映地质结构动态演变特征，特别是城镇化进程中地表硬化率提升、自然水系改道等人为干扰因素的影响；其三，现有模型缺乏对多源时空数据的协同分析能力，无法有效捕捉地下水位异常波动、山体位移形变等潜在致灾因子的关联效应。这种单模态建模方式必然导致风险识别滞后、灾变机理误判等问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的上述不足，本专利技术提供一种基于ai的水利灾害预警方法、系统、设备及存储介质，以解决上述技术问题。

2、第一方面，本专利技术提供一种基于ai的水利灾害预警方法，包括：>

3、利用多模本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI的水利灾害预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用多模态传感器采集多模态数据序列，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将多模态数据序列转换为时空立方体，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多模态特征提取网络包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述视觉Transformer模块包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述跨模态特征融合层包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述灾害预测结果生成并广...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai的水利灾害预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用多模态传感器采集多模态数据序列，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将多模态数据序列转换为时空立方体，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多模态特征提取网络包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述视觉transformer模块包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：许彦超，刘泽昊，张惠潼，房爱印，刘超，
申请(专利权)人：浪潮智慧科技创新山东有限公司，
类型：发明
国别省市：