公开(公告)号：CN119380510A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411317496.5

申请日：2024-09-20

Applicant: 同济大学

Inventor： 聂怡然 ,  张予馨 ,  芮易 ,  朱合华 ,  王楚涵 ,  熊秀真 ,  戴泽余 ,  吴镇煌

IPC: G08B31/00 ,  G08B21/10 ,  G08B25/00 ,  G08B25/08 ,  G08B25/10 ,  G06N5/025

Abstract: 本发明提供了一种基于知识领域语言模型的城市地铁水灾预警系统，具有这样的特征，包括：数据采集模块，用于采集地铁管网和周边环境的实时数据；预处理模块，用于对实时数据进行预处理，得到预处理数据；预测模块，用于根据预处理数据生成地铁水灾的预测结果；预警判断模块，用于根据预测结果和实时数据中的实时水位判断是否生成预警信号，若是，则生成对应等级的预警信号，如否，则无预警；预警文本生成模块，包括知识领域语言模型，用于根据实时数据、预警信号和预测结果生成对应不同对象的水灾预警信息；信息发送模块，用于将水灾预警信息发送至对应的对象。总之，本方法能够自动对地铁水灾进行预警并生成针对各个人群的水灾预警信息。

公开(公告)号：CN119313145A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411317497.X

申请日：2024-09-20

Applicant: 同济大学

Inventor： 王楚涵 ,  张予馨 ,  芮易 ,  朱合华 ,  熊秀真 ,  吴镇煌 ,  聂怡然 ,  戴泽余

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/08 ,  G06Q50/26 ,  G06V20/10 ,  G06V10/22 ,  G06V10/82 ,  G06V10/84 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，具有这样的特征，包括：传感器异常检测模块通过LSTM预测模型根据环境数据进行预测，并将预测结果与真实水位数据进行误差，识别得到异常水位检测点；图像异常检测模块利用对比度和亮度从图像数据中识别得到渗水区域；定位模块用于根据异常水位检测点和渗水区域定位得到渗水位置；水灾风险链条构建模块利用PageRank算法提供风险参考；趋势分析模块利用季节性分解算法提高地铁水灾预测准确率；异常判断模块、预警模块和应急处置模块用于对数据进行异常检测、预警生成和应急响应。总之，本方法能够对地铁中的渗水位置进行准确识别，并进行预警和响应。

公开(公告)号：CN119313144A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411317494.6

申请日：2024-09-20

Applicant: 同济大学

Inventor： 张予馨 ,  黄信 ,  芮易 ,  朱合华 ,  聂怡然 ,  王楚涵 ,  熊秀真 ,  戴泽余 ,  吴镇煌

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/08 ,  G06Q50/26 ,  G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/75

Abstract: 本发明提供了一种基于增强现实的城市地铁管网水灾应急响应系统，具有这样的特征，包括：传感器网络用于采集实时数据；增强现实端用于采集应急响应人员周边的现场数据，并向应急响应人员显示路线指引数据和风险规避数据；边缘计算端用于根据实时数据和现场数据，生成路线指引数据和风险规避数据，引导应急响应人员前往指定位置，其中，边缘计算端包括：风险预测模块，包括训练好的时间序列模型，用于根据实时数据生成风险规避数据；路径生成模块，存储有地铁隧道图像，用于根据地铁隧道图像和现场图像数据，生成路线指引数据，风险规避数据包括应急响应人员周边的危险预测结果。总之，本方法能够及时反馈应急响应信息，提高应急响应人员安全性。