公开(公告)号：CN119600444A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411650899.1

申请日：2024-11-19

Applicant: 河北省气象灾害防御和环境气象中心(河北省预警信息发布中心)

Inventor： 陈笑娟 ,  徐艺芙 ,  魏军 ,  李婷

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/762 ,  G06V10/776 ,  G06V10/30 ,  G06V10/32 ,  G06T5/90 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06V20/13 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了基于YOLOv8的城市内涝范围识别方法，该方法构建了一个从社交媒体上收集的城市内涝数据集，并按照9：1的比例划分为训练集和测试集；其次，分别设计了K折交叉验证、样本规模对比实验、复杂场景检测实验训练YOLOv8‑seg不同网络版本模型；为根据特定环境条件和计算资源选择合适的YOLOv8配置提供了明确的指导方针。本发明通过采用yolov8‑seg模型对城市内涝进行实例分割，证明了实例分割在城市内涝识别任务中准确性和稳定性。

公开(公告)号：CN118172217A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410286213.9

申请日：2024-03-13

Applicant: 河北省气象灾害防御和环境气象中心(河北省预警信息发布中心)

Inventor： 陈笑娟 ,  李婷 ,  徐艺芙

IPC: G06Q50/26 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明公开了一种考虑蓄滞洪区的极端降水影响评估方法，包括以下步骤：获取极端降水的致灾因子危险度、承灾体暴露度、承灾体脆弱性以及蓄滞洪区影响度；对所述致灾因子危险度、承灾体暴露度、承灾体脆弱性以及蓄滞洪区影响度作相乘处理，获得极端降水影响指数；基于所述极端降水影响指数，划分极端降水影响等级，完成对极端降水的影响评估。本发明考虑蓄滞洪区的影响，评估过程可操作性强，解决了建模过程繁琐的问题，结果更符合实际，为极端降水过程发生前的灾害影响预估，过程中的跟踪分析以及结束后的快速评估奠定技术基础。

公开(公告)号：CN114692432A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210444822.3

申请日：2022-04-26

Applicant: 河北省气象灾害防御和环境气象中心(河北省预警信息发布中心)

Inventor： 魏军 ,  陈笑娟 ,  魏铁鑫 ,  李婷 ,  彭相瑜 ,  徐艺芙

IPC: G06F30/20 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明属于气象预测技术领域，具体涉及一种城市暴雨积水模拟实时订证的预报系统及方法。本发明要解决的是城市暴雨实时订证的预报模式的技术问题，提供了一种城市暴雨实时订证的预报方法；采用模型计算与积水监测同化处理，确定局部产汇流系数和排水系数，是基于模型计算结果与积水监测结果数据同化，并通过同化参数订证来完成的数学模式；所提出的模式可以提高城市暴雨预报模拟的精度，通过实时修正产汇流系数和排水系数可以提高计算效率，采用模型计算与积水监测同化处理可以增加计算稳定性。

公开(公告)号：CN117874414A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311670219.8

申请日：2023-12-07

Applicant: 北京师范大学 ,  河北省气象灾害防御和环境气象中心(河北省预警信息发布中心)

Inventor： 许映军 ,  白远远 ,  陈笑娟 ,  陈小雷 ,  吴吉东 ,  李佳欣

IPC: G06F17/18 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提供一种承灾体脆弱性评估方法及装置，方法包括：获取暴雨事件数据集；对所述暴雨事件数据集进行指标提取处理，得到暴雨致灾因子；根据所述暴雨致灾因子，得到重现期暴雨致灾强度；根据所述重现期暴雨致灾强度，得到暴雨致灾因子危险性强度综合指数；根据所述暴雨致灾因子危险性强度综合指数，对承灾体进行脆弱性评估，得到承灾体暴雨脆弱性曲线。本发明的方案能够综合历史降水数据及历史灾情数据来定量、客观、全面的评价暴雨灾害对主要承灾体脆弱性的影响、实现暴雨对多承灾体的脆弱性评估。

公开(公告)号：CN117456356A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311356080.X

申请日：2023-10-19

Applicant: 南京信息工程大学 ,  河北省气象灾害防御和环境气象中心(河北省预警信息发布中心)

Inventor： 薛丰昌 ,  陈笑娟 ,  吕鑫

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的城市内涝视频识别预警方法，包括：收集城市内涝图片数据，生成json格式的标签数据；将json格式数据处理成二值化图像格式；对积水图像数据进行包括旋转、缩放、色域变换、高斯模糊等预处理工作；将预处理后的图像数据与对应的标签数据输入DeepLabV3+深度学习模型中进行训练，获得最佳模型训练权重文件；输入城市内涝视频数据利用模型逐帧进行识别，将模型识别后的视频数据逐帧计算积水像素占整幅图像像素的比例，用来表征长时间序列城市内涝的动态范围变化过程。本发明能够将城市内广泛分布的监控设施作为城市内涝的监测媒介对积水状况进行实时地识别，并能反应城市内涝的动态变化。