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公开(公告)号：CN118246539B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410668990.X
申请日：2024-05-28
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Abstract: 本发明涉及知识平台构建领域，尤其涉及一种基于时空特征的复合灾害知识平台构建方法及系统。所述方法包括以下步骤：对灾害事件实例描述文本进行灾害事件有效文本抽取并进行灾害分布特征分析，得到灾害分布特征数据；对灾害分布特征数据进行灾害分布空间自相关分析并根据灾害分布空间自相关数据进行时空结构优化处理，得到实体关系时空结构优化三元组表；根据实体关系时空结构优化三元组表对各个灾害事件进行不同灾害实体节点生成并进行灾害事件数据录入处理并对复合灾害知识图谱进行地理空间可视化展示，得到三维复合灾害可视化数据。本发明通过对复合灾害知识平台构建技术的优化处理使得复合灾害知识平台构建技术更加完善。
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公开(公告)号：CN116882211B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311144749.9
申请日：2023-09-06
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 , 广东华南水电高新技术开发有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/27 , G06F113/08
Abstract: 本发明涉及水利信息化及防洪减灾技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生的水库水情预报仿真方法和系统。该方法包括以下步骤：获取具体水库工程研究区域的地理、遥感、地形、工程特征、工程结构系列数据，结合三维建模技术构建水库三维孪生场景；获取水库特征数据，并利用预设的水文模型构建方式对水库特征数据进行建模，构建水库入库预报模型；获取水库历史洪水数据，并利用水库历史洪水数据对水库入库预报模型进行数据率定，获取精准水库入库预报模型；根据水库历史洪水数据进行大数据模型构建，构建大数据入库流量预报模型；基于两个模型的耦合预报成果，研发交互接口，实现预报流(56)对比文件Maysara Ghaith etal..Synchronization-Enhanced DeepLearning Early Flood Risk Predictions:The core of data-driven city digitaltwins for climate resilience planning.《Water》.2022,第1-5页.
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公开(公告)号：CN113837450B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202111030010.6
申请日：2021-09-03
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的河网密集流域水情趋势预测方法及其应用，该方法包括下述步骤：收集全流域范围内所有雨量站、河道水位站日尺度的降雨、水位时间序列点数据及各测站的经纬度信息，并进行整编；通过反距离权法及等值面图渲染法将整编后的降雨、水位时间序列点数据转换为时空数据；构建并训练流域高分辨率水位预报模型，分别输入降雨、水位时空数据张量；流域高分辨率水位预报模型包括初步空间特征提取模块、时空特征提取模块、堆叠模块、拼接模块和特征还原模块；模型输出预见期内全流域的水位等值面图，获取流域水情变化趋势。本发明能从历史水文数据中充分挖掘出流域的产汇流机理，可对整个流域的时空水情变化做出精确地预报。
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公开(公告)号：CN119919889A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510009874.1
申请日：2025-01-03
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Inventor： 姚帅 , 王汉岗 , 柳树票 , 何用 , 宋利祥 , 张炜 , 陈杰锋 , 陈烨盛 , 袁有为 , 龙誉旺 , 杨滨 , 赖倩玲 , 张文晴 , 王瑜 , 李东豪 , 丁武 , 肖鸿武
IPC: G06V20/52 , G01W1/10 , G01W1/14 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T5/70 , G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及降雨数据预报技术领域，尤其涉及一种面向高密度城市全域覆盖的降雨观测评估方法。所述方法包括以下步骤：对目标城市进行监控点位置分析，得到摄像头监控点集；根据摄像头监控点集对目标城市进行监控摄像头选择，得到雨滴监控摄像头标识集；其中，雨滴监控摄像头标识集包含若干个雨滴监控摄像头标识；根据雨滴监控摄像头标识对相应的摄像头进行实时降雨影像流采集，得到实时降雨图像序列；基于实时降雨图像序列对雨滴进行自动化雨滴边缘识别，得到雨滴边缘识别结果图。本发明克服了传统雨量站点状分布的局限，实现了全城无盲区的降雨监测，具备高空间分辨率优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116882211A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311144749.9
申请日：2023-09-06
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 , 广东华南水电高新技术开发有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/27 , G06F113/08
Abstract: 本发明涉及水利信息化及防洪减灾技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生的水库水情预报仿真方法和系统。该方法包括以下步骤：获取具体水库工程研究区域的地理、遥感、地形、工程特征、工程结构系列数据，结合三维建模技术构建水库三维孪生场景；获取水库特征数据，并利用预设的水文模型构建方式对水库特征数据进行建模，构建水库入库预报模型；获取水库历史洪水数据，并利用水库历史洪水数据对水库入库预报模型进行数据率定，获取精准水库入库预报模型；根据水库历史洪水数据进行大数据模型构建，构建大数据入库流量预报模型；基于两个模型的耦合预报成果，研发交互接口，实现预报流量水位成果在水库孪生场景的动态模拟仿真。
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公开(公告)号：CN119671290A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510185457.2
申请日：2025-02-20
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及城市内涝技术领域，尤其是涉及一种城市内涝风险预警分析方法及系统。该方法包括：获取降水数据及城市数据；根据降水数据及城市数据，模拟降水变化，得到降水变化情况；根据城市数据，确定市政设备布局；根据降水变化情况及市政设备布局，确定内涝区域及内涝区域的水流变化数据；根据水流变化数据，确定是否存在风险区域；若确定存在风险区域，则基于蜂窝网络，获取行进人员位置，并根据行进人员位置，确定被警示人员，向被警示人员发送预警信号。预测未来降水情况，为预警系统提供前瞻性信息，提前做好应对措施。确定市政设备布局有助于评估城市排水能力，识别可能发生内涝的区域，为预警系统的精确预测提供依据。
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公开(公告)号：CN119445808A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510040722.8
申请日：2025-01-10
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
IPC: G08B31/00 , G08B21/10 , H04L67/55 , G06F30/28 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请涉及灾害预警技术领域，尤其是涉及一种基于城市内涝模拟定位的积水预警方法及系统。该方法包括：获取区域管网参数集，分析区域管网参数集，构建排水管网模型；获取地形参数集和关键设施参数集，分析地形参数集和关键设施参数集，构建区域基础模型；获取气象参数集，基于气象参数集和排水管网模型，根据区域基础模型，模拟积水发展态势，并以此确定多维风险信息集；基于区域基础模型，根据多维风险信息集，确定目标推送用户和对应的预警推送信息，并将预警推送信息推送至目标推送用户。本申请能够精准反映积水在城市内多维复杂因素下所产生的实时综合影响，有效提高积水预警过程的准确性、实时性和针对性。
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公开(公告)号：CN118246539A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410668990.X
申请日：2024-05-28
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Abstract: 本发明涉及知识平台构建领域，尤其涉及一种基于时空特征的复合灾害知识平台构建方法及系统。所述方法包括以下步骤：对灾害事件实例描述文本进行灾害事件有效文本抽取并进行灾害分布特征分析，得到灾害分布特征数据；对灾害分布特征数据进行灾害分布空间自相关分析并根据灾害分布空间自相关数据进行时空结构优化处理，得到实体关系时空结构优化三元组表；根据实体关系时空结构优化三元组表对各个灾害事件进行不同灾害实体节点生成并进行灾害事件数据录入处理并对复合灾害知识图谱进行地理空间可视化展示，得到三维复合灾害可视化数据。本发明通过对复合灾害知识平台构建技术的优化处理使得复合灾害知识平台构建技术更加完善。
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公开(公告)号：CN113837450A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111030010.6
申请日：2021-09-03
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的河网密集流域水情趋势预测方法及其应用，该方法包括下述步骤：收集全流域范围内所有雨量站、河道水位站日尺度的降雨、水位时间序列点数据及各测站的经纬度信息，并进行整编；通过反距离权法及等值面图渲染法将整编后的降雨、水位时间序列点数据转换为时空数据；构建并训练流域高分辨率水位预报模型，分别输入降雨、水位时空数据张量；流域高分辨率水位预报模型包括初步空间特征提取模块、时空特征提取模块、堆叠模块、拼接模块和特征还原模块；模型输出预见期内全流域的水位等值面图，获取流域水情变化趋势。本发明能从历史水文数据中充分挖掘出流域的产汇流机理，可对整个流域的时空水情变化做出精确地预报。
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