本發(fā)明涉及城市內(nèi)澇和交通風(fēng)險分析，具體為多模態(tài)數(shù)據(jù)的城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著氣候變化和城市化進程的快速推進，城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險問題日益凸顯，成為制約城市可持續(xù)發(fā)展的重要因素。城市內(nèi)澇是指由于強降水或連續(xù)性降水超過城市排水能力，導(dǎo)致城市低洼地區(qū)出現(xiàn)積水災(zāi)害等現(xiàn)象，而交通風(fēng)險與內(nèi)澇情況密切相關(guān)，內(nèi)澇不僅影響市民出行，還會導(dǎo)致交通癱瘓，城市運行帶來壓力。

2、隨著氣候變化和城市化進程，傳統(tǒng)的城市排水和交通管理系統(tǒng)無法有效應(yīng)對復(fù)雜的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，難以整合多類型城市數(shù)據(jù)，且在應(yīng)對極端天氣下的內(nèi)澇和交通風(fēng)險預(yù)警時存在顯著不足。；同時無法根據(jù)城市系統(tǒng)的實際情況進行內(nèi)澇預(yù)警和交通指揮，特別是在暴雨等極端天氣條件下，城市排水系統(tǒng)容易超負荷運行，交通管理部門也難以迅速掌握路況信息。隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展，需要對城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)進行進一步地完善和優(yōu)化，有望實現(xiàn)更精準(zhǔn)、高效的監(jiān)測和預(yù)警功能，為城市防汛和交通管理提供支持。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有方法的不足以及實際應(yīng)用的需求，為克服當(dāng)前城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險監(jiān)測方法的不足，滿足城市系統(tǒng)的實際預(yù)警需求，推動多模態(tài)數(shù)據(jù)的有效融合，實現(xiàn)城市系統(tǒng)中各區(qū)域內(nèi)澇風(fēng)險和交通狀況的全面、有效監(jiān)測，為城市管理部門提供及時、準(zhǔn)確的決策依據(jù)，進一步提升城市系統(tǒng)的應(yīng)急響應(yīng)能力和管理水平。一方面本發(fā)明提供了多模態(tài)數(shù)據(jù)的城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)，上述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集傳輸模塊、信息處理分析模塊、城市內(nèi)澇點檢測模塊和城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊；通過所述數(shù)據(jù)采集傳輸模塊獲得城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合；所述信息處理分析模塊接收并處理所述城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合，通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型對所述城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合進行處理，以得到城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫；在所述城市內(nèi)澇點檢測模塊中構(gòu)建城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險評估機制，基于所述城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險評估機制和所述城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫獲得城市系統(tǒng)中不同易澇點的內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果和交通分析情況；所述城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊接收所述內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果、所述交通分析情況和所述城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫對城市系統(tǒng)不同區(qū)域進行預(yù)警評估與智能調(diào)控。

2、本發(fā)明的數(shù)據(jù)采集傳輸模塊、信息處理分析模塊、城市內(nèi)澇點檢測模塊和城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊協(xié)同工作，可以實現(xiàn)城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的全面采集、處理、評估和智能預(yù)警與調(diào)控，提高了城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險監(jiān)測和預(yù)警的準(zhǔn)確性和效率，有助于提升城市系統(tǒng)的應(yīng)急響應(yīng)能力。

3、可選地，所述通過所述數(shù)據(jù)采集傳輸模塊獲得城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合包括：在所述數(shù)據(jù)采集傳輸模塊中設(shè)置信息感知層、預(yù)處理層和傳輸層；通過所述信息感知層得到初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)；在所述預(yù)處理層中建立數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù)，所述預(yù)處理層利用所述數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù)對所述初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行處理，得到初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的相似度分析結(jié)果；在所述傳輸層中建立數(shù)據(jù)條件約束函數(shù)，所述傳輸層結(jié)合所述數(shù)據(jù)條件約束函數(shù)和所述相似度分析結(jié)果對初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行判斷，根據(jù)條件判斷情況進行系統(tǒng)數(shù)據(jù)輸送，以獲得城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合。本發(fā)明通過信息感知層、預(yù)處理層和傳輸層，對初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行處理和判斷，能夠?qū)崿F(xiàn)城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集與輸送，有助于提升城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)的整體水平。

4、可選地，所述在所述預(yù)處理層中建立數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù)，所述預(yù)處理層利用所述數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù)對所述初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行處理，得到初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的相似度分析結(jié)果包括：基于初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的分布情況和屬性特征建立數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù)；利用所述數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù)對所述初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行處理，得到初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的相似度分析結(jié)果；所述數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù)，滿足如下關(guān)系：

5、

6、其中，表示城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中的任意兩組數(shù)據(jù)的相似度結(jié)果，表示城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中的一組數(shù)據(jù)，表示城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中的另一組數(shù)據(jù)，表示原始多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的特征類別總數(shù)，表示對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，表示對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的屬性特征，表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的屬性特征。

7、本發(fā)明預(yù)處理層的數(shù)據(jù)相似度分析函數(shù)可以快速分析不同數(shù)據(jù)的相似程度，為城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)提供了技術(shù)支持。

8、可選地，所述在所述傳輸層中建立數(shù)據(jù)條件約束函數(shù)，所述傳輸層結(jié)合所述數(shù)據(jù)條件約束函數(shù)和所述相似度分析結(jié)果對初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行判斷，根據(jù)條件判斷情況進行系統(tǒng)數(shù)據(jù)輸送，以獲得城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合包括：依據(jù)城市系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)和多源異構(gòu)數(shù)據(jù)設(shè)定城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的相似度閾值；基于所述相似度閾值和所述相似度分析結(jié)果建立數(shù)據(jù)條件約束函數(shù)；通過所述數(shù)據(jù)條件約束函數(shù)和所述相似度分析結(jié)果對初始城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行判斷，根據(jù)條件判斷情況進行系統(tǒng)數(shù)據(jù)輸送，以獲得城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合；

9、所述數(shù)據(jù)條件約束函數(shù)，滿足如下關(guān)系：

10、

11、其中，表示城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中的任意兩組數(shù)據(jù)的約束分析結(jié)果，表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的相似度閾值，表示城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中的任意兩組數(shù)據(jù)的相似度結(jié)果，表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)與多源異構(gòu)數(shù)據(jù)不相關(guān)，表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)與多源異構(gòu)數(shù)據(jù)相關(guān)。

12、本發(fā)明基于相似度閾值和相似度分析結(jié)果建立了數(shù)據(jù)條件約束函數(shù)，使得系統(tǒng)能夠?qū)Τ跏汲鞘卸嘣串悩?gòu)數(shù)據(jù)進行篩選和過濾，進一步確保傳輸數(shù)據(jù)集的可行性和有效性。

13、可選地，所述信息處理分析模塊接收并處理所述城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合，通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型對所述城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合進行處理，以得到城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫包括：基于數(shù)據(jù)采集傳輸模塊的實際運行狀況設(shè)置多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型；基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型對所述城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合進行處理，以得到城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫；

14、所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型，滿足如下關(guān)系：

15、

16、其中，表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型，表示融合模型相關(guān)的參數(shù)，表示原始多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)組數(shù)，表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的參考均值，表示城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合中的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，表示多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的參考均值，表示城市多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集合中的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，表示融合模型的泛化參數(shù)。

17、本發(fā)明的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型能夠高效整合不同來源的數(shù)據(jù)，最大化挖掘有價值的信息，提升城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)的效率與決策能力。

18、可選地，所述在所述城市內(nèi)澇點檢測模塊中構(gòu)建城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險評估機制包括：基于所述城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險評估機制對城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫中城市檢測影像進行分析，并得到城市檢測影像的相位值分析結(jié)果和時空基線閥值；所述城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險評估機制結(jié)合所述相位值分析結(jié)果和所述時空基線閥值對城市系統(tǒng)易澇點進行分析，并獲得城市系統(tǒng)的易澇點分析結(jié)果；

19、所述相位值分析結(jié)果，滿足如下關(guān)系：

20、

21、其中，表示城市檢測影像的相位值，表示時間沿雷達視線方向的形變，表示時間沿雷達視線方向的形變，表示城市系統(tǒng)檢測雷達的波長。

22、本發(fā)明對城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫中的城市檢測影像進行分析，可以快速分析及時發(fā)現(xiàn)內(nèi)澇前兆，使得應(yīng)急響應(yīng)更加迅速有效。

23、可選地，所述在所述城市內(nèi)澇點檢測模塊中構(gòu)建城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險評估機制，基于所述城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險評估機制和所述城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫獲得城市系統(tǒng)中不同易澇點的內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果和交通分析情況包括：基于城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險評估機制和所述易澇點分析結(jié)果獲得城市系統(tǒng)中不同易澇點的入滲率、外來水量和地表積水量；依據(jù)所述入滲率、所述外來水量和所述地表積水量得到獲得城市系統(tǒng)不同易澇點的內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果；

24、所述入滲率，滿足如下關(guān)系：

25、

26、其中，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點不同時刻的入滲率，表示城市系統(tǒng)原始初滲率，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點的穩(wěn)滲率，表示城市系統(tǒng)的平均入滲遞減率，表示不同時刻；

27、所述外來水量，滿足如下關(guān)系：

28、

29、其中，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點的外來入滲水量，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點排水管網(wǎng)末端的總出水量，表示城市系統(tǒng)排水管網(wǎng)的理論水質(zhì)指標(biāo)濃度，表示城市系統(tǒng)排水管網(wǎng)的實際水質(zhì)指標(biāo)濃度，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點排水管網(wǎng)外來入滲水的水質(zhì)指標(biāo)濃度，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點不同時刻的入滲率，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點水量的開始采樣時間，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點水量的開始采樣時間；

30、所述地表積水量，滿足如下關(guān)系：

31、

32、其中，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點的地表積水量，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點的凈雨強度，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點的匯水區(qū)域面積，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點的匯水區(qū)域?qū)挾龋硎境鞘邢到y(tǒng)中不同易澇點的實際水深，表示城市系統(tǒng)的地面蓄水深度閾值，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點的匯水區(qū)域坡度，表示曼寧糙率系數(shù)。

33、本發(fā)明基于物理過程和參數(shù)模型對內(nèi)澇參數(shù)進行依次分析，使得城市內(nèi)澇評價參數(shù)對應(yīng)的分析結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。

34、可選地，所述在所述城市內(nèi)澇點檢測模塊中構(gòu)建城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險評估機制，基于所述城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險評估機制和所述城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫獲得城市系統(tǒng)中不同易澇點的內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果和交通分析情況包括：基于城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險評估機制和所述易澇點分析結(jié)果獲得城市系統(tǒng)中不同易澇點的交通密度、交通飽和度和交通行駛速度；依據(jù)所述交通密度、所述交通飽和度和所述交通行駛速度得到獲得城市系統(tǒng)不同易澇點的交通分析情況；

35、所述交通密度，滿足如下關(guān)系：

36、

37、其中，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點區(qū)域內(nèi)的交通定位數(shù)據(jù)密度，表示在不同易澇點區(qū)域內(nèi)一定時間間隔移動設(shè)備與基站的最遠距離，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點的監(jiān)測交通路段長度；

38、所述交通飽和度，滿足如下關(guān)系：

39、

40、其中，城市系統(tǒng)中不同易澇點區(qū)域內(nèi)的交通飽和度，表示不同易澇點區(qū)域內(nèi)一定時間間隔的交通量平均值，表示道路交通擬合中心點的誤差系數(shù)，表示城市系統(tǒng)的交通容量限制閾值；

41、所述交通行駛速度，滿足如下關(guān)系：

42、

43、其中，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點區(qū)域內(nèi)的交通行駛速度，表示交通態(tài)勢指數(shù)，表示城市系統(tǒng)中不同易澇點區(qū)域內(nèi)的車輛行駛距離，表示時間測量誤差系數(shù)，表示車輛駛出不同易澇點區(qū)域的平均時間，車輛駛?cè)氩煌诐滁c區(qū)域的平均時間。

44、本發(fā)明交通密度可以了解不同易澇點區(qū)域內(nèi)的車輛分布情況；交通飽和度反映了實際交通量與交通容量限制閾值的比例；交通行駛速度直接反映了車輛在不同易澇點區(qū)域內(nèi)的行駛效率，有利于全面評估城市系統(tǒng)的交通狀況。

45、可選地，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)的城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)還包括：在城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊中設(shè)置評價參數(shù)隸屬度分析模型；通過所述評價參數(shù)隸屬度分析模型對內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果中的內(nèi)澇預(yù)測參數(shù)和交通分析情況中的交通分析參數(shù)進行隸屬度分析，以獲得不同評價參數(shù)的隸屬度分析結(jié)果；

46、所述評價參數(shù)隸屬度分析模型，滿足如下關(guān)系：

47、

48、其中，表示加權(quán)后不同風(fēng)險評價參數(shù)的評估結(jié)果，表示權(quán)重向量，表示表示不同交通評價指標(biāo)對城市內(nèi)澇與交通的隸屬度，表示原始指標(biāo)矩陣。

49、本發(fā)明隸屬度分析模型可以量化不同評價指標(biāo)對城市內(nèi)澇與交通風(fēng)險的影響程度，使得評價過程更加客觀、準(zhǔn)確，減少了人為判斷的主觀性，提高了評價結(jié)果的可靠性和一致性。

50、可選地，所述城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊接收所述內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果、所述交通分析情況和所述城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫對城市系統(tǒng)不同區(qū)域進行預(yù)警評估與智能調(diào)控包括：所述城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊結(jié)合所述隸屬度分析結(jié)果、所述內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果、所述交通分析情況和所述城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫對城市系統(tǒng)的不同區(qū)域進行預(yù)警評估，并獲得城市系統(tǒng)中不同區(qū)域的城市內(nèi)澇與交通預(yù)測結(jié)果；所述城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊基于所述城市內(nèi)澇與交通預(yù)測結(jié)果以實現(xiàn)城市系統(tǒng)的安全預(yù)警和智能調(diào)控。本發(fā)明結(jié)合了隸屬分析結(jié)果、內(nèi)澇預(yù)測結(jié)果、交通分析情況和城市多模態(tài)數(shù)據(jù)庫，使得城市安全預(yù)警響應(yīng)模塊能夠全面、綜合地評估城市系統(tǒng)中不同區(qū)域的內(nèi)澇與交通風(fēng)險，使得評估結(jié)果更加準(zhǔn)確，能夠更真實地反映城市系統(tǒng)的實際風(fēng)險情況和實際環(huán)境狀況。