[發明專利]一種生態環境智能監測報警分析方法及系統

有效

• 申請號: 202110408375.1
• 申請日: 2021-04-16
• 公開（公告）號: CN113190715B
• 公開（公告）日: 2021-10-26
• 發明（設計）人: 王康;孫祥鵬;張飛;張真;唐燕平;陳卓;李向陽
• 申請（專利權）人: 水利部珠江水利委員會技術咨詢（廣州）有限公司
• 主分類號: G06F16/901
• 分類號: G06F16/901;G06K9/62;G06Q50/26
• 代理公司: 廣州博士科創知識產權代理有限公司 44663
• 代理人: 宋佳

1.一種生態環境智能監測報警分析方法，其特征在于，應用于生態環境監測平臺，所述生態環境監測平臺與多個生態環境監測終端通信連接，所述方法包括：

獲取所述生態環境監測終端的生態環境數據分布，所述生態環境數據分布包括多個生態環境區域的非法生態行為信息和生態異常采集信息，每個生態環境區域的非法生態行為信息包括多個非法生態行為的非法生態行為類別和非法生態行為針對目標；

基于所述多個生態環境區域的非法生態行為信息，確定所述多個生態環境區域中每個生態環境區域的至少一個非法生態行為序列，以及構建至少一個非法生態行為圖譜，每個非法生態行為序列包括所述多個非法生態行為中的至少兩種非法生態行為的非法生態行為類別；

基于所述多個生態環境區域的生態異常采集信息和至少一個非法生態行為序列、以及所述至少一個非法生態行為圖譜，確定所述多個生態環境區域中每個生態環境區域的非法流向特征；

根據所述多個生態環境區域中每個生態環境區域的非法流向特征，檢測所述生態環境數據分布中的報警跟蹤對象；

每個生態環境區域的非法生態行為信息還包括所述多個非法生態行為的非法描述特征，所述非法描述特征用于描述非法生態行為的非法描述分量和具體非法生態行為；

基于所述多個生態環境區域的非法生態行為信息，構建至少一個非法生態行為圖譜的步驟，包括：

根據所述多個生態環境區域的非法描述特征，對所述多個生態環境區域進行分簇，得到至少一個分簇的生態環境區域，每個分簇的生態環境區域包括多個生態環境區域，且屬于同一個分簇的多個生態環境區域的非法描述分量相同；

對于所述至少一個分簇的生態環境區域中的任意一個分簇的生態環境區域，根據所述任意一個分簇的生態環境區域的非法描述特征，將所述任意一個分簇的生態環境區域中具有相同非法生態行為的生態環境區域建立關聯信息；

以所述任意一個分簇的生態環境區域中的多個生態環境區域為節點對象、所建立的關聯信息為節點關系，構建所述任意一個分簇的生態環境區域的非法生態行為圖譜，得到所述至少一個非法生態行為圖譜；

當所述任意一個分簇的生態環境區域的非法生態行為圖譜中的每條節點關系具有預設非法聯合屬性的變化關系時，所述以所述任意一個分簇的生態環境區域中的多個生態環境區域為節點對象、所建立的關聯信息為節點關系，構建所述任意一個分簇的生態環境區域的非法生態行為圖譜的步驟，包括：

對于所述任意一個分簇的生態環境區域的多個生態環境區域中的任意具有關聯信息的第一生態環境區域和第二生態環境區域，當所述第一生態環境區域的非法生態行為針對目標先于所述第二生態環境區域的非法生態行為針對目標時，確定所述第一生態環境區域與所述第二生態環境區域之間節點關系的預設非法聯合屬性是由所述第一生態環境區域聯合所述第二生態環境區域；

當所述第一生態環境區域的非法生態行為針對目標后于所述第二生態環境區域的非法生態行為針對目標時，確定所述第一生態環境區域與所述第二生態環境區域之間節點關系的預設非法聯合屬性是由所述第二生態環境區域聯合所述第一生態環境區域；

以所述任意一個分簇的生態環境區域中的多個生態環境區域為節點對象，根據所確定的所述多個生態環境區域中具有關聯信息的所有生態環境區域之間的變化節點關系，確定所述任意一個分簇的生態環境區域的非法生態行為圖譜；

所述基于所述多個生態環境區域的生態異常采集信息和至少一個非法生態行為序列、以及所述至少一個非法生態行為圖譜，確定所述多個生態環境區域中每個生態環境區域的非法流向特征，包括：

對于所述至少一個非法生態行為圖譜中的任一非法生態行為圖譜，在所述任一非法生態行為圖譜上隨機確定多個不同的隨機游走策略，在確定過程中所述任一非法生態行為圖譜的每個生態環境區域都被隨機游走到；

隨機游走每個隨機游走策略中的生態環境區域，并按照先后隨機游走順序將每個隨機游走策略中的生態環境區域組成候選序列，得到所述任一非法生態行為圖譜對應的多個隨機游走序列；

對于所有所述隨機游走序列中的任一隨機游走序列，隨機游走所述任一隨機游走序列中的每個生態環境區域，將每個生態環境區域分別與前、后相關聯且位于參考非法生態比對模板的比對范圍內的其它生態環境區域組成生態環境區域組合，得到所述任一隨機游走序列對應的多個生態環境區域組合；

將所有所述隨機游走序列對應的生態環境區域組合輸入至預設人工智能模型中進行訓練；

當到達模型收斂條件時，停止訓練，并將所述每個生態環境區域輸入至訓練后的預設人工智能模型中，輸出所述每個生態環境區域的分類結果數據，每個生態環境區域的分類結果數據包括每個生態環境區域在所述至少一個非法生態行為圖譜上與其它生態環境區域相關聯的評估指標；

基于所述多個生態環境區域的生態異常采集信息、至少一個非法生態行為序列以及所述至少一個非法生態行為圖譜，確定所述多個生態環境區域中每個生態環境區域的非法流向描述向量；

將所述多個生態環境區域中每個生態環境區域的分類結果數據與非法流向描述向量進行拼接，得到所述多個生態環境區域中每個生態環境區域的非法流向特征。