[發明專利]基于人工智能的城市管網缺陷位置定位分析系統及方法

有效

• 申請號: 202210019409.2
• 申請日: 2022-01-10
• 公開（公告）號: CN114091355B
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 張釗;許凌毅;王超
• 申請（專利權）人: 深圳市水務工程檢測有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F30/23;G06F30/13;G06N20/00;G06Q10/00;G06Q50/26;G06F113/14
• 代理公司: 北京華際知識產權代理有限公司 11676
• 代理人: 褚慶森

1.一種基于人工智能的城市管網缺陷位置定位分析方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：

S1、構建城市區域A，對城市區域A進行正方形網格式分割，構建網格區域，任意一網格區域邊長不小于r，且網格區域內至少存在一處雨污水管道口；

S2、獲取城市區域A內出現的異常排放點，對異常排放點所連接的所有雨污水管道口進行標記；

S3、獲取城市區域A內的所有雨污水管道口關鍵數據，構建訓練集，構建雨污水管道口缺陷區域分析模型；

S4、根據雨污水管道口缺陷區域分析模型，利用機器智能化，快速找到可能的雨污水管道錯接、亂接或出現故障的網格區域，輸出到維修端口，進行優先排查；

在步驟S3中，還包括：

獲取N個雨污水管道口關鍵數據，任一個雨污水管道口關鍵數據記為，建立訓練集；；

其中代表雨污水管道口關鍵數據中任一個數據的歸一化數據；代表類標記，當它等于+1時為正例，等于-1時為負例；

根據訓練集構建雨污水管道口缺陷區域分析模型：

尋找分離超平面以獲取雨污水管道口存在缺陷區域的分類平面；

設置超平面表示為：

設置任一數據點到達超平面距離d：

設支持向量到超平面的距離為 ，可知任何正確分類的點到超平面的距離都大于或等于，即：

由于數據為線性不可分訓練數據，構建松弛變量；

對每個松弛變量，支付一個代價，表示為：

+

其中C為懲罰參數，C＞0；

引入拉格朗日乘數，定義拉格朗日函數：

其中，為拉格朗日乘子向量；

根據拉格朗日對偶性，可得：

約束條件為：

獲取最優解；

可得最優解、，滿足，即為分離超平面；

由于數據為線性不可分訓練數據，以核函數代替內積；

獲得分類決策函數為：

其中，代表核函數；

根據分類決策函數對雨污水管道口缺陷區域進行分析，距離分離超平面越遠的點代表分類越準確，即其對應的雨污水管道口存在缺陷的概率越大，進行標記，優先排查；

在步驟S3中，所述雨污水管道口關鍵數據包括雨污水管道口區域類型、雨污水管道口施工單位、雨污水管道口竣工日期、雨污水管道口維護數據、雨污水管道口區域在時間T內的路面工程、雨污水管道口路面的載重情況；

時間T作為一個設置的系統參數，在時間T內若存在大量的路面工程，然后又出現了異常排放點，就存在在路面工程施工階段，對雨污水管道口造成了破壞，對雨污水管道口關鍵數據聚總分析，最終獲得一個網格區域的最大可能值，則認定該區域為雨污水管道口缺陷區域，采用技術手段進行排查；

所述雨污水管道口區域類型包括居民區域與工業區域，其中，有超出b家工廠利用一雨污水管道口進行排放時，認定雨污水管道口所在區域為工業區域，其他為居民區域。