[發明專利]環境監測預警方法、裝置、設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202210143538.2 | 申請日: | 2022-02-16 |
| 公開(公告)號: | CN114511784A | 公開(公告)日: | 2022-05-17 |
| 發明(設計)人: | 翟麗麗 | 申請(專利權)人: | 平安國際智慧城市科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06V20/10 | 分類號: | G06V20/10;G06F16/29;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774 |
| 代理公司: | 深圳市力道知識產權代理事務所(普通合伙) 44507 | 代理人: | 張傳義 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市前海深港合*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 環境監測 預警 方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
1.一種環境監測預警方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取環境實測數據和遙感圖像數據,所述環境實測數據和所述遙感圖像數據包括時間數據和定位數據;
將所述遙感圖像數據輸入預先訓練好的卷積神經網絡模型,生成所述遙感圖像數據對應的環境要素數據及對應的環境要素標簽;
根據所述環境要素數據及對應的環境要素標簽生成熱力圖;
基于地理信息系統創建地圖模型,將所述環境實測數據和所述熱力圖導入所述地圖模型;
根據所述時間數據和所述定位數據,在所述地圖模型上生成所述熱力圖和所述環境實測數據的對比結果,并展示所述對比結果。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
獲取訓練樣本,所述訓練樣本包括歷史遙感圖像數據和歷史熱力圖;
調用卷積神經網絡模型,所述卷積神經網絡模型包括卷積層、池化層、全連接層;
將所述訓練樣本輸入所述卷積神經網絡模型,其中所述卷積層用于對所述歷史遙感圖像數據和所述歷史熱力圖進行卷積處理生成數字化特征矩陣;所述池化層用于對所述數字化特征矩陣進行處理輸出采樣特征矩陣,所述全連接層用于對所述采樣特征矩陣進行處理輸出所述歷史遙感圖像數據對應的環境要素數據以及對應的環境要素標簽。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據所述環境數據生成熱力圖,包括:
根據預設的取值范圍確定所述環境要素數據的所屬區間,根據所述所屬區間將所述遙感圖像數據劃分為多個區域,使用不同的標識標示多個所述區域;
在每個區域上顯示對應的所述環境要素數據和所述環境要素標簽,生成所述熱力圖。
4.根據權利要求1中所述的方法,其特征在于,所述基于地理信息系統創建地圖模型,將所述環境實測數據和所述熱力圖導入所述地圖模型,包括:
基于地理信息系統,生成監測地區的地圖模型,所述地圖模型包括多個根據經緯度信息設置的地圖節點;
根據監測站點的定位數據,將多個監測站點收集的所述環境實測數據上傳至所述地圖模型對應的所述地圖節點,使用數據標簽標記不同類型的所述環境實測數據,所述數據標簽的種類和所述環境要素標簽的種類相同;
根據所述熱力圖的定位數據,將所述熱力圖上傳至地圖模型對應的所述地圖節點。
5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述根據所述時間數據和所述定位數據,生成所述熱力圖和所述環境實測數據的對比結果,包括:
獲取單個所述地圖節點的所述環境實測數據和所述環境要素數據,根據所述時間數據進行第一次匹配,以及根據所述數據標簽和所述環境要素標簽進行第二次匹配;
若所述時間數據和標簽都相同,則計算所述地圖節點的所述環境實測數據和所述環境要素數據的匹配值;
若所述匹配值小于預設的閾值,判定所述環境要素數據和所述環境實測數據的對比結果為環境監測異常。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述在所述地圖模型上展示所述對比結果,包括:
若對比結果為環境監測異常,輸出預警信息,所述預警信息包括所述地圖節點的經緯度信息、所述時間數據、監測站點的名稱、所述數據標簽、所述環境要素標簽和所述匹配值中的一項或多項;
所述預警信息的類型包括如下至少一項:聲音提示、圖形提示和文字提示。
7.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述環境實測數據至少包括:空氣質量數據、水質量數據,其中,所述空氣質量數據包括:二氧化硫濃度、二氧化氮濃度、可吸入顆粒物濃度和城市熱島效應,所述水質量數據包括:水體營養化程度、懸浮物濃度和水體溫度。
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