[發明專利]一種風暴潮風險評估與減災方法

在審

• 申請號: 202210574501.5
• 申請日: 2022-05-25
• 公開（公告）號: CN114897395A
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發明（設計）人: 陶春琛;許貴林;胡俊昊;黃永霖;賢麗婷
• 申請（專利權）人: 南寧師范大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/26;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/82
• 代理公司: 南寧智卓專利代理事務所(普通合伙) 45129
• 代理人: 鄧世江

1.一種風暴潮風險評估與減災方法，其特征在于：所述風險評估與減災方法包括以下步驟：

步驟一：通過在線式多參數采集設備對海洋水質、水文、氣象和時空信息進行多參數采集，對采集的多參海洋數據進行網格化存儲；

步驟二：選取易受海洋風暴潮與海浪影響的地物類別進行地物信息提取，獲取風暴潮與海浪影響區域的矢量圖；

步驟三：將風暴潮與海浪影響區域的多源遙感影像與矢量圖導入網格化存儲模型中，在同一坐標系下將多源遙感影像與矢量圖進行疊加，然后根據預設的網格分辨率進行多尺度分割，得到影響區域內具有經緯坐標的多個網格子區域圖像；

步驟四：采用歸一化法對多參海洋數據與網格子區域圖像進行預處理，將歸一化預處理的圖像數據作為RPN神經網絡模型的輸入參數，在RPN神經網絡模型中進行迭代訓練和驗證，能夠根據輸入參數輸出由于地物信息產生誤差的多參海洋數據的修訂信息；

步驟五：獲取多參海洋數據的修訂信息，根據修訂信息得到風暴潮移動過程，根據風暴潮移動過程對承災體的損害風險進行評估，根據評估結果設計最佳避災路徑。

2.根據權利要求1所述的一種風暴潮風險評估與減災方法，其特征在于：對承災體的損害風險進行評估包括當前風暴潮移動過程中風力強度、風向、風量、降水量、海流速度、海浪高度和風暴潮增水分別對承災體的災害風險等級進行評估。

3.根據權利要求1所述的一種風暴潮風險評估與減災方法，其特征在于：所述多參海洋數據進行網格化存儲過程為：在網格化存儲模型中創建網格數據庫表；對數據進行空間編碼和時間編碼，形成空間網格編碼段和時間網格編碼段；將空間網格編碼和時間網格編碼存入網格數據庫表，形成時空編碼索引庫；然后將各類帶有空間位置屬性和時間屬性的數據，先按照所在地理空間覆蓋范圍賦予相應的網格編碼，再按照數據產生時間賦予時間離散編碼，使數據與時空形成映射關聯。

4.根據權利要求1所述的一種風暴潮風險評估與減災方法，其特征在于：在RPN神經網絡模型中進行迭代訓練和測試包括如下步驟：

將歸一化預處理的圖像數據作為樣本圖，并對樣本圖進行編號，在訓練集中隨機抽取10％的樣本圖作為驗證集進行驗證，90％的樣本圖作為訓練集進行訓練，并按順序編號后將其進行匯總存儲；

將訓練集輸入RPN神經網絡模型的卷積層，并通過3×3的滑動窗口在樣本圖上滑動，尋找存在目標的中心區域，映射幾種不同尺寸和長寬比的基準邊框anchor；

對不同尺寸的基準邊框anchor進行改進，然后再次送入RPN神經網絡模型的ROI池化層進行訓練，并使用驗證集進行驗證，得到訓練好的候選框特征圖并輸出；

將候選框特征圖輸入分類層中并使用Softmax分類器進行計算，使候選框特征圖在分類層中進行修訂并輸出目標識別框；

將目標識別框與基準邊框anchor進行結合并通過誤差函數進行計算，獲取精準的目標識別框，作為承災體受災的評價指標。

5.根據權利要求1所述的一種風暴潮風險評估與減災方法，其特征在于：所述映射幾種不同尺寸分別為：{62、82、128、162、256、322}，長寬比為{1:1、1:2、2:1、3:1、3:4、3:5}。

6.根據權利要求1所述的一種風暴潮與海浪精細化預警方法，其特征在于：預設的網格分辨率為416×416～800×600，將圖像分割成S×S個網格，每個網格上分別預設B個包圍框。

7.根據權利要求1所述的一種風暴潮風險評估與減災方法，其特征在于：所述步驟五中，根據修訂信息并按照預設時間間隔獲取風暴潮移動過程，根據風暴潮移動過程對承災體的損害風險進行評估。

8.根據權利要求1所述的一種風暴潮風險評估與減災方法，其特征在于：根據修訂信息并按照預設時間間隔獲取風暴潮在預設移動路徑過程中，對承災體的損害風險進行評估。