CN109857830B - 一种大数据处理系统及大数据处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明具体公开了一种大数据处理系统及大数据处理方法,包括传感器网络模块、天气预报模块、虚拟地图模块、云服务器、环境预测模块、模型建立模块、模型显示模块、数据库模块、客户端模块;其中传感器网络模块包括若干传感器网络节点,将环境中的数据发送到云服务器,云服务器对数据进行处理;对数据分析,根据以往的数据存储的经验,对洪水进行预测,从而实现对洪水的防范。本发明通过对河水的水文信息进行实时的检测,同时根据大数据的方案对洪水进行预测,从而达到对于洪水的预测和防范。

Description

一种大数据处理系统及大数据处理方法
技术领域
本发明涉及大数据处理领域,特别涉及一种大数据处理系统及大数据处理方法。
背景技术
大数据(Big Data Mega Data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。
而水文在历年的抗洪减灾工作中,做出了巨大贡献,真正起到了耳目和参谋的作用。特别是1998年在长江、松花江、珠江、闽江等主要江河发生大洪水或特大洪水期间,广大水文职工冒着生命危险,克服种种困难,及时测报洪水,提供了大量准确的水文信息,为防汛指挥决策、水利工程的安全调度和运行提供重要依据。
虽然在洪水是可以进行防范,但是洪水的来临仍然会给人们造成巨大的损失。那么对于洪水的预测和防范将会是非常重要的。
发明内容
本发明的目的是克服上述现有技术中存在的问题,提供一种大数据处理系统及大数据处理方法。通过对河水的水文信息进行实时的检测,同时根据大数据的方案对洪水进行预测,从而达到对于洪水的预测和防范。
本发明的技术方案是:一种大数据处理系统,包括:
传感器网络模块,包括若干传感器网络节点,所述传感器网络节点通过传感器采集河水中的水文信息,所述水文信息包括降雨时的雨量信息、河水的水位信息、河水的水流速度信息以及河水的水压信息,所述传感器网络节点通过GPS定位模块获取传感器网络节点的位置信息,所述传感器网络节点通过无线通信模块将所述传感器网络节点的水文信息和传感器网络节点的位置信息发送到云服务器;
天气预报模块,用于接收气象局发布的天气预报信息,将接收到的天气预报信息转化成云服务器能够识别的格式,并将转化后的天气预报信息发送到云服务器;
虚拟地图模块,通过航拍所得到的地图,建立虚拟的地图模型,将虚拟地图模型发送到云服务器;
云服务器,用于接收传感器网络模块发送的传感器网络节点的水文信息、传感器网络节点的位置信息和天气预报模块发送的天气预报信息,并将水文信息和天气预报信息发送到环境预测模块;用于接收环境预测模块发送的环境预测信息,并将环境预测信息发送到客户端模块;用于接收虚拟地图模块发送的地图模型,并将地图模型、传感器网络节点的位置信息发送到模型建立模块以及传感器网络节点的水文信息发送到模型建立模块;用于将传感器网络节点的水文信息、传感器网络节点的位置信息以及天气预报信息发送到数据库进行存储;
环境预测模块,用于接收云服务器发送的水文信息和天气预报信息,弄将水文信息和天气预报信息列表存储,并将同一天气预报信息所对应的多个水文信息求取平均值,最后将天气预报信息和取平均值后的水文信息整合成环境预测信息,并将环境预测信息发送至云服务器;
模型建立模块,用于接收云服务其发送的地图模型、传感器网络节点的位置信息以及传感器网络节点的水文信息,根据传感器网络节点的位置信息将传感器网络节点嵌入地图模型中,同时将传感器网络节点对应的水文信息捆绑在地图模型中的传感器网络节点的位置中,生成模型信息发送到模型显示模块;
模型显示模块,用于显示模型建立模块发送的模型信息,通过显示屏将模型信息进行显示;
数据库模块,用于接收并存储云服务器发送的传感器网络节点的水文信息、传感器网络节点的位置信息以及天气预报信息,同时支持云服务器的调用;
客户端模块,通过APP的下载,完成用户的注册;用于接收云服务器发送的环境预测信息,并将环境预测信息呈现给用户;
还包括,一种大数据处理系统的处理方法,包括如下步骤:
S1:通过传感器网络节点采集河水中各个地点的水文信息,所述水文信息包括降雨时的雨量信息、河水的水位信息、河水的水流速度信息以及河水的水压信息,并将所述传感器网络节点的水文信息和传感器网络节点的位置信息发送到云服务器;通过天气预报信息模块获取气象局发布的天气预报信息,并将天气预报信息发送到云服务器;通过虚拟地图模块的航拍所得到的地图,建立虚拟的地图模型,将虚拟地图模型发送到云服务器;
S2:云服务器将水文信息和天气预报信息发送到环境预测模块,执行步骤S3,同时将地图模型、传感器网络节点的位置信息发送到模型建立模块以及传感器网络节点的水文信息发送到模型建立模块,执行步骤S5;
S3:环境预测模块将将水文信息和天气预报信息列表存储,并将同一天气预报信息所对应的多个水文信息求取平均值,最后将天气预报信息和取平均值后的水文信息整合成环境预测信息,并将环境预测信息通过云服务器发送至客户端模块;
S4:客户端模块将环境预测信息显示给用户;
S5:模型建立模块根据传感器网络节点的位置信息将传感器网络节点嵌入地图模型中,同时将传感器网络节点对应的水文信息捆绑在地图模型中的传感器网络节点的位置中,生成模型信息发送到模型显示模块进行显示。
较佳地,所述模型显示模块通过3D立体显示器将地图模型进行3D显示,同时在所在的节点位置显示对应的传感器网络节点的水文信息。
本发明的有益效果:本发明实施例中提供一种大数据处理系统及大数据处理方法,通过对河水的水文信息进行实时的检测,同时根据大数据的方案对洪水进行预测,从而达到对于洪水的预测和防范。
附图说明
图1为本发明的一种大数据处理系统的系统结构框图;
图2为本发明的一种大数据处理方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的一个具体实施方式进行详细描述,但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
参见图1,本发明实施例提供了一种大数据处理系统,包括:
传感器网络模块,包括若干传感器网络节点,所述传感器网络节点通过传感器采集河水中的水文信息,所述水文信息包括降雨时的雨量信息、河水的水位信息、河水的水流速度信息以及河水的水压信息,所述传感器网络节点通过GPS定位模块获取传感器网络节点的位置信息,所述传感器网络节点通过无线通信模块将所述传感器网络节点的水文信息和传感器网络节点的位置信息发送到云服务器;
天气预报模块,用于接收气象局发布的天气预报信息,将接收到的天气预报信息转化成云服务器能够识别的格式,并将转化后的天气预报信息发送到云服务器;
虚拟地图模块,通过航拍所得到的地图,建立虚拟的地图模型,将虚拟地图模型发送到云服务器;
云服务器,用于接收传感器网络模块发送的传感器网络节点的水文信息、传感器网络节点的位置信息和天气预报模块发送的天气预报信息,并将水文信息和天气预报信息发送到环境预测模块;用于接收环境预测模块发送的环境预测信息,并将环境预测信息发送到客户端模块;用于接收虚拟地图模块发送的地图模型,并将地图模型、传感器网络节点的位置信息发送到模型建立模块以及传感器网络节点的水文信息发送到模型建立模块;用于将传感器网络节点的水文信息、传感器网络节点的位置信息以及天气预报信息发送到数据库进行存储;
环境预测模块,用于接收云服务器发送的水文信息和天气预报信息,弄将水文信息和天气预报信息列表存储,并将同一天气预报信息所对应的多个水文信息求取平均值,最后将天气预报信息和取平均值后的水文信息整合成环境预测信息,并将环境预测信息发送至云服务器;
模型建立模块,用于接收云服务其发送的地图模型、传感器网络节点的位置信息以及传感器网络节点的水文信息,根据传感器网络节点的位置信息将传感器网络节点嵌入地图模型中,同时将传感器网络节点对应的水文信息捆绑在地图模型中的传感器网络节点的位置中,生成模型信息发送到模型显示模块;
模型显示模块,用于显示模型建立模块发送的模型信息,通过显示屏将模型信息进行显示;
数据库模块,用于接收并存储云服务器发送的传感器网络节点的水文信息、传感器网络节点的位置信息以及天气预报信息,同时支持云服务器的调用;
客户端模块,通过APP的下载,完成用户的注册;用于接收云服务器发送的环境预测信息,并将环境预测信息呈现给用户。
进一步的,所述模型显示模块通过3D立体显示器将地图模型进行3D显示,同时在所在的节点位置显示对应的传感器网络节点的水文信息。
对于上述系统的使用,我们提供了一种大数据处理方法,如图2所示,包括如下步骤:
S1:通过传感器网络节点采集河水中各个地点的水文信息,所述水文信息包括降雨时的雨量信息、河水的水位信息、河水的水流速度信息以及河水的水压信息,并将所述传感器网络节点的水文信息和传感器网络节点的位置信息发送到云服务器;通过天气预报信息模块获取气象局发布的天气预报信息,并将天气预报信息发送到云服务器;通过虚拟地图模块的航拍所得到的地图,建立虚拟的地图模型,将虚拟地图模型发送到云服务器;
S2:云服务器将水文信息和天气预报信息发送到环境预测模块,执行步骤S3,同时将地图模型、传感器网络节点的位置信息发送到模型建立模块以及传感器网络节点的水文信息发送到模型建立模块,执行步骤S5;
S3:环境预测模块将将水文信息和天气预报信息列表存储,并将同一天气预报信息所对应的多个水文信息求取平均值,最后将天气预报信息和取平均值后的水文信息整合成环境预测信息,并将环境预测信息通过云服务器发送至客户端模块;
S4:客户端模块将环境预测信息显示给用户;
S5:模型建立模块根据传感器网络节点的位置信息将传感器网络节点嵌入地图模型中,同时将传感器网络节点对应的水文信息捆绑在地图模型中的传感器网络节点的位置中,生成模型信息发送到模型显示模块进行显示。
综上所述,本发明具体公开了一种大数据处理系统及大数据处理方法,包括传感器网络模块、天气预报模块、虚拟地图模块、云服务器、环境预测模块、模型建立模块、模型显示模块、数据库模块、客户端模块;其中传感器网络模块包括若干传感器网络节点,将环境中的数据发送到云服务器,云服务器对数据进行处理;对数据分析,根据以往的数据存储的经验,对洪水进行预测,从而实现对洪水的防范。本发明通过对河水的水文信息进行实时的检测,同时根据大数据的方案对洪水进行预测,从而达到对于洪水的预测和防范。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例,但是,本发明实施例并非局限于此,任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种大数据处理系统,其特征在于,包括:
传感器网络模块,包括若干传感器网络节点,所述传感器网络节点通过传感器采集河水中的水文信息,所述水文信息包括降雨时的雨量信息、河水的水位信息、河水的水流速度信息以及河水的水压信息,所述传感器网络节点通过GPS定位模块获取传感器网络节点的位置信息,所述传感器网络节点通过无线通信模块将所述传感器网络节点的水文信息和传感器网络节点的位置信息发送到云服务器;
天气预报模块,用于接收气象局发布的天气预报信息,将接收到的天气预报信息转化成云服务器能够识别的格式,并将转化后的天气预报信息发送到云服务器;
虚拟地图模块,通过航拍所得到的地图,建立虚拟的地图模型,将虚拟地图模型发送到云服务器;
云服务器,用于接收传感器网络模块发送的传感器网络节点的水文信息、传感器网络节点的位置信息和天气预报模块发送的天气预报信息,并将水文信息和天气预报信息发送到环境预测模块;用于接收环境预测模块发送的环境预测信息,并将环境预测信息发送到客户端模块;用于接收虚拟地图模块发送的地图模型,并将地图模型、传感器网络节点的位置信息发送到模型建立模块以及传感器网络节点的水文信息发送到模型建立模块;用于将传感器网络节点的水文信息、传感器网络节点的位置信息以及天气预报信息发送到数据库进行存储;
环境预测模块,用于接收云服务器发送的水文信息和天气预报信息,弄将水文信息和天气预报信息列表存储,并将同一天气预报信息所对应的多个水文信息求取平均值,最后将天气预报信息和取平均值后的水文信息整合成环境预测信息,并将环境预测信息发送至云服务器;
模型建立模块,用于接收云服务其发送的地图模型、传感器网络节点的位置信息以及传感器网络节点的水文信息,根据传感器网络节点的位置信息将传感器网络节点嵌入地图模型中,同时将传感器网络节点对应的水文信息捆绑在地图模型中的传感器网络节点的位置中,生成模型信息发送到模型显示模块;
模型显示模块,用于显示模型建立模块发送的模型信息,通过显示屏将模型信息进行显示;
数据库模块,用于接收并存储云服务器发送的传感器网络节点的水文信息、传感器网络节点的位置信息以及天气预报信息,同时支持云服务器的调用;
客户端模块,通过APP的下载,完成用户的注册;用于接收云服务器发送的环境预测信息,并将环境预测信息呈现给用户;
还包括,一种大数据处理系统的处理方法,包括如下步骤:
S1:通过传感器网络节点采集河水中各个地点的水文信息,所述水文信息包括降雨时的雨量信息、河水的水位信息、河水的水流速度信息以及河水的水压信息,并将所述传感器网络节点的水文信息和传感器网络节点的位置信息发送到云服务器;通过天气预报信息模块获取气象局发布的天气预报信息,并将天气预报信息发送到云服务器;通过虚拟地图模块的航拍所得到的地图,建立虚拟的地图模型,将虚拟地图模型发送到云服务器;
S2:云服务器将水文信息和天气预报信息发送到环境预测模块,执行步骤S3,同时将地图模型、传感器网络节点的位置信息发送到模型建立模块以及传感器网络节点的水文信息发送到模型建立模块,执行步骤S5;
S3:环境预测模块将将水文信息和天气预报信息列表存储,并将同一天气预报信息所对应的多个水文信息求取平均值,最后将天气预报信息和取平均值后的水文信息整合成环境预测信息,并将环境预测信息通过云服务器发送至客户端模块;
S4:客户端模块将环境预测信息显示给用户;
S5:模型建立模块根据传感器网络节点的位置信息将传感器网络节点嵌入地图模型中,同时将传感器网络节点对应的水文信息捆绑在地图模型中的传感器网络节点的位置中,生成模型信息发送到模型显示模块进行显示。
2.如权利要求1所述的一种大数据处理系统,其特征在于,所述模型显示模块通过3D立体显示器将地图模型进行3D显示,同时在所在的节点位置显示对应的传感器网络节点的水文信息。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115979349B (zh) * 2023-03-17 2023-06-13 广东南海电力设计院工程有限公司 一种电力站空间环境监测方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105046445A (zh) * 2015-08-13 2015-11-11 上海市城市排水有限公司 一种防汛调度决策支持系统
CN106844531A (zh) * 2016-12-29 2017-06-13 福建四创软件有限公司 一种基于网格的防汛指挥研判系统
CN107357941A (zh) * 2017-09-01 2017-11-17 浙江省水文局 一种可实时对水雨情数据进行检验的系统和方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105046445A (zh) * 2015-08-13 2015-11-11 上海市城市排水有限公司 一种防汛调度决策支持系统
CN106844531A (zh) * 2016-12-29 2017-06-13 福建四创软件有限公司 一种基于网格的防汛指挥研判系统
CN107357941A (zh) * 2017-09-01 2017-11-17 浙江省水文局 一种可实时对水雨情数据进行检验的系统和方法

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