CN112085928B - 一种基于大数据的城市低洼路段积水应急救援系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的城市低洼路段积水应急救援系统，该系统包括：用于监测城市低洼路段积水情况的积水监测子系统，和，与所述积水监测子系统通信连接的应急救援子系统。通过积水检测子系统实时对低洼路段的积水情况进行分析，并在分析结果显示监测位置处的积水量是否超过预设的积水危险阈值，及时发送救援信息至应急救援子系统，从而使得城市消防人员及时采取有效措施缓解低洼路段的积水情况，减轻或者消除危险事故的发生。

Description

一种基于大数据的城市低洼路段积水应急救援系统
技术领域
本发明涉及大数据应用技术领域，具体涉及一种基于大数据的城市低洼路段积水应急救援系统。
背景技术
由于城市道路建设需要，城市道路中分布有诸多低洼路段，在多雨季节，受城市排水能力影响，这些低洼路段很容易产生积水，并且沿低洼路段的坡度以及走势，两端位置较高，积水较浅，过往车辆容易造成误判，逐步向中部积水较深的位置行驶，轻则熄火，对车造成损坏，重则困于深水中，发生严重事故，甚至危及生命。
目前，针对这种情况，在低洼路段往往加设了积水深度警示线，车辆到达低洼路段之前观察警示线，对行车安全作出较为准确的判断。但是，目前对于低洼路段的积水问题一般都是进行警示，而没有采取有效的防护以及救援措施，由于各种原因，部分驾驶员会对警示线忽略，仍然会进入低洼路段的积水中，一旦进入会产生严重后果，甚至造成不可挽回的损失。因此，有必要提供一种城市低洼路段积水应急救援系统以解决上述问题。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种基于大数据的城市低洼路段积水应急救援系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
一种基于大数据的城市低洼路段积水应急救援系统，该城市低洼路段积水应急救援系统包括：用于监测城市低洼路段积水情况的积水监测子系统，和，与所述积水监测子系统通信连接的应急救援子系统；
其中，所述积水监测子系统包括：积水信息采集模块、基站、积水监控中心；所述积水信息采集模块用于实时采集各监测位置处的积水信息，并将所述积水信息通过所述基站转发至所述积水监控中心；所述积水监控中心对接收到的积水信息进行处理，判断各监测位置处的积水量是否超过预设的积水危险阈值，若超过，则发送救援信息至所述应急救援子系统，以提醒城市消防人员及时采取有效措施缓解监测位置处的积水情况；其中，所述积水信息包括：监测位置处的积水量和监测位置的位置信息。
本发明的有益效果为：本发明提供的城市低洼路段积水应急救援系统，通过积水检测子系统实时对低洼路段的积水情况进行分析，并在分析结果显示监测位置处的积水量是否超过预设的积水危险阈值，及时发送救援信息至应急救援子系统，从而使得城市消防人员及时采取有效措施缓解低洼路段的积水情况，减轻或者消除危险事故的发生。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例提供的城市低洼路段积水应急救援系统的框架结构图；
图2是本发明实施例提供的积水监测子系统的框架结构图。
附图标记：积水监测子系统1、应急救援子系统2、用户终端设备3、积水信息采集模块11、基站12、积水监控中心13。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1-2，一种基于大数据的城市低洼路段积水应急救援系统，该城市低洼路段积水应急救援系统包括：用于监测城市低洼路段情况的积水监测子系统1，和，与积水监测子系统1通信连接的应急救援子系统。
其中，积水监测子系统1包括：积水信息采集模块11、基站12、积水监控中心13；所述积水信息采集模块11用于实时采集各监测位置(即城市低洼路段)处的积水信息，并将所述积水信息通过所述基站12转发至所述积水监控中心13；所述积水监控中心13对接收到的积水信息进行处理，判断各监测位置处的积水量是否超过预设的积水危险阈值，若超过，则发送救援信息至所述应急救援子系统2，以提醒城市消防人员及时采取有效措施缓解监测位置处的积水情况；其中，所述积水信息包括：监测位置处的积水量和监测位置的位置信息。
本发明上述实施例提供的城市低洼路段积水应急救援系统，通过积水检测子系统实时对低洼路段的积水情况进行分析，并在分析结果显示监测位置处的积水量是否超过预设的积水危险阈值，及时发送救援信息至应急救援子系统，从而使得城市消防人员及时采取有效措施缓解低洼路段的积水情况，减轻或者消除危险事故的发生。
优选地，该城市低洼路段积水应急救援系统还包括：与积水监测子系统1通信连接的用户终端设备3；
所述用户终端设备3，与积水监测子系统1的积水监控中心13通信连接，其用于在监测位置处的积水量是否超过预设的积水危险阈值时，发送预警信息至所述用户终端设备；其中，所述预警信息包括：超过预设的积水危险阈值的监测位置的位置信息以及其积水量。
优选地，积水信息采集模块11为：部署在各监测位置处的监测节点；所述监测节点包括：积水传感器和GPS定位器。
优选地，所述监测节点和基站一起，按照预设的成簇机制构成一分簇结构的无线传感器网络，其中，所述基站部署在城市的中心位置。
优选地，用户终端设备3为：手机、平板、笔记本和车载终端的一种或者多种。
优选地，所述的按照预设的成簇机制构成一分簇结构的无线传感器网络，具体是：
(1)以所述基站为中心，将监测区域划分为多个圆环形的监测子区域，其中，靠近基站的圆形的监测子区域定义为Cir1，所述监测子区域从靠近所述基站，向外依次被定义为Cir2，Cir3，…，CirN；
(2)监测子区域划分完成后，所述基站进行全网广播，各监测节点接收到广播信息后，将携带有自身信息的数据包回传至所述基站，其中，所述数据包包括：监测节点的能量信息、位置信息和时间信息；
(3)所述基站根据接收到的数据包，计算各监测节点与基站之间的亲近系数，从每个监测子区域中选择亲近系数最大的那个监测节点作为父节点，而监测子区域内剩余的监测节点加入到其所在监测子区域的父节点中，成为父节点的子节点，最终得到一个分簇结构的无线传感器网络；
其中，监测节点
Figure BDA0002632331000000031
与基站之间的亲近系数利用下式计算得到：
Figure BDA0002632331000000032
式中，
Figure BDA0002632331000000033
为监测节点
Figure BDA0002632331000000034
与基站BS之间的亲近系数，
Figure BDA0002632331000000035
为监测节点
Figure BDA0002632331000000036
能够转发的数据包最大长度，
Figure BDA0002632331000000037
为转发该数据包至基站BS所需要消耗的时间，tth为预设的监测节点与基站BS之间进行能够进行直接数据通信的时间阈值，
Figure BDA0002632331000000038
为监测节点
Figure BDA0002632331000000039
接收到基站BS的广播信息所需要的时间，σ为一正常数，
Figure BDA00026323310000000310
为监测节点
Figure BDA00026323310000000311
的初始能量值，
Figure BDA00026323310000000312
为监测节点
Figure BDA00026323310000000313
与基站BS之间的空间距离，dmax为监测子区域Cirn内的监测节点与监测节点
Figure BDA00026323310000000314
之间的空间距离的最大值，
Figure BDA00026323310000000315
为监测节点
Figure BDA00026323310000000316
的能量损耗率，其表征的是监测节点在工作时由于其所处环境的温度、湿度以及监测节点本身性能参数等因素而造成的能量损耗，本领域技术人员能够基于上述因素对监测节点的能量损耗率进行评估，sgn(f)为符号函数，当f≥0时，取1，反之，取0，其中，n＝1，2，…，N。
有益效果：采用如上成簇机制构成了一个分簇结构的无线传感器网络，在确定父节点时，通过计算各监测节点与基站的亲近系数，从而从每个监测子区域中选择亲近系数最大的监测节点作为父节点，而监测子区域内的其他监测节点则作为子节点，加入到相应的父节点中，最终实现分簇，其中，在计算监测节点与基站之间的亲近系数时，考虑了能量、时间、数据包最大长度等多因素的影响，从而能够对监测节点与基站之间的亲近系数进行准确评估，进而从每个监测子区域中选择出合适的父节点，达到均衡无线传感器网络能量的目的。
优选地，所述的以所述基站为中心，将监测区域划分为多个圆环形的监测子区域，具体划分规则如下：
(1)确定靠近基站的圆形监测子区域的半径长度R1，具体是采用如下关系式确定：
Figure BDA0002632331000000041
式中，
Figure BDA0002632331000000042
表示使g(x)取最小值时对应的x的取值大小，NL(r1)为半径长度为r1的圆形监测子区域内的监测节点数，
Figure BDA0002632331000000043
为半径长度为r1的圆形监测子区域内的所有监测节点初始能量的平均值，
Figure BDA0002632331000000044
分别为半径长度为r1的圆形监测子区域内的监测节点到基站的最远距离和最近距离，
Figure BDA0002632331000000045
为预设的阈值，
Figure BDA0002632331000000046
为预设的圆形监测子区域的最大半径长度；
(2)基于确定的监测子区域Cir1的半径长度R1，利用下式确定监测子区域Cir2的外围半径长度R2：
Figure BDA0002632331000000047
式中，NL(r2)表示以基站为中心，半径长度为r2范围内的监测节点数，NL(R1)为半径长度为R1的圆形监测子区域内的监测节点数，
Figure BDA0002632331000000048
为外围半径长度为r2的监测子区域Cir2内的所有监测节点初始能量的平均值，
Figure BDA0002632331000000049
为外围半径长度为r2的监测子区域Cir2内的监测节点到基站的最远距离和最近距离；ΔRmax为预设的最大半径间隔阈值；
(3)基于确定的监测子区域Cirn的外围半径长度Rn，确定监测子区域Cirn+1的外围半径长度Rn+1：
Figure BDA00026323310000000410
式中，NL(rn+1)表示以基站为中心，半径长度为rn+1范围内的监测节点数，NL(Rn)表示以基站为中心，半径长度为Rn范围内的监测节点数，
Figure BDA0002632331000000051
为外围半径长度为(rn+1)的监测子区域Cirn+1内的所有监测节点初始能量的平均值，
Figure BDA0002632331000000052
为外围半径长度为rn+1的监测子区域Cirn+1内的监测节点到基站的最远距离和最近距离；
(4)基于步骤(3)依次确定各监测子区域的外围半径长度，直至覆盖全部监测节点，完成监测区域的划分工作。
有益效果：在上述实施方式中，采用如上划分规则将监测区域划分为多个圆环形的监测子区域，其中，在确定各监测子区域的外围半径长度时，考虑了监测节点数、距离等因素的影响，从而得到结构合理的监测子区域，保证每个监测子区域内的监测节点个数和分布合理，有利于后续分簇结构的无线传感器网络的建立。
优选地，分簇结构的无线传感器网络建立后，周期性地对各监测子区域的父节点进行检测，以判断各父节点是否有能力继续担任父节点，若没有能力继续担任，则按照新的亲近系数公式从该父节点所在监测子区域内的剩余监测节点中选择出一个新亲近系数最大的监测节点作为新的父节点，其中，所述的新的亲近系数公式为：
Figure BDA0002632331000000053
式中，
Figure BDA0002632331000000054
为监测节点
Figure BDA0002632331000000055
与基站之间的新亲近系数，
Figure BDA0002632331000000056
为过去一段时间内，其作为子节点时的平均丢包率，
Figure BDA0002632331000000057
为过去一段时间内，其作为子节点时的平均容错率，
Figure BDA0002632331000000058
为监测节点
Figure BDA0002632331000000059
当前剩余能量值，
Figure BDA00026323310000000510
为监测节点
Figure BDA00026323310000000511
在作为子节点时的能量消耗效率，即
Figure BDA00026323310000000512
其中，
Figure BDA00026323310000000513
为监测节点
Figure BDA00026323310000000514
初始剩余能量值，
Figure BDA00026323310000000515
为监测节点
Figure BDA00026323310000000516
作为子节点工作时的时长，
Figure BDA00026323310000000517
为监测节点
Figure BDA00026323310000000518
与基站BS之间的空间距离，dmax1为监测子区域Cirk内的监测节点与监测节点
Figure BDA00026323310000000519
之间的空间距离的最大值。
有益效果：由于作为父节点其担负接收以及转发来自其子节点发送过来的数据的重担，相比于其他子节点，会由于能量消耗过快而过早地进入死亡，基于此，需要周期性地对父节点进行检测，以判断其是否有能力继续担任父节点，当发现没有能力继续担任时，则按照本实施例提供的新亲近系数公式计算监测子区域内剩余监测节点的新亲近系数，从而选择出一个新的父节点，其中，在计算监测节点新亲近系数时，考虑了过去一段时间内的监测节点的平均丢包率、容错率、能量消耗效率等多因素的影响，从而能够对各监测节点的新亲近系数进行准确评估，选择出符合要求的新的父节点，达到均衡整个无线传感器网络能量的目的，同时也延长了该无线传感器网络的工作寿命，保障了该系统的稳定性和可靠性。
优选地，可周期性的对各监测子区域的父节点的剩余能量值进行检测，当其剩余能量值低于预设的能够担任父节点的最低能量阈值时，则该父节点没有能力继续担任父节点。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (3)

1.一种基于大数据的城市低洼路段积水应急救援系统，其特征是，包括：用于监测城市低洼路段积水情况的积水监测子系统，和，与所述积水监测子系统通信连接的应急救援子系统；
其中，所述积水监测子系统包括：积水信息采集模块、基站、积水监控中心；所述积水信息采集模块用于实时采集各监测位置处的积水信息，并将所述积水信息通过所述基站转发至所述积水监控中心；所述积水监控中心对接收到的积水信息进行处理，判断各监测位置处的积水量是否超过预设的积水危险阈值，若超过，则发送救援信息至所述应急救援子系统，以提醒城市消防人员及时采取有效措施缓解监测位置处的积水情况；其中，所述积水信息包括：监测位置处的积水量和监测位置的位置信息；
所述积水信息采集模块为：部署在各监测位置处的监测节点；所述监测节点包括：积水传感器和GPS定位器；
所述监测节点和基站一起，按照预设的成簇机制构成一分簇结构的无线传感器网络，其中，所述基站部署在城市的中心位置；
所述的按照预设的成簇机制构成一分簇结构的无线传感器网络，具体是：
(1)以所述基站为中心，将监测区域划分为多个圆环形的监测子区域，其中，靠近基站的圆形的监测子区域定义为Cir1，所述监测子区域从靠近所述基站，向外依次被定义为Cir2,Cir3,…,CirN；
(2)监测子区域划分完成后，所述基站进行全网广播，各监测节点接收到广播信息后，将携带有自身信息的数据包回传至所述基站，其中，所述数据包包括：监测节点的能量信息、位置信息和时间信息；
(3)所述基站根据接收到的数据包，计算各监测节点与基站之间的亲近系数，从每个监测子区域中选择亲近系数最大的那个监测节点作为父节点，而监测子区域内剩余的监测节点加入到其所在监测子区域的父节点中，成为父节点的子节点，最终得到一个分簇结构的无线传感器网络；
其中，监测节点
Figure FDA0003265471220000011
与基站之间的亲近系数利用下式计算得到：
Figure FDA0003265471220000021
式中，
Figure FDA0003265471220000022
为监测节点
Figure FDA0003265471220000023
与基站BS之间的亲近系数，
Figure FDA0003265471220000024
为监测节点
Figure FDA0003265471220000025
能够转发的数据包最大长度，
Figure FDA0003265471220000026
为转发该数据包至基站BS所需要消耗的时间，tth为预设的监测节点与基站BS之间进行能够进行直接数据通信的时间阈值，
Figure FDA0003265471220000027
为监测节点
Figure FDA0003265471220000028
接收到基站BS的广播信息所需要的时间，σ为一正常数，
Figure FDA0003265471220000029
为监测节点
Figure FDA00032654712200000210
的初始能量值，
Figure FDA00032654712200000211
为监测节点
Figure FDA00032654712200000212
与基站BS之间的空间距离，dmax为监测子区域Cirn内的监测节点与监测节点
Figure FDA00032654712200000213
之间的空间距离的最大值，
Figure FDA00032654712200000214
为监测节点
Figure FDA00032654712200000215
的能量损耗率，sgn(f)为符号函数，当f≥0时，取1，反之，取0，其中，n＝1,2,…,N。
2.根据权利要求1所述的城市低洼路段积水应急救援系统，其特征是，还包括：与积水监测子系统通信连接的用户终端设备；
所述用户终端设备，与积水监测子系统的积水监控中心通信连接，用于在监测位置处的积水量超过预设的积水危险阈值时，发送预警信息至所述用户终端设备；其中，所述预警信息包括：超过预设的积水危险阈值的监测位置的位置信息以及其积水量。
3.根据权利要求2所述的城市低洼路段积水应急救援系统，其特征是，所述用户终端设备为：手机、平板、笔记本、车载终端的一种或者多种。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113237631B (zh) * 2021-05-08 2021-12-21 中国水利水电科学研究院 一种基于底流消能的城市积水监测振荡消除结构及其消能方法
CN113834545A (zh) * 2021-08-26 2021-12-24 宁波瑞信能源科技有限公司 一种基于电子定位系统的城市低洼区域水位预警系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010166150A (ja) * 2009-01-13 2010-07-29 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> センサデータ収集システム、センサネットワーク構築装置、センサノード、センサネットワーク構築方法、および親ノード切替方法。
CN101808390A (zh) * 2010-03-08 2010-08-18 南昌航空大学 用于收集无线传感器网络自身健康状态的融合树构建方法
WO2017030362A1 (ko) * 2015-08-18 2017-02-23 가천대학교 산학협력단 무선센서네트워크의 클러스터링 방법

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101179490B (zh) * 2007-11-21 2011-07-20 湖南大学 一种基于事件感知的无线传感器网络选播路由方法
CN202838441U (zh) * 2012-09-14 2013-03-27 中国科学院地理科学与资源研究所 基于地理信息系统的城市内涝交通疏导与救援指挥系统
CN105139603A (zh) * 2015-07-24 2015-12-09 华中科技大学无锡研究院 一种城市积水智能监测预警系统
US10127812B2 (en) * 2016-08-29 2018-11-13 Allstate Insurance Company Electrical data processing system for monitoring or affecting movement of a vehicle using a traffic device
CN206818238U (zh) * 2017-04-28 2017-12-29 那仁满都拉 城市洪涝灾害监测预警及管控系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010166150A (ja) * 2009-01-13 2010-07-29 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> センサデータ収集システム、センサネットワーク構築装置、センサノード、センサネットワーク構築方法、および親ノード切替方法。
CN101808390A (zh) * 2010-03-08 2010-08-18 南昌航空大学 用于收集无线传感器网络自身健康状态的融合树构建方法
WO2017030362A1 (ko) * 2015-08-18 2017-02-23 가천대학교 산학협력단 무선센서네트워크의 클러스터링 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
分布式能量均衡的WSN动态数据转发策略;甄岩等;《电子与信息学报》;20180215(第02期);全文 *

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