CN112488659A - 一种基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明特别涉及一种基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法。该基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法,管理平台利用遥感技术的优势和工作引擎技术的能力,智能识别城市中的事件,并根据事件类型将其自动转派到责任单位进行处理。该基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法,能够利用遥感数据发现大范围的城市事件,并在工作流引擎技术的支撑下实现事件的自动转派,不仅提高了事件处理的效率,完善了事件处理流程,还节省了人力成本,适宜推广应用。
Description
技术领域
本发明涉及事件管理技术领域,特别涉及一种基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法。
背景技术
传统的城市事件发现机制主要包括三类:主动发现(网格员上报、巡检员上报)、被动发现(志愿者上报、群众举报等)和自动发现(视频摄像头、传感设备等)。以上的三种发现方式,主要用于发现比较局部的城市事件,对于发现城市广域范围内的事件发现存在困难。
遥感技术是指根据各专业(部门)的要求,运用解译标志和实践经验与知识,从遥感影像上识别目标,定性、定量地提取出目标的分布、结构、功能等有关信息,并把它们表示在地理底图上的过程。通过对遥感图像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断,最后提取出各种地物目标信息。遥感影像解译包括目视解译、人机交互解译、基于知识的遥感影像解译、影像智能解译(即自动解译)等。遥感技术可以具有大面积同步观测(范围广),并能在较短的时间内从大范围内获取有价值的数据。
为了提高事件处理的效率、完善事件处理流程和节省人力成本,本发明提出了一种基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法。
发明内容
本发明为了弥补现有技术的缺陷,提供了一种简单高效的基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法。
本发明是通过如下技术方案实现的:
一种基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法,其特征在于:管理平台利用遥感技术的优势和工作引擎技术的能力,智能识别城市中的事件(例如水污染、大气扬尘等),并根据事件类型将其自动转派到责任单位进行处理;
具体包括以下步骤:
第一步,通过遥感卫星获取到目标区域的遥感影像,采用PCA(PrincipalComponents Analysis,主成分分析)方法去除遥感影像的关联性,提高地物的判读能力;
第二步,采用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)方法实现遥感影像监督分类,从影像中分离出事件像元;
第三步,采用平滑处理去噪声;
第四步,对遥感事件进行标准化处理和时间判重,通过与知识库内的数据进行比对,确定事件责任单位、处理时限与处理流程,转派到责任单位进行处理。
为了降低遥感图像的关联性,增强图像信息,所述第一步中,基于PCA方法提取影像特征信息;
首先,根据原始图像数据矩阵X求出它的协方差矩阵S
式中,
PCA变化的具体表达式为:
所述第二步中,设分类面的方程为:
x*w+b=0 (3)
使得对可分的样本集(xi,yi)(i=1,...,n;x∈Ra;y∈{+1,-1}满足下式:
yi[(w*xi)+b]-1≥0,i=1,2,…,n (4)
所述第三步中,采用平滑后处理方法去除事件像元中的噪声;
移动的窗口先通过分类后的数据集确定该窗口中的优势类别:如果该窗口中中心像元的类别不属于该窗口的优势类别,则将中心像元的类别替换成优势类别;如果该窗口中没有优势类别,则中心像元的类别不发生变化。
所述第四步中,将提取出来的影像数据进行文字化,根据分类结果,对照知识库,实现分类结果详细描述,并匹配责任单位信息。
所述第四步中,将通过遥感数据分析发现的问题与网格员,物联网设备发现的问题进行统一汇总,并对事件进行标准化处理,通过自动分析,将重复问题进行合并,无效问题进行删除。
所述第四步中,经过事件标准化管理和事件判重后的事项进入待分拨管理,将能够满足事项分级分类对应部门的事项进行自动分拨处理。
所述第四步中,责任部门接收到转派的案件信息后,根据案件信息进行现场处置,案件办理后填写工作处理单,并将处理结果报送管理平台。
所述第四步中,接收到责任部门报送的处理结果后,由平台管理员根据遥感影像对责任单位事件处理情况进行审核,若处理情况良好则结束案件,若处理情况差则继续派发处理案件指令。
本发明的有益效果是:该基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法,能够利用遥感数据发现大范围的城市事件,并在工作流引擎技术的支撑下实现事件的自动转派,不仅提高了事件处理的效率,完善了事件处理流程,还节省了人力成本,适宜推广应用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
附图1为本发明基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好的理解本发明中的技术方案,下面将结合本发明实施例,对本发明实施例中的技术方案进行清楚,完整的描述。显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
工作流引擎是指workflow(工作流程)作为应用系统的一部分,并为之提供对各应用系统有决定作用的根据角色、分工和条件的不同决定信息传递路由、内容等级等核心解决方案。工作流引擎包括流程的节点管理、流向管理、流程样例管理等重要功能。
该基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法,管理平台利用遥感技术的优势和工作引擎技术的能力,智能识别城市中的事件(例如水污染、大气扬尘等),并根据事件类型将其自动转派到责任单位进行处理;
具体包括以下步骤:
第一步,通过遥感卫星获取到目标区域的遥感影像,采用PCA(PrincipalComponents Analysis,主成分分析)方法去除遥感影像的关联性,提高地物的判读能力;
第二步,采用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)方法实现遥感影像监督分类,从影像中分离出事件像元;
第三步,采用平滑处理去噪声;
第四步,对遥感事件进行标准化处理和时间判重,通过与知识库内的数据进行比对,确定事件责任单位、处理时限与处理流程,转派到责任单位进行处理。
为了降低遥感图像的关联性,增强图像信息,所述第一步中,基于PCA方法提取影像特征信息;
首先,根据原始图像数据矩阵X求出它的协方差矩阵S
式中,
PCA变化的具体表达式为:
SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法,主要应用于模式识别领域,SVM具有小样本学习、抗噪声性能、学习效率高与推广性好的优点,能够用于解决空间信息处理分析领域的遥感影像处理。
所述第二步中,设分类面的方程为:
x*w+b=0 (3)
使得对可分的样本集(xi,yi)(i=1,...,n;x∈Ra;y∈{+1,-1}满足下式:
yi[(w*xi)+b]-1≥0,i=1,2,...,n (4)
所述第三步中,采用平滑后处理方法去除事件像元中的噪声;
移动的窗口先通过分类后的数据集确定该窗口中的优势类别:如果该窗口中中心像元的类别不属于该窗口的优势类别,则将中心像元的类别替换成优势类别;如果该窗口中没有优势类别,则中心像元的类别不发生变化。
所述第四步中,将提取出来的影像数据进行文字化,根据分类结果,对照知识库,实现分类结果详细描述,并匹配责任单位信息。
所述第四步中,将通过遥感数据分析发现的问题与网格员,物联网设备发现的问题进行统一汇总,并对事件进行标准化处理,通过自动分析,将重复问题进行合并,无效问题进行删除。
所述第四步中,经过事件标准化管理和事件判重后的事项进入待分拨管理,将能够满足事项分级分类对应部门的事项进行自动分拨处理。
所述第四步中,责任部门接收到转派的案件信息后,根据案件信息进行现场处置,案件办理后填写工作处理单,并将处理结果报送管理平台。
所述第四步中,接收到责任部门报送的处理结果后,由平台管理员根据遥感影像对责任单位事件处理情况进行审核,若处理情况良好则结束案件,若处理情况差则继续派发处理案件指令。
以上所述的实施例,只是本发明具体实施方式的一种,本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。
Claims (9)
1.一种基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法,其特征在于:管理平台利用遥感技术的优势和工作引擎技术的能力,智能识别城市中的事件,并根据事件类型将其自动转派到责任单位进行处理;
具体包括以下步骤:
第一步,通过遥感卫星获取到目标区域的遥感影像,采用PCA方法去除遥感影像的关联性,提高地物的判读能力;
第二步,采用SVM方法实现遥感影像监督分类,从影像中分离出事件像元;
第三步,采用平滑处理去噪声;
第四步,对遥感事件进行标准化处理和时间判重,通过与知识库内的数据进行比对,确定事件责任单位、处理时限与处理流程,转派到责任单位进行处理。
4.根据权利要求3所述的基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法,其特征在于:所述第三步中,采用平滑后处理方法去除事件像元中的噪声;
移动的窗口先通过分类后的数据集确定该窗口中的优势类别:如果该窗口中中心像元的类别不属于该窗口的优势类别,则将中心像元的类别替换成优势类别;如果该窗口中没有优势类别,则中心像元的类别不发生变化。
5.根据权利要求4所述的基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法,其特征在于:所述第四步中,将提取出来的影像数据进行文字化,根据分类结果,对照知识库,实现分类结果详细描述,并匹配责任单位信息。
6.根据权利要求5所述的基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法,其特征在于:所述第四步中,将通过遥感数据分析发现的问题与网格员,物联网设备发现的问题进行统一汇总,并对事件进行标准化处理,通过自动分析,将重复问题进行合并,无效问题进行删除。
7.根据权利要求6所述的基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法,其特征在于:所述第四步中,经过事件标准化管理和事件判重后的事项进入待分拨管理,将能够满足事项分级分类对应部门的事项进行自动分拨处理。
8.根据权利要求7所述的基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法,其特征在于:所述第四步中,责任部门接收到转派的案件信息后,根据案件信息进行现场处置,案件办理后填写工作处理单,并将处理结果报送管理平台。
9.根据权利要求8所述的基于遥感的城市事件智能发现及自动派单的方法,其特征在于:所述第四步中,接收到责任部门报送的处理结果后,由平台管理员根据遥感影像对责任单位事件处理情况进行审核,若处理情况良好则结束案件,若处理情况差则继续派发处理案件指令。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112991130A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-06-18 | 广东省电信规划设计院有限公司 | 基于人工智能的城市治理事件处理方法及装置 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102034212A (zh) * | 2010-06-21 | 2011-04-27 | 艾浩军 | 一种基于视频分析的城市管理系统 |
CN106503739A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-03-15 | 中国地质大学(武汉) | 联合光谱和纹理特征的高光谱遥感影像svm分类方法及系统 |
CN108133236A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-06-08 | 城云科技(中国)有限公司 | 一种城市管理图像智能识别分类的方法、集成装置及系统 |
CN108427913A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-08-21 | 中国地质大学(武汉) | 联合光谱、空间和层次结构信息的高光谱影像分类方法 |
CN109005222A (zh) * | 2018-07-26 | 2018-12-14 | 中智城信息技术有限公司 | 一种城市管理系统及方法 |
CN109377197A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-02-22 | 合肥高行网络科技有限责任公司 | 一种数字化城市管理数据共享系统 |
CN110009541A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-07-12 | 北京博图纵横科技有限责任公司 | 公共安全事件的处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110020807A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-16 | 软通动力信息技术有限公司 | 一种城市事件分拨处置方法、系统、电子设备及存储介质 |
CN111339225A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-06-26 | 深圳市规划国土房产信息中心(深圳市空间地理信息中心) | 一种面向城市地理空间数据动态更新的方法及系统 |
CN111507413A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-08-07 | 济源职业技术学院 | 一种基于字典学习的城市管理案件图像识别方法 |
-
2020
- 2020-12-11 CN CN202011436882.8A patent/CN112488659A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102034212A (zh) * | 2010-06-21 | 2011-04-27 | 艾浩军 | 一种基于视频分析的城市管理系统 |
CN106503739A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-03-15 | 中国地质大学(武汉) | 联合光谱和纹理特征的高光谱遥感影像svm分类方法及系统 |
CN108133236A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-06-08 | 城云科技(中国)有限公司 | 一种城市管理图像智能识别分类的方法、集成装置及系统 |
CN108427913A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-08-21 | 中国地质大学(武汉) | 联合光谱、空间和层次结构信息的高光谱影像分类方法 |
CN109005222A (zh) * | 2018-07-26 | 2018-12-14 | 中智城信息技术有限公司 | 一种城市管理系统及方法 |
CN109377197A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-02-22 | 合肥高行网络科技有限责任公司 | 一种数字化城市管理数据共享系统 |
CN110009541A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-07-12 | 北京博图纵横科技有限责任公司 | 公共安全事件的处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110020807A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-16 | 软通动力信息技术有限公司 | 一种城市事件分拨处置方法、系统、电子设备及存储介质 |
CN111339225A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-06-26 | 深圳市规划国土房产信息中心(深圳市空间地理信息中心) | 一种面向城市地理空间数据动态更新的方法及系统 |
CN111507413A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-08-07 | 济源职业技术学院 | 一种基于字典学习的城市管理案件图像识别方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
李达辉: "《数字图像处理核心技术及应用》", 31 December 2019 * |
郁磊: "《MATLAB智能算法30个案例分析》", 31 December 2015 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112991130A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-06-18 | 广东省电信规划设计院有限公司 | 基于人工智能的城市治理事件处理方法及装置 |
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