CN114860982A - 积水信息预警方法及预警系统 - Google Patents

积水信息预警方法及预警系统 Download PDF

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CN114860982A CN202210618856.XA CN202210618856A CN114860982A CN 114860982 A CN114860982 A CN 114860982A CN 202210618856 A CN202210618856 A CN 202210618856A CN 114860982 A CN114860982 A CN 114860982A
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李振杰
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Abstract

本申请提供有一种积水信息预警方法及预警系统，其中，一种积水信息预警方法，能够结合汇水位置处的历史积水数据和当前降雨量，对于是否会发生积水情况的汇水位置信息进行预判，对于不会发生积水风险的汇水位置信息暂不监控；对于较大概率发生积水风险的汇水位置信息进行实时监控，并实时发布至信息服务平台，当积水覆盖图像信息的全部区域时，对实际的预警效果明显，能够减轻或避免道路积水对人民生命财产造成的损失；预警信息发布及时，为出行者提供道路积水信息预警，尽早使出行者停驶或者绕行。

Description

积水信息预警方法及预警系统
技术领域
本申请具体公开一种积水信息预警方法及预警系统。
背景技术
近近年来，暴雨导致的城市道路积水问题严重，城市道路积水对交通危害很大，比如：易引起车辆熄火，导致交通拥堵和出行困难，甚至处置不当或救助不及时还可能造成人员伤亡。为了能够减轻或避免道路积水对人民生命财产造成的损失，需及时为出行者提供道路积水信息预警，尽早使出行者停驶或者绕行。
目前，传统的城市内涝监测方式主要包括人工现场监测、借助仪器设备测量等，但这些监测方法效率低、难度大，浪费大量的人力物力。因此，迫切需要提出有效开展内涝过程实时监测的方法。为此，专利ZL202010182464.4公开有一种基于深度学习技术的城市内涝积水面积监测的方法，该方法不需要大量物力人力进行人工监测的情况下,通过远程操作完成对内涝点积水情况的实时监测，采集到海量的图像、视频信息数据，进一步采用深度学习技术对内涝监测点积水面积过程的图像信息特征进行识别分析，快速自动提取不同时刻、不同地点图像中积水的面积和边界特征信息，准确获取各内涝点的积水面积特征。
虽然上述技术方案一定程度上解决了现有技术的问题，但当积水覆盖图像信息的全部区域时，仅获得积水面积信息，对实际的预警效果益处不大，亟待提供一种能够更佳有益的积水信息预警方法。
发明内容
第一方面，鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，本申请旨在提供一种积水信息预警方法。
一种积水信息预警方法，包括如下步骤：
向气象平台请求获取得到设定地理区域的第一降雨量；
从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的汇水位置信息；所述第一数据库中存储有汇水位置信息及与汇水位置信息对应的第一特征集合；所述第一特征集合包括：不同降雨量范围,及与不同降雨量范围对应的历史最高水位和安全水位阈值；
从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围；
从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，历史最高水位高于安全水位阈值的汇水位置信息；
向查询的所述汇水位置信息对应的图像采集装置发送第一图像信息获取请求，以得到该汇水位置信息处的第一图像信息；
将所述第一图像信息输入积水识别模型，得到积水识别结果，所述积水识别结果至少包括：积水深度达到第一预警位置和积水深度未达到预警位置；
当第一图像信息中积水深度达到第一预警位置时，记录第一时刻并发布第一预警信息至信息服务平台。
根据本申请实施例提供的技术方案, 当第一图像信息中积水深度未达到预警位置时，毎间隔第一预设时间,向查询的所述汇水位置信息对应的图像采集装置发送第一启动信号。
根据本申请实施例提供的技术方案, 当第一图像信息中积水深度达到第一预警位置后，还包括如下步骤：
所述积水识别结果还包括：积水深度达到第二预警位置；第二预警位置高于第一预警位置；
当第一图像信息中积水深度达到第二预警位置时，记录第二时刻并发布第二预警信息至信息服务平台；
计算积水增长速度，所述积水增长速度=（第二预警位置-第一预警位置）/（第二时刻-第一时刻）；
以积水增长速度，推算达到历史最高水位的第三时刻，记录第三时刻并发布第三预警信息至信息服务平台。
根据本申请实施例提供的技术方案, 还包括如下步骤：
响应于第一终端发送的第二图像信息，记录第四时刻；
从第二图像信息中解析其所属的第一位置信息；
从第一位置信息中解析其所属的设定地理区域；
向气象平台请求获取得到设定地理区域的第一降雨量；
从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的若干汇水位置信息；
从若干汇水位置信息中查找与第一位置信息最接近的汇水位置信息；
从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围；
从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，与第一位置信息最接近的汇水位置信息处的历史最高水位和安全水位阈值；
判断该汇水位置信息处的历史最高水位低于安全水位阈值，得到第一判断结果发送至第一终端；
判断该汇水位置信息处的历史最高水位高于安全水位阈值，调用第四时刻后，该汇水位置信息处的第一图像信息的积水识别结果发送至第一终端。
根据本申请实施例提供的技术方案, 从第二图像信息中解析其所属的第一位置信息后且从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围之前，还包括如下步骤：
以第一位置信息为圆心，构建以第一预设数值为半径的第一筛选范围；
从第一筛选范围中解析其所属的设定地理区域；
从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的若干汇水位置信息；
从若干汇水位置信息中查询位于第一筛选范围内的汇水位置信息，发送至提交第二图像信息的第一终端；
向提交第二图像信息的第一终端发送确认汇水位置信息的请求；
响应于第一终端确认的汇水位置信息，得到与第一位置信息最接近的汇水位置信息。
第二方面，鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，本申请旨在提供一种积水信息预警系统。
一种积水信息预警系统，包括：
预警平台，所述预警平台具有第一数据库，所述第一数据库中存储有汇水位置信息及与汇水位置信息对应的第一特征集合；所述第一特征集合包括：不同降雨量范围,及与不同降雨量范围对应的历史最高水位和安全水位阈值；
所述预警平台还包括：
第一采集模块，所述第一采集模块配置用于向气象平台请求获取得到设定地理区域的第一降雨量；
第一查询模块，所述第一查询模块配置用于从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的汇水位置信息；所述第一查询模块还配置用于从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围；
第二查询模块，所述第二查询模块配置用于从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，历史最高水位高于安全水位阈值的汇水位置信息；
第二采集模块，所述第二采集模块配置用于向查询的所述汇水位置信息对应的图像采集装置发送第一图像信息获取请求，以得到该汇水位置信息处的第一图像信息；
积水识别模块，所述积水识别模块配置用于接收汇水位置信息处的第一图像信息，并输出积水识别结果，所述积水识别结果至少包括：积水深度达到第一预警位置和积水深度未达到预警位置；
第一输出模块，所述第一输出模块配置用于接收积水识别模块的积水识别结果，当所述积水识别结果为第一图像信息中积水深度达到第一预警位置时，所述第一输出模块记录第一时刻并发布第一预警信息至信息服务平台；当所述积水识别结果为第一图像信息中积水深度未达到预警位置时，所述第一输出模块，毎间隔第一预设时间，输出第一启动信号至第二采集模块。
根据本申请实施例提供的技术方案, 所述积水识别模块的积水识别结果还包括：积水深度达到第二预警位置；第二预警位置高于第一预警位置；
第一输出模块，所述第一输出模块配置用于接收积水识别模块的积水识别结果，当所述积水识别结果为第一图像信息中积水深度达到第二预警位置时，记录第二时刻并发布第二预警信息至信息服务平台。
根据本申请实施例提供的技术方案, 所述预警平台还包括：
第一运算模块，所述第一运算模块配置用于接收第一输出模块输出的第一时刻和第二时刻后，计算积水增长速度，所述积水增长速度=（第二预警位置-第一预警位置）/（第二时刻-第一时刻）；并，以积水增长速度，推算达到历史最高水位的第三时刻，记录第三时刻并发布第三预警信息至信息服务平台。
根据本申请实施例提供的技术方案,所述预警平台具有第一用户，所述第一用户持有第一终端，所述第一终端配置用于获取第二图像信息；
所述预警平台还包括：
第三采集模块，所述第三采集模块配置用于接收第一终端发送的第二图像信息，并记录第四时刻；
第一解析模块，所述第一解析模块配置用于从第二图像信息中解析其所属的第一位置信息；
第二解析模块，所述第二解析模块还配置用于从第一位置信息中解析其所属的设定地理区域；所述第二解析模块的输出端与所述第一采集模块的输入端相连接；
第三查询模块，所述第三查询模块配置用于与第一采集模块的输出端相连接；从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的若干汇水位置信息；所述第三查询模块还配置用于从若干汇水位置信息中查找与第一位置信息最接近的汇水位置信息；
第四查询模块，所述第四查询模块配置与所述第三查询模块相连接，所述第四查询模块配置用于从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围；所述第四查询模块还配置用于从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，与第一位置信息最接近的汇水位置信息处的历史最高水位和安全水位阈值；
第二运算模块，所述第二运算模块配置用于判断该汇水位置信息处的历史最高水位低于安全水位阈值时，得到第一判断结果发送至第一终端；判断该汇水位置信息处的历史最高水位高于安全水位阈值，调用第四时刻后，该汇水位置信息处的第一图像信息输入积水识别模块所得的积水识别结果发送至第一终端。
根据本申请实施例提供的技术方案,所述预警平台还包括：
第三运算模块，所述第三运算模块配置用于与第一解析模块相连接，以第一位置信息为圆心，构建以第一预设数值为半径的第一筛选范围；
第二解析模块，所述第二解析模块配置用于与第三运算模块相连接，从第一筛选范围中解析其所属的设定地理区域；所述第二解析模块的输出端与所述第一采集模块的输入端相连接；
所述第三查询模块包括：
第一查询单元，所述第一查询单元配置用于与第一采集模块的输出端相连接，从第一数据库中查询位于第一筛选范围内的若干汇水位置信息；
第二查询单元，所述第二查询单元与所述第一查询单元的输出端相连接，所述第二查询单元从若干汇水位置信息中查询位于第一筛选范围内的汇水位置信息，发送至提交第二图像信息的第一终端；
第一采集单元，所述第一采集单元与所述第一终端相连接，所述第一采集单元配置用于向提交第二图像信息的第一终端发送确认汇水位置信息的请求；并接收第一终端确认的汇水位置信息，得到与第一位置信息最接近的汇水位置信息；所述第一采集单元与所述第四查询模块相连接。
本申请中第一方面提供的技术方案中公开了一种积水信息预警方法，该积水信息预警方法基于由汇水位置信息及与汇水位置信息对应的第一特征集合构成的第一数据库，根据从气象平台获取的设定区域的第一降雨量，从第一数据库内查询位于设定区域范围内的汇水位置信息，再从第一数据库中查询第一降雨量下的降雨量范围，在该降雨量范围内，判断下不同汇水位置信息处是否存在历史最高水位高于安全水位阈值的，最终得到历史最高水位高于安全水位阈值的汇水位置信息，据此可知，在该汇水位置处，当前降雨量范围下容易发生积水危险，故针对该汇水位置处需要实时地监控积水情况，具体地方法为：向容易发生积水危险的汇水位置信息对应的图像采集装置发送第一图像信息获取请求，以得到该汇水位置信息处的第一图像信息；将所述第一图像信息输入积水识别模型，得到积水识别结果，所述积水识别结果至少包括：积水深度达到第一预警位置和积水深度未达到预警位置；当第一图像信息中积水深度达到第一预警位置时，记录第一时刻并发布第一预警信息至信息服务平台。
综上所述，相较于现有技术而言，本申请中第一方面提供的积水信息预警方法，能够结合汇水位置处的历史积水数据和当前降雨量，对于是否会发生积水情况的汇水位置信息进行预判，对于不会发生积水风险的汇水位置信息暂不监控；对于较大概率发生积水风险的汇水位置信息进行实时监控，并实时发布至信息服务平台，当积水覆盖图像信息的全部区域时，对实际的预警效果明显，能够减轻或避免道路积水对人民生命财产造成的损失；预警信息发布及时，为出行者提供道路积水信息预警，尽早使出行者停驶或者绕行。
本申请中第二方面提供的技术方案中公开了一种积水信息预警系统，该积水信息预警系统能够对预警平台进行模块化的设计，以实现上述积水信息预警方法，此外，第二方面的预警平台中还开设有供第一用户上传第二图像信息的端口，预警平台能够对第二图像信息进行解析，从第二图像信息中解析其所属的第一位置信息，并从第一位置信息中解析其所属的设定地理区域。然后再向气象平台请求获取得到设定地理区域的第一降雨量，从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的若干汇水位置信息且再从若干汇水位置信息中查找与第一位置信息最接近的汇水位置信息。结合从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围，进而能够获得与第一位置信息最接近的汇水位置信息处的历史最高水位和安全水位阈值，最后，判断该汇水位置信息处的历史最高水位低于安全水位阈值时，得到第一判断结果发送至第一终端；判断该汇水位置信息处的历史最高水位高于安全水位阈值，调用第四时刻后，该汇水位置信息处的第一图像信息输入积水识别模块所得的积水识别结果发送至第一终端。
综上所述，相较于现有技术而言，本申请中第二方面提供的积水信息预警系统，一方面，该积水信息预警系统能够用于实现上述积水信息预警方法，另一方面，该积水信息预警系统还能够便于响应第一终端的第二图像信息，并对第二图像信息的第一位置信息进行解读，进一步地判断该与该第一位置信息最近的汇水位置信息的积水情况，并将积水情况反馈至第一终端。此外，为充分响应第一终端的客户需求，本申请以第一位置信息为圆心，构建以第一预设数值为半径的第一筛选范围；从第一筛选范围中解析其所属的设定地理区域。然后从若干汇水位置信息中查询位于第一筛选范围内的汇水位置信息，发送至提交第二图像信息的第一终端；向提交第二图像信息的第一终端发送确认汇水位置信息的请求；由第一终端确定接下来可能会行进至哪个汇水位置信息，响应于第一终端确认的汇水位置信息，得到与第一位置信息最接近的汇水位置信息，以充分考虑客户的实际出行需求。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是一种积水信息预警方法的一种实施方式；
图2是一种积水信息预警方法的一种实施方式；
图3是一种积水信息预警方法的一种实施方式；
图4是一种积水信息预警方法的一种实施方式；
图5是一种积水信息预警方法的一种实施方式；
图6是一种积水信息预警系统的一种实施方式；
图7是一种积水信息预警系统的一种实施方式；
图8是一种积水信息预警系统的一种实施方式；
图9是一种积水信息预警系统的一种实施方式。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
实施例一：
请参考图1所示的一种积水信息预警方法，包括如下步骤：
向气象平台请求获取得到设定地理区域的第一降雨量；
从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的汇水位置信息；所述第一数据库中存储有汇水位置信息及与汇水位置信息对应的第一特征集合；所述第一特征集合包括：不同降雨量范围,及与不同降雨量范围对应的历史最高水位和安全水位阈值；
从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围；
从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，历史最高水位高于安全水位阈值的汇水位置信息；
向查询的所述汇水位置信息对应的图像采集装置发送第一图像信息获取请求，以得到该汇水位置信息处的第一图像信息；
将所述第一图像信息输入积水识别模型，得到积水识别结果，所述积水识别结果至少包括：积水深度达到第一预警位置和积水深度未达到预警位置；
当第一图像信息中积水深度达到第一预警位置时，记录第一时刻并发布第一预警信息至信息服务平台。
本实施例中具体地给出了一种积水信息预警方法的实施方式，在具体地降雨场景下，该方法将自动从气象平台，如：国家气象信息平台或者中央气象台，获取设定地理区域的实时降雨量，即第一降雨量，如：J1mm。
在实施该方法之前，预先构建第一数据库，具体地构建方法如下所示：
在设定地理区域内，构建每个汇水位置信息的第一特征集合，所述第一特征集合包括：不同降雨量范围，每个降雨量范围下的历史最高水位和该汇水位置信息处的安全水位阈值。
建立第一数据库，所述第一数据库内存储有汇水位置信息和每个汇水位置信息的第一特征集合，所述第一数据库的结构可如下表1所示。
Figure 782376DEST_PATH_IMAGE001
在降雨场景下，首先从第一数据库内查询位于设定地理区域内的汇水位置信息，所述汇水位置信息至少包括：汇水位置坐标，具体地，所述汇水位置坐标可为地理坐标，所述地理坐标可由经度、纬度构成。
从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围，具体地，确定设定地理区域内的汇水位置信息后，再从所述第一数据库中确定第一降雨量J1 mm在每个汇水位置信息的哪一个降雨量范围。
从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，历史最高水位高于安全水位阈值的汇水位置信息；具体地，如表1所示，假设设定地理区域内具有两个汇水位置信息，即：序号1所示的汇水位置信息和序号2所示的汇水位置信息,其中：
序号1所示的汇水位置信息中，第一降雨量J1在0-L1降雨量范围，故其历史最高水位为JMAX1；安全水位阈值为JS1，其中：JMAX1小于JS1。以此可知，在当前的实时降雨量范围下，序号1所示的汇水位置信息的历史最高水位将低于安全水位阈值，故不会发生严重积水情况。
序号2所示的汇水位置信息中，第一降雨量J1在L2-H2降雨量范围，故其历史最高水位为JMAX4；安全水位阈值为JS2，其中：JMAX4大于JS2。以此可知，在当前的实时降雨量范围下，序号2所示的汇水位置信息的历史最高水位将大于安全水位阈值，故将有可能发生严重积水情况。
经判定，序号2所示的汇水位置信息需要进行即时监督管理。
向查询的所述汇水位置信息对应的图像采集装置发送第一图像信息获取请求，以得到该汇水位置信息处的第一图像信息；具体地，上述步骤中需要对序号2所示的汇水位置信息进行即时监督管理，故本步骤中，向预先设置于序号2所示的汇水位置信息邻近的图像采集装置发送采集第一图像信息的第一请求信号，该图像采集装置接收第一请求信号后，立即启动，对该汇水位置信息进行拍照，得到第一图像信息，所述第一图像信息能够反映序号2所示的汇水位置信息处的技实时积水情况。
将所述第一图像信息输入积水识别模型，得到积水识别结果，所述积水识别结果至少包括：积水深度达到第一预警位置和积水深度未达到预警位置；具体地，积水识别模型为预先训练完成的，将第一图像信息输入之后，其能够得到积水识别结果，具体地积水识别模型训练过程此处不加以赘述，可以参考现有技术，如：可以通过采集序号2位置所示的汇水位置信息之前的历史图像信息，将历史图像信息进行分类，至少得到积水深度达到第一预警位置和积水深度未达到预警位置两种情况，然后将分类完成的历史图像信息输入卷积神经网络进行训练即可得到序号2位置所示的汇水位置信息处对应的积水识别模型。
判断积水识别结果为积水深度达到第一预警位置时，记录第一时刻并发布第一预警信息至信息服务平台，所述第一预警信息可以“前方发送积水危险，请绕行”，所述信息服务平台可为常用的地图导航平台，该第一预警信息可以显示在地图导航平台上与序号2所示的汇水位置信息中汇水位置坐标之处。
相较于现有技术而言，本实施例中提供的积水信息预警方法，能够结合汇水位置处的历史积水数据和当前降雨量，对于是否会发生积水情况的汇水位置信息进行预判，对于不会发生积水风险的汇水位置信息暂不监控；对于较大概率发生积水风险的汇水位置信息进行实时监控，并实时发布至信息服务平台，当积水覆盖图像信息的全部区域时，对实际的预警效果明显，能够减轻或避免道路积水对人民生命财产造成的损失；预警信息发布及时，为出行者提供道路积水信息预警，尽早使出行者停驶或者绕行。
请参考图2所示的在一优选的实施例中,当第一图像信息中积水深度未达到预警位置时，毎间隔第一预设时间,向查询的所述汇水位置信息对应的图像采集装置发送第一启动信号。
与实施例一不同的是，本实施方式中，若针对序号2所示的汇水位置信息对应的积水识别模型判断结果为：积水深度未达到预警位置时，为继续进行持续预警，毎间隔第一预设时间,向查询的所述汇水位置信息对应的图像采集装置发送第一启动信号。
具体地，即：
毎隔第一预设时间，向预先设置于序号2所示的汇水位置信息邻近的图像采集装置发送采集第一图像信息的第一请求信号，该图像采集装置接收第一请求信号后，立即启动，对该汇水位置信息进行拍照，得到第一图像信息，所述第一图像信息能够反映序号2所示的汇水位置信息处的技实时积水情况。
然后，再将第一图像信息输入至积水识别模型进行判断，进行连续性监控。
请参考图3所示的在一优选的实施例中,当第一图像信息中积水深度达到第一预警位置后，还包括如下步骤：
所述积水识别结果还包括：积水深度达到第二预警位置；第二预警位置高于第一预警位置；
当第一图像信息中积水深度达到第二预警位置时，记录第二时刻并发布第二预警信息至信息服务平台；
计算积水增长速度，所述积水增长速度=（第二预警位置-第一预警位置）/（第二时刻-第一时刻）；
以积水增长速度，推算达到历史最高水位的第三时刻，记录第三时刻并发布第三预警信息至信息服务平台。
请参考图3，积水识别模型训练过程还可以通过采集序号2位置所示的汇水位置信息之前的历史图像信息，将历史图像信息进行分类，至少得到积水深度达到第一预警位置，积水深度达到第二预警位置和积水深度未达到预警位置三种情况，然后将分类完成的历史图像信息输入卷积神经网络进行训练即可得到序号2位置所示的汇水位置信息处对应的积水识别模型。
基于上述训练过程，所述积水识别结果包括：积水深度达到第一预警位置，积水深度达到第二预警位置和积水深度未达到预警位置；第二预警位置高于第一预警位置。
当第一图像信息中积水深度达到第二预警位置时，记录第二时刻并发布第二预警信息至信息服务平台；所述第二预警信息可以为“前方发送积水危险，禁行！”，所述信息服务平台可为常用的地图导航平台，该第二预警信息可以显示在地图导航平台上与序号2所示的汇水位置信息中汇水位置坐标之处。
计算积水增长速度，所述积水增长速度=（第二预警位置-第一预警位置）/（第二时刻-第一时刻）；具体地，获取第一预警位置和第二预警位置的具体高度差，获取第二时刻和第一时刻之间的时间差，推算在当前降雨量下积水增长速度。
再以积水增长速度，推算达到历史最高水位的第三时刻，第三时刻=（（历史最高水位-第二预警位置）/积水增长速度）+第二时刻，记录第三时刻并发布第三预警信息至信息服务平台。所述第三预警信息可以为“预计第三时刻达到最高积水位置，禁行！！”。
进一步地，在实际实施的具体场景中，本方法可以结合具体地液位传感器使用，如：序号2所示的汇水位置信息中汇水位置坐标之处安装液位传感器。具体地，在第一降雨量下，最终最高水位高于第一数据库中序号2所示的汇水位置信息中汇水位置坐标之处的JMAX4时，还可以利用液位传感器所采集的最高水位更新替换第一数据库中的JMAX4，得到J* MAX4，如表2所示。
Figure 512565DEST_PATH_IMAGE002
请参考图4所示的在一优选的实施例中,还包括如下步骤：
响应于第一终端发送的第二图像信息，记录第四时刻；
从第二图像信息中解析其所属的第一位置信息；
从第一位置信息中解析其所属的设定地理区域；
向气象平台请求获取得到设定地理区域的第一降雨量；
从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的若干汇水位置信息；
从若干汇水位置信息中查找与第一位置信息最接近的汇水位置信息；
从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围；
从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，与第一位置信息最接近的汇水位置信息处的历史最高水位和安全水位阈值；
判断该汇水位置信息处的历史最高水位低于安全水位阈值，得到第一判断结果发送至第一终端；
判断该汇水位置信息处的历史最高水位高于安全水位阈值，调用第四时刻后，该汇水位置信息处的第一图像信息的积水识别结果发送至第一终端。
请参考图4，在本实施方式所示的一具体场景中，针对于一个具体的汇水位置之处，如序号1所示的汇水位置处。图1至图3所示的积水信息预警方法中，序号1所示的汇水位置处进行自动的积水信息预警判断过程。
若在此过程中，第一终端发送第二图像信息，本实施方式所示的积水信息预警方法还可以对第二图像信息执行如下程序：
响应于第一终端发送的第二图像信息，记录第四时刻；具体地，接收第二图像信息时，还可以记录第四时刻。
从第二图像信息中解析其所属的第一位置信息，具体地，接收第二图像信息后，可以直接从第二图像信息中解析其所示的第一位置信息；再进一步地从第一位置信息中解析其所属的设定地理区域；
继而执行如下步骤：
向气象平台请求获取得到设定地理区域的第一降雨量；从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的若干汇水位置信息；从若干汇水位置信息中查找与第一位置信息最接近的汇水位置信息，基于此步骤，可以定位与第一终端提交的第二图像信息最接近的汇水位置信息。
之后，从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围，从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，与第一位置信息最接近的汇水位置信息处的历史最高水位和安全水位阈值。
如果判断该汇水位置信息处的历史最高水位低于安全水位阈值，得到第一判断结果发送至第一终端；第一判断结果可为“暂无积水危险，可通行。”
请参考图4，在本实施方式所示的另一具体场景中，针对于一个具体的汇水位置之处，如序号2所示的汇水位置处。图1和图2所示的积水信息预警方法中，序号2所示的汇水位置处进行自动的积水信息预警判断过程。
若在此过程中，第一终端发送第二图像信息，本实施方式所示的积水信息预警方法还可以对第二图像信息执行如下程序：
响应于第一终端发送的第二图像信息，记录第四时刻；具体地，接收第二图像信息时，还可以记录第四时刻。
从第二图像信息中解析其所属的第一位置信息，具体地，接收第二图像信息后，可以直接从第二图像信息中解析其所示的第一位置信息；再进一步地从第一位置信息中解析其所属的设定地理区域；
继而执行如下步骤：
向气象平台请求获取得到设定地理区域的第一降雨量；从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的若干汇水位置信息；从若干汇水位置信息中查找与第一位置信息最接近的汇水位置信息，基于此步骤，可以定位与第一终端提交的第二图像信息最接近的汇水位置信息。
之后，从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围，从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，与第一位置信息最接近的汇水位置信息处的历史最高水位和安全水位阈值。
如果判断该汇水位置信息处的历史最高水位高于安全水位阈值，此时，在实施例一中，“序号2所示的汇水位置信息中，第一降雨量J1在L2-H2降雨量范围，故其历史最高水位为JMAX4；安全水位阈值为JS2，其中：JMAX4大于JS2。
以此可知，在当前的实时降雨量范围下，序号2所示的汇水位置信息的历史最高水位将大于安全水位阈值，故将有可能发生严重积水情况。经判定，序号2所示的汇水位置信息需要进行即时监督管理。”
综上所述，在本实施方式中，序号2所示的汇水位置之处，一方面，自动执行实施例一中的积水情况判断步骤；同时，另一方面，当其接收第一终端发布的第二图像信息，并执行本实施方式中的步骤，判断第一终端想要了解的也是序号2所示的汇水位置之处的积水预警情况时，可以直接调用第四时刻后，序号2所示的汇水位置信息处的第一图像信息的积水识别结果发送至第一终端。
实施例一所示的积水信息预警方法，将自动对设定地理区域内的有可能发生积水危险的汇水位置信息进行实时监督；在实时监督的过程中，也可以收到第一终端发送的第二图像信息，对第二图像信息进行解析之后，得到与第二图像信息对应的且与其最接近的汇水位置信息，基于本实施方式中所提供的方法对该汇水位置信息进行判断，若不会发生积水危险，则直接反馈相应情况即可；若会发生积水危险，则实施例一中的积水预警方法也肯定对其进行了实时监督，故此时，直接调用第四时刻后，序号2所示的汇水位置信息处的第一图像信息的积水识别结果发送至第一终端即可。故，本实施方式中的积水信息预警方法，在自动对汇水位置信息的积水情况进行预警分析的基础上，还可以接收第一终端发送的第二图像信息，响应第一终端的积水危险判断请求，相较于现有技术而言，既能自动判断，又能够响应判断，功能全面。
请参考图5所示的在一优选的实施例中, 从第二图像信息中解析其所属的第一位置信息后且从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围之前，还包括如下步骤：
以第一位置信息为圆心，构建以第一预设数值为半径的第一筛选范围；
从第一筛选范围中解析其所属的设定地理区域；
从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的若干汇水位置信息；
从若干汇水位置信息中查询位于第一筛选范围内的汇水位置信息，发送至提交第二图像信息的第一终端；
向提交第二图像信息的第一终端发送确认汇水位置信息的请求；
响应于第一终端确认的汇水位置信息，得到与第一位置信息最接近的汇水位置信息。
在图5所示的具体场景下，为能够更加充分地给予第一终端足够的选择空间，以适应第一终端的动态选择，具体地，
在从第二图像信息中解析其所属的第一位置信息之后，以第一位置信息为圆心，构建以第一预设数值为半径的第一筛选范围。
从第一筛选范围中解析其所属的设定地理区域；再从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的若干汇水位置信息。
从若干汇水位置信息中查询位于第一筛选范围内的汇水位置信息，发送至提交第二图像信息的第一终端；具体地，若发现第一筛选范围内汇水位置信息有2个时，如序号1所示的汇水位置之处和序号2所示的汇水位置之处。将序号1所示的汇水位置信息和序号2所示的汇水位置信息发送至第一终端。
向提交第二图像信息的第一终端发送确认汇水位置信息的请求；第一终端接受序号1所示的汇水位置信息和序号2所示的汇水位置信息后，可以选择接下来将要行进的汇水位置信息。
响应于第一终端确认的汇水位置信息，该被选中的汇水位置信息，得到与第一位置信息最接近的汇水位置信息。
如：
若选中的是序号1所示的汇水位置信息时，将执行“图4的实施方式所示的一具体场景”。
若选中的是序号2所示的汇水位置信息时，将执行“图4的实施方式所示的另一具体场景”。
本实施方式所提供的积水信息预警方法，将充分考虑出行者的实际需求，给予其在一定筛选范围内的选择有可能通行的汇水位置信息，以最大限度地满足出行者的实际需求。
实施例二：
请参考图6所示的一种积水信息预警系统，包括：
预警平台，所述预警平台具有第一数据库，所述第一数据库中存储有汇水位置信息及与汇水位置信息对应的第一特征集合；所述第一特征集合包括：不同降雨量范围,及与不同降雨量范围对应的历史最高水位和安全水位阈值；
所述预警平台还包括：
第一采集模块，所述第一采集模块配置用于向气象平台请求获取得到设定地理区域的第一降雨量；
第一查询模块，所述第一查询模块配置用于从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的汇水位置信息；所述第一查询模块还配置用于从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围；
第二查询模块，所述第二查询模块配置用于从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，历史最高水位高于安全水位阈值的汇水位置信息；
第二采集模块，所述第二采集模块配置用于向查询的所述汇水位置信息对应的图像采集装置发送第一图像信息获取请求，以得到该汇水位置信息处的第一图像信息；
积水识别模块，所述积水识别模块配置用于接收汇水位置信息处的第一图像信息，并输出积水识别结果，所述积水识别结果至少包括：积水深度达到第一预警位置和积水深度未达到预警位置；
第一输出模块，所述第一输出模块配置用于接收积水识别模块的积水识别结果，当所述积水识别结果为第一图像信息中积水深度达到第一预警位置时，所述第一输出模块记录第一时刻并发布第一预警信息至信息服务平台；当所述积水识别结果为第一图像信息中积水深度未达到预警位置时，所述第一输出模块，毎间隔第一预设时间，输出第一启动信号至第二采集模块。
请参考图6所示的积水信息预警系统的结构示意图。
图6中，所述积水信息预警系统包括：预警平台，所述预警平台内置有如表1所示的第一数据库。
所述预警平台为实现图2所示的积水信息预警方法，可以由如下模块组合构成。
图6中，第一采集模块，用于向气象平台请求获取得到设定地理区域的第一降雨量（如：J1 mm），所述第一采集模块可为常用的模拟量采集模块，如：FBS-B4AD。
图6中，第一查询模块，所述第一查询模块用于与第一采集模块的输出端相连接，一方面，第一查询模块能够从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的汇水位置信息，如：序号1所示的汇水位置信息和序号2所示的汇水位置信息；另一方面，第一查询模块还能够从第一数据中确定第一降雨量J1mm下，在每个汇水位置信息的哪一个降雨量范围，如：序号1所示的汇水位置信息中，第一降雨量J1在0-L1降雨量范围；序号2所示的汇水位置信息中，第一降雨量J1在L2-H2降雨量范围。所述第一查询模块可为常用数据处理模块，能够执行上述查询功能。
图6中，第二查询模块能够从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，历史最高水位高于安全水位阈值的汇水位置信息，所述第二查询模块可为常用数据处理模块，能够执行上述查询功能。具体地：
序号1所示的汇水位置信息中，第一降雨量J1在0-L1降雨量范围，故其历史最高水位为JMAX1；安全水位阈值为JS1，其中：JMAX1小于JS1。以此可知，在当前的实时降雨量范围下，序号1所示的汇水位置信息的历史最高水位将低于安全水位阈值，故不会发生严重积水情况。
序号2所示的汇水位置信息中，第一降雨量J1在L2-H2降雨量范围，故其历史最高水位为JMAX4；安全水位阈值为JS2，其中：JMAX4大于JS2。以此可知，在当前的实时降雨量范围下，序号2所示的汇水位置信息的历史最高水位将大于安全水位阈值，故将有可能发生严重积水情况。
经判定，序号2所示的汇水位置信息需要进行即时监督管理。
第二采集模块，所述第二采集模块与所述第二查询模块的输出端相连接，第二查询模块输出的是序号2所示的汇水位置信息，以对序号2所示的汇水位置信息进行即时监督管理。故第二采集模块，向预先设置于序号2所示的汇水位置信息邻近的图像采集装置发送采集第一图像信息的第一请求信号，该图像采集装置接收第一请求信号后，立即启动，对该汇水位置信息进行拍照，得到第一图像信息，所述第一图像信息能够反映序号2所示的汇水位置信息处的技实时积水情况。第二采集模块接收第一图像信息。所述第二采集模块为现有的常用图像信息采集模块即可。
积水识别模块，所述积水识别模块内置有积水识别模型，所述积水识别模块与第二采集模块的输出端相连接，用于接收第一图像信息。积水识别模块对第一图像信息中的积水情况进行判断，得到积水识别结果。
第一输出模块，所述第一输出模块用于与积水识别模块的输出端相连接，当第一输出模块接收的积水识别结果为积水深度达到第一预警位置时，记录第一时刻并发布第一预警信息至信息服务平台，所述第一预警信息可以“前方发送积水危险，请绕行”，所述信息服务平台可为常用的地图导航平台，该第一预警信息可以显示在地图导航平台上与序号2所示的汇水位置信息中汇水位置坐标之处。当第一输出模块接收的积水识别结果为积水深度未达到预警位置时，所述第一输出模块，毎间隔第一预设时间，输出第一启动信号至第二采集模块。所述第一输出模块为现有的常用输出模块即可。
请参考图6所示的在一优选的实施例中,所述积水识别模块的积水识别结果还包括：积水深度达到第二预警位置；第二预警位置高于第一预警位置；
第一输出模块，所述第一输出模块配置用于接收积水识别模块的积水识别结果，当所述积水识别结果为第一图像信息中积水深度达到第二预警位置时，记录第二时刻并发布第二预警信息至信息服务平台。
本实施方式中，积水识别模块中内置的积水识别模型，可由如下方式训练完成，积水识别模型训练过程还可以通过采集序号2位置所示的汇水位置信息之前的历史图像信息，将历史图像信息进行分类，至少得到积水深度达到第一预警位置，积水深度达到第二预警位置和积水深度未达到预警位置三种情况，然后将分类完成的历史图像信息输入卷积神经网络进行训练即可得到序号2位置所示的汇水位置信息处对应的积水识别模型。
具体地，针对不同位置的汇水位置信息，可以分别训练与其对应的积水识别模型，也即所述积水识别模块内置有与不同汇水位置信息对应的积水识别模型，在第二查询模块查询得到具体地汇水位置信息时，在积水识别模块中可以直接调用与汇水位置信息对应的积水识别模型。
相应地，第一输出模块与积水识别模块的输出端相连接，第一图像信息中积水深度达到第二预警位置时，记录第二时刻并发布第二预警信息至信息服务平台；所述第二预警信息可以为“前方发送积水危险，禁行！”，所述信息服务平台可为常用的地图导航平台，该第二预警信息可以显示在地图导航平台上与序号2所示的汇水位置信息中汇水位置坐标之处。
请参考图7所示的在一优选的实施例中,所述预警平台还包括：
第一运算模块，所述第一运算模块配置用于接收第一输出模块输出的第一时刻和第二时刻后，计算积水增长速度，所述积水增长速度=（第二预警位置-第一预警位置）/（第二时刻-第一时刻）；并，以积水增长速度，推算达到历史最高水位的第三时刻，记录第三时刻并发布第三预警信息至信息服务平台。所述第一运算模块可为常用数据处理模块，能够执行上述运算功能。
与图6中积水预警系统不同的是，本积水预警系统中，还设有与第一输出模块的输出相连接的第一运算模块。
第一运算模块，能够计算积水增长速度，所述积水增长速度=（第二预警位置-第一预警位置）/（第二时刻-第一时刻）；具体地，获取第一预警位置和第二预警位置的具体高度差，获取第二时刻和第一时刻之间的时间差，推算在当前降雨量下积水增长速度。所述第一运算模块可为常用数据处理模块，能够执行上述运算功能。
再以积水增长速度，推算达到历史最高水位的第三时刻，第三时刻=（（历史最高水位-第二预警位置）/积水增长速度）+第二时刻，记录第三时刻并发布第三预警信息至信息服务平台。所述第三预警信息可以为“预计第三时刻达到最高积水位置，禁行！！”。
请参考图8所示的在一优选的实施例中,所述预警平台具有第一用户，所述第一用户持有第一终端，所述第一终端配置用于获取第二图像信息；
所述预警平台还包括：
第三采集模块，所述第三采集模块配置用于接收第一终端发送的第二图像信息，并记录第四时刻；所述第三采集模块为现有的常用图像信息采集模块即可。
第一解析模块，所述第一解析模块配置用于从第二图像信息中解析其所属的第一位置信息；所述第一解析模块可为常用数据处理模块，能够执行上述解析功能。
第二解析模块，所述第二解析模块还配置用于从第一位置信息中解析其所属的设定地理区域；所述第二解析模块的输出端与所述第一采集模块的输入端相连接；所述第二解析模块可为常用数据处理模块，能够执行上述解析功能。
第三查询模块，所述第三查询模块配置用于与第一采集模块的输出端相连接；从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的若干汇水位置信息；所述第三查询模块还配置用于从若干汇水位置信息中查找与第一位置信息最接近的汇水位置信息；所述第三查询模块可为常用数据处理模块，能够执行上述查询功能。
第四查询模块，所述第四查询模块配置与所述第三查询模块相连接，所述第四查询模块配置用于从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围；所述第四查询模块还配置用于从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，与第一位置信息最接近的汇水位置信息处的历史最高水位和安全水位阈值；所述第四查询模块可为常用数据处理模块，能够执行上述查询功能。
第二运算模块，所述第二运算模块配置用于判断该汇水位置信息处的历史最高水位低于安全水位阈值时，得到第一判断结果发送至第一终端；判断该汇水位置信息处的历史最高水位高于安全水位阈值，调用第四时刻后，该汇水位置信息处的第一图像信息输入积水识别模块所得的积水识别结果发送至第一终端。所述第二运算模块可为常用数据处理模块，能够执行上述运算功能。
图8所示的积水信息预警系统还具有第一用户，第一用户用于持有第一终端，所述第一终端能够用于获取第二图像信息。
第三采集模块与所述第一终端通信连接，第三采集模块用于接收第二图像信息，并记录上传第二图像信息的第四时刻。
第一解析模块，与所述第三采集模块相连接，所述第一解析模块用于从第二图像信息中解析其所属的第一位置信息。
第二解析模块，与所述第一解析模块相连接，能够从第一位置信息中解析其所属的设定地理区域；所述第二解析模块的输出端与所述第一采集模块的输入端相连接。
第一采集模块，用于向气象平台请求获取得到设定地理区域的第一降雨量（如：J1mm），所述第一采集模块可为常用的模拟量采集模块。
第三查询模块，所述第三查询模块配置用于与第一采集模块的输出端相连接；从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的若干汇水位置信息；所述第三查询模块还配置用于从若干汇水位置信息中查找与第一位置信息最接近的汇水位置信息；基于第三查询模块的功能，可以定位与第一终端提交的第二图像信息最接近的汇水位置信息。
第四查询模块，所述第四查询模块从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围，从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，与第一位置信息最接近的汇水位置信息处的历史最高水位和安全水位阈值。
第二运算模块，所述第二运算模块与所述第四查询模块的输出端相连接，第二运算模块的功能在于：
判断该汇水位置信息处的历史最高水位低于安全水位阈值时，得到第一判断结果发送至第一终端。
判断该汇水位置信息处的历史最高水位高于安全水位阈值，调用第四时刻后，该汇水位置信息处的第一图像信息输入积水识别模块所得的积水识别结果发送至第一终端。
请参考图9所示的在一优选的实施例中,所述预警平台还包括：
第三运算模块，所述第三运算模块配置用于与第一解析模块相连接，以第一位置信息为圆心，构建以第一预设数值为半径的第一筛选范围；所述第三运算模块可为常用数据处理模块，能够执行上述运算功能。
第二解析模块，所述第二解析模块配置用于与第三运算模块相连接，从第一筛选范围中解析其所属的设定地理区域；所述第二解析模块的输出端与所述第一采集模块的输入端相连接；
所述第三查询模块包括：
第一查询单元，所述第一查询单元配置用于与第一采集模块的输出端相连接，从第一数据库中查询位于第一筛选范围内的若干汇水位置信息；所述第一查询单元可为常用数据处理单元，能够执行上述查询功能。
第二查询单元，所述第二查询单元与所述第一查询单元的输出端相连接，所述第二查询单元从若干汇水位置信息中查询位于第一筛选范围内的汇水位置信息，发送至提交第二图像信息的第一终端；所述第二查询单元可为常用数据处理单元，能够执行上述查询功能。
第一采集单元，所述第一采集单元与所述第一终端相连接，所述第一采集单元配置用于向提交第二图像信息的第一终端发送确认汇水位置信息的请求；并接收第一终端确认的汇水位置信息，得到与第一位置信息最接近的汇水位置信息；所述第一采集单元与所述第四查询模块相连接。
图9所示的积水信息预警系统中，第三运算模块，所述第三运算模块配置用于与第一解析模块相连接，以第一位置信息为圆心，构建以第一预设数值为半径的第一筛选范围。
第二解析模块，所述第二解析模块配置用于与第三运算模块相连接，从第一筛选范围中解析其所属的设定地理区域；所述第二解析模块的输出端与所述第一采集模块的输入端相连接。
本实施方式中的所述第三查询模块，具体包括如下结构，其中：
第一查询单元，所述第一查询单元与第一采集模块的输出端相连接，用于从第一数据库中查询位于第一筛选范围内的若干汇水位置信息。
第二查询单元，所述第二查询单元与所述第一查询单元的输出端相连接，用于第一查询单元筛选的若干汇水位置信息中，继续查询位于第一筛选范围内的汇水位置信息，发送至提交第二图像信息的第一终端。
第一采集单元，所述第一采集单元与所述第一终端相连接，所述第一采集单元配置用于向提交第二图像信息的第一终端发送确认汇水位置信息的请求；并接收第一终端确认的汇水位置信息，得到与第一位置信息最接近的汇水位置信息；所述第一采集单元与所述第四查询模块相连接。
相较于现有技术而言，实施例二提供的积水信息预警系统，一方面，该积水信息预警系统能够用于实现上述各实施方式中的积水信息预警方法，另一方面，该积水信息预警系统还能够便于响应第一终端的第二图像信息，并对第二图像信息的第一位置信息进行解读，进一步地判断该与该第一位置信息最近的汇水位置信息的积水情况，并将积水情况反馈至第一终端。
此外，为充分响应第一终端的客户需求，本申请以第一位置信息为圆心，构建以第一预设数值为半径的第一筛选范围；从第一筛选范围中解析其所属的设定地理区域。然后从若干汇水位置信息中查询位于第一筛选范围内的汇水位置信息，发送至提交第二图像信息的第一终端；向提交第二图像信息的第一终端发送确认汇水位置信息的请求；由第一终端确定接下来可能会行进至哪个汇水位置信息，响应于第一终端确认的汇水位置信息，得到与第一位置信息最接近的汇水位置信息，以充分考虑客户的实际出行需求。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种积水信息预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
向气象平台请求获取得到设定地理区域的第一降雨量；
从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的汇水位置信息；所述第一数据库中存储有汇水位置信息及与汇水位置信息对应的第一特征集合；所述第一特征集合包括：不同降雨量范围,及与不同降雨量范围对应的历史最高水位和安全水位阈值；
从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围；
从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，历史最高水位高于安全水位阈值的汇水位置信息；
向查询的所述汇水位置信息对应的图像采集装置发送第一图像信息获取请求，以得到该汇水位置信息处的第一图像信息；
将所述第一图像信息输入积水识别模型，得到积水识别结果，所述积水识别结果至少包括：积水深度达到第一预警位置和积水深度未达到预警位置；
当第一图像信息中积水深度达到第一预警位置时，记录第一时刻并发布第一预警信息至信息服务平台。
2.根据权利要求1所述的一种积水信息预警方法，其特征在于，
当第一图像信息中积水深度未达到预警位置时，毎间隔第一预设时间,向查询的所述汇水位置信息对应的图像采集装置发送第一启动信号。
3.根据权利要求1或2所述的一种积水信息预警方法，其特征在于，
当第一图像信息中积水深度达到第一预警位置后，还包括如下步骤：
所述积水识别结果还包括：积水深度达到第二预警位置；第二预警位置高于第一预警位置；
当第一图像信息中积水深度达到第二预警位置时，记录第二时刻并发布第二预警信息至信息服务平台；
计算积水增长速度，所述积水增长速度=（第二预警位置-第一预警位置）/（第二时刻-第一时刻）；
以积水增长速度，推算达到历史最高水位的第三时刻，记录第三时刻并发布第三预警信息至信息服务平台。
4.根据权利要求3所述的一种积水信息预警方法，其特征在于，
还包括如下步骤：
响应于第一终端发送的第二图像信息，记录第四时刻；
从第二图像信息中解析其所属的第一位置信息；
从第一位置信息中解析其所属的设定地理区域；
向气象平台请求获取得到设定地理区域的第一降雨量；
从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的若干汇水位置信息；
从若干汇水位置信息中查找与第一位置信息最接近的汇水位置信息；
从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围；
从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，与第一位置信息最接近的汇水位置信息处的历史最高水位和安全水位阈值；
判断该汇水位置信息处的历史最高水位低于安全水位阈值，得到第一判断结果发送至第一终端；
判断该汇水位置信息处的历史最高水位高于安全水位阈值，调用第四时刻后，该汇水位置信息处的第一图像信息的积水识别结果发送至第一终端。
5.根据权利要求4所述的一种积水信息预警方法，其特征在于，
从第二图像信息中解析其所属的第一位置信息后且从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围之前，还包括如下步骤：
以第一位置信息为圆心，构建以第一预设数值为半径的第一筛选范围；
从第一筛选范围中解析其所属的设定地理区域；
从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的若干汇水位置信息；
从若干汇水位置信息中查询位于第一筛选范围内的汇水位置信息，发送至提交第二图像信息的第一终端；
向提交第二图像信息的第一终端发送确认汇水位置信息的请求；
响应于第一终端确认的汇水位置信息，得到与第一位置信息最接近的汇水位置信息。
6.一种积水信息预警系统，其特征在于，包括：
预警平台，所述预警平台具有第一数据库，所述第一数据库中存储有汇水位置信息及与汇水位置信息对应的第一特征集合；所述第一特征集合包括：不同降雨量范围,及与不同降雨量范围对应的历史最高水位和安全水位阈值；
所述预警平台还包括：
第一采集模块，所述第一采集模块配置用于向气象平台请求获取得到设定地理区域的第一降雨量；
第一查询模块，所述第一查询模块配置用于从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的汇水位置信息；所述第一查询模块还配置用于从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围；
第二查询模块，所述第二查询模块配置用于从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，历史最高水位高于安全水位阈值的汇水位置信息；
第二采集模块，所述第二采集模块配置用于向查询的所述汇水位置信息对应的图像采集装置发送第一图像信息获取请求，以得到该汇水位置信息处的第一图像信息；
积水识别模块，所述积水识别模块配置用于接收汇水位置信息处的第一图像信息，并输出积水识别结果，所述积水识别结果至少包括：积水深度达到第一预警位置和积水深度未达到预警位置；
第一输出模块，所述第一输出模块配置用于接收积水识别模块的积水识别结果，当所述积水识别结果为第一图像信息中积水深度达到第一预警位置时，所述第一输出模块记录第一时刻并发布第一预警信息至信息服务平台；当所述积水识别结果为第一图像信息中积水深度未达到预警位置时，所述第一输出模块，毎间隔第一预设时间，输出第一启动信号至第二采集模块。
7.根据权利要求6所述的一种积水信息预警系统，其特征在于，
所述积水识别模块的积水识别结果还包括：积水深度达到第二预警位置；第二预警位置高于第一预警位置；
第一输出模块，所述第一输出模块配置用于接收积水识别模块的积水识别结果，当所述积水识别结果为第一图像信息中积水深度达到第二预警位置时，记录第二时刻并发布第二预警信息至信息服务平台。
8.根据权利要求7所述的一种积水信息预警系统，其特征在于，
所述预警平台还包括：
第一运算模块，所述第一运算模块配置用于接收第一输出模块输出的第一时刻和第二时刻后，计算积水增长速度，所述积水增长速度=（第二预警位置-第一预警位置）/（第二时刻-第一时刻）；并，以积水增长速度，推算达到历史最高水位的第三时刻，记录第三时刻并发布第三预警信息至信息服务平台。
9.根据权利要求8所述的一种积水信息预警系统，其特征在于，包括：
所述预警平台具有第一用户，所述第一用户持有第一终端，所述第一终端配置用于获取第二图像信息；
所述预警平台还包括：
第三采集模块，所述第三采集模块配置用于接收第一终端发送的第二图像信息，并记录第四时刻；
第一解析模块，所述第一解析模块配置用于从第二图像信息中解析其所属的第一位置信息；
第二解析模块，所述第二解析模块还配置用于从第一位置信息中解析其所属的设定地理区域；所述第二解析模块的输出端与所述第一采集模块的输入端相连接；
第三查询模块，所述第三查询模块配置用于与第一采集模块的输出端相连接；从第一数据库中查询位于设定地理区域范围内的若干汇水位置信息；所述第三查询模块还配置用于从若干汇水位置信息中查找与第一位置信息最接近的汇水位置信息；
第四查询模块，所述第四查询模块配置与所述第三查询模块相连接，所述第四查询模块配置用于从所述第一数据库中确定第一降雨量所在的降雨量范围；所述第四查询模块还配置用于从所述第一数据库中查询在确定的所述降雨量范围内，与第一位置信息最接近的汇水位置信息处的历史最高水位和安全水位阈值；
第二运算模块，所述第二运算模块配置用于判断该汇水位置信息处的历史最高水位低于安全水位阈值时，得到第一判断结果发送至第一终端；判断该汇水位置信息处的历史最高水位高于安全水位阈值，调用第四时刻后，该汇水位置信息处的第一图像信息输入积水识别模块所得的积水识别结果发送至第一终端。
10.根据权利要求9所述的一种积水信息预警系统，其特征在于，包括：
所述预警平台还包括：
第三运算模块，所述第三运算模块配置用于与第一解析模块相连接，以第一位置信息为圆心，构建以第一预设数值为半径的第一筛选范围；
第二解析模块，所述第二解析模块配置用于与第三运算模块相连接，从第一筛选范围中解析其所属的设定地理区域；所述第二解析模块的输出端与所述第一采集模块的输入端相连接；
所述第三查询模块包括：
第一查询单元，所述第一查询单元配置用于与第一采集模块的输出端相连接，从第一数据库中查询位于第一筛选范围内的若干汇水位置信息；
第二查询单元，所述第二查询单元与所述第一查询单元的输出端相连接，所述第二查询单元从若干汇水位置信息中查询位于第一筛选范围内的汇水位置信息，发送至提交第二图像信息的第一终端；
第一采集单元，所述第一采集单元与所述第一终端相连接，所述第一采集单元配置用于向提交第二图像信息的第一终端发送确认汇水位置信息的请求；并接收第一终端确认的汇水位置信息，得到与第一位置信息最接近的汇水位置信息；所述第一采集单元与所述第四查询模块相连接。
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Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4323565B1 (ja) * 2009-03-30 2009-09-02 学校法人 君が淵学園 崇城大学 降雨による河川氾濫予測情報を導出する端末及びプログラム
JP2012194738A (ja) * 2011-03-16 2012-10-11 Toshiba Corp 情報配信システム、およびこれに利用する情報配信装置、情報配信方法、情報配信用プログラム
CN104180869A (zh) * 2014-09-05 2014-12-03 奥璞特智能科技（上海）有限公司 路面积水在线监测及预警方法与系统
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
CN105280004A (zh) * 2015-11-11 2016-01-27 长安大学 一种基于桥洞积水的汽车驾驶员预警装置
CN107543580A (zh) * 2016-09-30 2018-01-05 河南众联云科工程技术有限公司 一种城市内涝监控预警系统
JP2018049338A (ja) * 2016-09-20 2018-03-29 日本アンテナ株式会社 ハザードマップおよびハザードマップシステム
JP2018112973A (ja) * 2017-01-13 2018-07-19 日本アンテナ株式会社 氾濫予測システム
CN110160596A (zh) * 2019-06-27 2019-08-23 广州小鹏汽车科技有限公司 一种车辆的积水报警系统和装置
WO2021051863A1 (zh) * 2019-09-18 2021-03-25 平安科技（深圳）有限公司 水位预警监控方法、装置、存储介质及电子设备
CN112712674A (zh) * 2020-12-25 2021-04-27 广东奥博信息产业股份有限公司 一种基于信息化技术的城市内涝预警方法
CN113192294A (zh) * 2021-04-09 2021-07-30 山东建筑大学 一种水位监测预警摄像头数据处理方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4323565B1 (ja) * 2009-03-30 2009-09-02 学校法人 君が淵学園 崇城大学 降雨による河川氾濫予測情報を導出する端末及びプログラム
JP2012194738A (ja) * 2011-03-16 2012-10-11 Toshiba Corp 情報配信システム、およびこれに利用する情報配信装置、情報配信方法、情報配信用プログラム
CN104180869A (zh) * 2014-09-05 2014-12-03 奥璞特智能科技（上海）有限公司 路面积水在线监测及预警方法与系统
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
CN105280004A (zh) * 2015-11-11 2016-01-27 长安大学 一种基于桥洞积水的汽车驾驶员预警装置
JP2018049338A (ja) * 2016-09-20 2018-03-29 日本アンテナ株式会社 ハザードマップおよびハザードマップシステム
CN107543580A (zh) * 2016-09-30 2018-01-05 河南众联云科工程技术有限公司 一种城市内涝监控预警系统
JP2018112973A (ja) * 2017-01-13 2018-07-19 日本アンテナ株式会社 氾濫予測システム
CN110160596A (zh) * 2019-06-27 2019-08-23 广州小鹏汽车科技有限公司 一种车辆的积水报警系统和装置
WO2021051863A1 (zh) * 2019-09-18 2021-03-25 平安科技（深圳）有限公司 水位预警监控方法、装置、存储介质及电子设备
CN112712674A (zh) * 2020-12-25 2021-04-27 广东奥博信息产业股份有限公司 一种基于信息化技术的城市内涝预警方法
CN113192294A (zh) * 2021-04-09 2021-07-30 山东建筑大学 一种水位监测预警摄像头数据处理方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吴星星等: "基于传感网与GIS的智慧排水管网系统", 《计算机系统应用》 *
梁好等: "天津城市自动化内涝监测预警系统设计与实现", 《中国防汛抗旱》 *

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