CN114877933A - 一种城市道路积水监测预警方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种城市道路积水监测预警方法及系统，属于市政行业防汛监测技术领域，该方法包括智慧指挥中心、智能终端设备以及城市内涝水情监控系统，所述智慧指挥中心，建立城市内涝智能监管数据分析及决策模型，将城市内涝相关数据进行整合和交互，形成城市内涝监测大数据，展示城市各个区域的水情数据；所述智能终端设备依据水情在线监测数据执行操作，本地化执行判断逻辑，实现水位报警；通过智能终端设备启动道路道闸实现现场实际工作控制；城市内涝水情监控系统，采用视频监控摄像机，用于确保水情监测可信度及排水管控的可追溯性。本发明结合软硬件技术，能够有效应对城市的防汛监测预警，解决城市内涝积水给市民带来的不便。

Description

一种城市道路积水监测预警方法及系统

技术领域

本发明涉及市政行业防汛监测技术领域，具体地说是一种城市道路积水监测预警方法及系统。

背景技术

我国目前城市防汛监测预警系统中，要求利用可视化的手段(水位监测、流量监测、视频监控等)实现对水雨情、险情的实时监控；对突发汛情、险情、灾情实现及时预警；利用水位监测以及视频监测，及时获取易涝点积水情况，实现超警戒水位的预警，降低人工监视的工作强度；需要同步了解汛情、险情等情况，通过可视化平台的协同共享机制，实现防汛态势研判和防汛资源指挥调度，提高防汛应急的能力与水平，最大程度保证人民群众生命财产安全。目前实际的应用方案较少，道路积水事故频发，成为困扰交通部和市政部的难题。

发明内容

本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种城市道路积水监测预警方法及系统，结合软硬件技术，能够有效应对城市的防汛监测预警，解决城市内涝积水给市民带来的不便。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种城市道路积水监测预警方法，包括智慧指挥中心、智能终端设备以及城市内涝水情监控系统，

所述智慧指挥中心，建立城市内涝智能监管数据分析及决策模型，将城市内涝相关数据进行整合和交互，形成城市内涝监测大数据，展示城市各个区域的水情数据，动态分析内涝水情时空特征，预测水情流势趋势，根据城市水情状况，描绘城市内涝水情画像；

所述智能终端设备依据水情在线监测数据执行操作，当水位超出设定阈值，本地化执行判断逻辑，基于人工智能技术剔除异常数据，实现水位报警，显示屏显示当前时的水位情况；水位达到最高阈值时，通过智能终端设备启动道路道闸关闭状态，启动排水泵排水，实现现场实际工作控制；

城市内涝水情监控系统，采用视频监控摄像机，用于确保水情监测可信度及排水管控的可追溯性；基于人工智能技术，通过水情数据智能分析当前区域的排水能力和影响道路交通的情况，根据模型演练，输出道路优化方案模型。

本方法构建以智慧指挥中心为核心的决策及预警机制，通过“用数据说话、用数据治理”，实现城市内涝监测的主动化、精确化和智能化。同时以大数据挖掘、人工智能等技术为径，建立城市内涝智能监管数据分析及决策模型，创新主动化监测模式。以集运行监测与感知能力、科学分析与决策能力、协同管理与指挥能力为一体的智慧指挥中心为载体，为决策者提供全方位、多视角决策驾驶舱，辅助领导综合决策。

通过智能终端设备的设置，能够降低水情危险情况的发生，从源头解决事故的发生率，同时数据时时的进行上报，报警数据通过短信或消息通知到相关部门负责人处，辅助领导综合指挥决策。

构建了城市内涝水情监控系统，确保水情监测可信度及排水管控的可追溯性。能够整体把握整个城区内涝情况，及时进行排水调度，避免人员车辆误入深水路段造成人身、财产损失。

优选的，所述城市内涝相关数据包括智能终端设备的监测数据、业务数据、空间地理信息数据、城市内涝水情监控系统的视频数据和城市排水管廊数据。

进一步的，智能终端设备包括水位检测装置、气象检测装置、排水泵装置、声光报警器装置、道路智能道闸、RTU数据采集器；气象检测装置、声光报警器装置和RTU数据采集器安装于综合杆，综合杆上安装有防水机箱、太阳能板和蓄电池；

所述综合杆上还安装有雨量计和显示屏，气象检测装置检测数据包括降雨量、风速风向、温湿度；

所述水位检测装置和气象检测装置检测数据通过RTU数据采集器上传到服务器。

优选的，水位检测装置选用雷达水位计，雷达水位计内安装滤波模块；雷达水位计适用于道路旁立杆安装，安装方便，且具有大量程、低功耗、高精度、使用寿命长等特点，雷达水位计内安装滤波模块，避免因路面有车辆人员在雷达水位计下通过造成误报；

通过水位计的数据时时上报，根据数据情况形成水情图表统计，支持地图定位，快速通过地图查找确定现场位置，结合数据跟踪显示，直观动态的观察了解终端设备的相关信息，更好的管理布置全局，实现系统布局的信息化。

优选的，所述声光报警器装置，当水位数据达到危险阈值时，服务器系统通过数据判断，下发声光报警信号，实现现场报警，并下发当前水位详情信息，通过显示屏进行警示显示；当水位值达到安全值时，系统下发指令关闭声光报警器，同时修改显示屏的显示内容。

优选的，所述排水泵装置安装在道路低洼处水井或排水管廊中，通过电控设备接收到服务器下发的开关信号后，进行启动或关闭排水，把水排到高位排水管廊中；当现场水位达到最低安全值时，系统下发指令关闭排水泵，停止排水动作；

道路智能道闸设置在道路狭窄，积水严重的地方，若水位数据达到设定的最高阈值时，系统下发道闸关闭指令，现场进行道闸关闭；等现场水位达到安全值时，系统下发指令开启道闸。

优选的，所述视频监控摄像机，安装在道路低洼附近，监控现场道路低洼的水情情况、道路交通情况、道闸状态，通过人员识别和车辆识别技术，分析现场是否发生事故，通过智能识别算法将险情推送给相关部门和负责人，如遇到重大事故能够及时响应。

优选的，所述摄像头为多路摄像头，多路摄像头同步多角度对现场情况进行实时图片抓拍，并与声光报警器装置对接，实现信息即时多元化。

以大数据、人工智能、物联网等先进信息技术，利用可视化的手段(水位监测、流量监测、视频监控等)实现对水雨情、险情的实时监控；对突发汛情、险情、灾情实现及时预警；利用水位监测以及视频监测，及时获取易涝点积水情况，实现超警戒水位的预警，降低人工监视的工作强度。需要同步了解汛情、险情等情况，可通过可视化平台的协同共享机制，实现防汛态势研判和防汛资源指挥调度，提高防汛应急的能力与水平，最大程度保证人民群众生命财产安全。

本发明还要求保护一种城市道路积水监测预警系统，包括智慧指挥中心、智能终端设备以及城市内涝水情监控部分，该系统实现上述的城市道路积水监测预警方法。

进一步的，系统包括感知层、传输层、平台层、应用层和用户层，其中，

通过感知层获取各项数据，感知层包括智能摄像机、雨量计、水位计、环境检测仪和数据采集器；

传输层用于监测数据和控制信息传输，包括互联网、视频专网、政务专网、水务专网，并实现多网融合传输；

平台层包括大数据平台和AI人工智能平台，将城市内涝相关数据集中整合与交互，面向上层应用实现数据赋能；平台层数据中心数据包括环境数据、降水数据、低洼道路数据、视频监控数据、系统基本数据和低洼水位数据；

应用层构建城市市政防汛监测预警指挥中心，包括城市内涝积水在线自动化监测系统、城市内涝监测预警系统、视频监控系统和现有系统集成；

用户层为上级主管部门、城市市政部门、城市环保部门、城市交通部门、运维单位或其他用户提供个性化定制服务；

系统采用开放性数据库结构设计，具备标准的接口调用。

本发明的一种城市道路积水监测预警方法及系统与现有技术相比，具有以下有益效果：

本方法及系统中，设备科学化高度集成，合理利用现场空间，进行一体化设计，简化安装、调试、维护成本，实现了项目的高效运转；

能够实现“用数据说话”，实现水情精准定位，精细管控，智能监测：水情防汛的对象日益复杂，监测范围也不断扩大，仅依靠有限的管控队伍进行人工排查，无法与现实中所产生的水情问题相适应。水情防汛体系融合大数据及人工智能后，监测数据直观展示、低洼水情智能管控、异常信息及时推送，大大节省了人力、物力、财力。

实现“用数据管理”，实现源头直接进行排水作业和信号提示：基于城市防汛水情阈值模型，实现了超阈值预警、自动排水和自动关阀，从源头上解决低洼道路的排水问题，促进城市交通的治理和减少事故的发生。

实现“用数据决策”，城市道路建设部门根据常年历史数据规划排水以及道路时提供了数据参考和决策作用。根据城市常年的气象数据和历史积水数据，通过大数据分析，模型分析得出数据决策建议和方案，供相关建设和设计部门参考，从而起到数据的支撑作用，更好的规划城市的建设。

附图说明

图1是本发明实施例提供的城市道路积水监测预警方法结构示图；

图2是本发明实施例提供的城市道路积水监测预警系统架构图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。

为推进城市防汛工作，需要建设防汛排涝信息系统，整合各部门防洪排涝管理相关信息，在排水设施关键节点、易涝积水点布设必要的智能化感知终端设备，能够有效支撑日常管理、运行调度、灾情预判、预警预报、防汛调度、应急抢险等各项防汛管理工作。当前LED显示、太阳能电池板、声光报警、气象检测、道闸、电控设备、视频图像识别等技术都已成熟，结合硬件和软件的技术能力，可解决城市内涝积水给市民带来的不便。

本发明实施例提供了一种城市道路积水监测预警方法，包括智慧指挥中心、智能终端设备以及城市内涝水情监控系统，

所述智慧指挥中心，建立城市内涝智能监管数据分析及决策模型，将智能终端设备的监测数据、业务数据、空间地理信息数据、城市内涝水情监控系统的视频数据和城市排水管廊数据等数据进行整合和交互，形成城市内涝监测大数据，直观展示城市各个区域的水情数据，动态分析内涝水情时空特征，预测水情流势趋势，根据城市水情状况，描绘城市内涝水情画像；创新主动化监测模式。以集运行监测与感知能力、科学分析与决策能力、协同管理与指挥能力为一体的智慧指挥中心为载体，为决策者提供全方位、多视角决策驾驶舱，辅助领导综合决策。

通过在城市低洼易积水的路段安装智能终端设备，包括水位检测装置、气象检测装置、排水泵装置、声光报警器装置、道路智能道闸、RTU数据采集器等，依据水情在线监测数据，当水位超出设定阈值，本地化执行判断逻辑，基于人工智能技术剔除异常数据，实现水位报警，LED屏显示当前时的水位情况；水位达到最高阈值时，通过智能终端设备启动道路道闸关闭状态，启动排水泵排水，实现现场实际工作控制。降低水情危险情况的发生，从源头解决事故的发生率，同时数据时时的进行上报，报警数据通过短信或消息通知到相关部门负责人处，辅助领导综合指挥决策。

根据不同场景和路况情况，强降雨引发的内涝情况数据都按照实时、周、月度、季度、年度汇总成统计详情，为后续城市规划以及城市内涝防控做出数据支撑作用。

城市内涝水情监控系统，采用视频监控摄像机，用于确保水情监测可信度及排水管控的可追溯性；基于人工智能技术，通过水情数据智能分析当前区域的排水能力和影响道路交通的情况，根据模型演练，输出道路优化方案模型。通过该系统能够整体把握整个城区内涝情况，及时进行排水调度，避免人员车辆误入深水路段造成人身、财产损失。

本方法的实现采用准实时水位检测、LED显示屏、太阳能电池板、声光报警器、气象检测装置、道路智能道闸、电控设备、视频监控摄像机、RTU数据采集器、雨量计、综合杆、蓄电池、电水泵、电控终端设备等设备。

水位检测选用雷达水位计，雷达水位计适用于道路旁立杆安装，安装方便，且具有大量程、低功耗、高精度、使用寿命长等特点，雷达水位计内安装滤波模块，避免因路面有车辆人员在雷达水位计下通过造成误报，水位计设置每1分钟上报一次数据，数据通过RTU数据采集器上传到服务器。

气象检测装置将被测区域的降雨量、风速风向、温湿度等气象环境数据通过RTU数据采集器上传到服务器。

排水泵装置，在道路低洼处水井或排水管廊中附近安装排水泵装置，通过电控设备接收到服务器下发的开关信号后，进行启动或关闭排水，把水排到高位排水管廊中。当现场水位达到最低安全值时，系统下发指令关闭排水泵，停止排水动作。

声光报警器装置，当水位数据达到危险阈值时，服务器系统通过数据判断，下发声光报警信号，实现现场报警，并下发当前水位详情信息，通过LED显示屏进行警示显示。当水位值达到安全值时，系统下发指令关闭声光报警器，同时修改LED显示屏的显示内容。

道路智能道闸设置在道路狭窄，积水严重的地方，若水位数据达到设定的最高阈值时，系统下发道闸关闭指令，现场进行道闸关闭；等现场水位达到安全值时，系统下发指令开启道闸。

综合杆上安装防水机箱、RTU数据采集器、声光报警器、太阳能板、蓄电池、雨量计、气象监测装置。

视频监控摄像机，安装在道路低洼附近，监控现场道路低洼的水情情况、道路交通情况、道闸状态，通过人员识别和车辆识别技术，分析现场是否发生事故，通过智能识别算法将险情推送给相关部门和负责人，如遇到重大事故能够及时的响应。

通过水位计的数据时时上报，系统根据数据情况形成水情图表统计，系统支持地图定位，可快速通过地图查找确定现场位置，结合数据跟踪显示，直观动态的观察了解终端设备的相关信息，更好的管理布置全局，实现系统布局的信息化。

系统预先录入以往出现内涝的水雨情数据，将实时上报的水雨情信息进行科学化计算处理，在内涝情况未发生前提前预估和预警，更能对接第三方系统，让人民群众和相关单位更及时的获取汛情信息以做好提前准备措施。

可接多路摄像头同步多角度对现场情况进行实时图片抓拍，更结合灵活通用的LED对接，实现信息即时多元化。

本发明实施例还提供了一种城市道路积水监测预警系统，包括智慧指挥中心、智能终端设备以及城市内涝水情监控部分，该系统实现上述实施例中所述的城市道路积水监测预警方法。

如图2所示，系统包括感知层、传输层、平台层、应用层和用户层，其中，

通过感知层获取各项数据，感知层包括智能摄像机、雨量计、水位计、环境检测仪和数据采集器。感知层。打造一张“全要素、全覆盖、全天候、全过程”的防汛监测网络，是防汛监测预警平台大数据体系的数据生产源头。

传输层用于监测数据和控制信息传输，包括互联网、视频专网、政务专网、水务专网，并实现多网融合传输。

平台层包括大数据平台和AI人工智能平台，基于大数据及人工智能技术，将感知数据、业务数据、空间地理信息数据、视频数据等集中整合与交互，面向上层应用实现数据赋能。平台层数据中心数据包括环境数据、降水数据、低洼道路数据、视频监控数据、系统基本数据和低洼水位数据。

应用层构建城市市政防汛监测预警指挥中心，包括城市内涝积水在线自动化监测系统、城市内涝监测预警系统、视频监控系统和现有系统集成；实现城市水情全方位、多层次的立体式监监测与控制体系。

用户层为上级主管部门、城市市政部门、城市环保部门、城市交通部门、运维单位或其他用户提供个性化定制服务。

系统采用开放性数据库结构设计，具备标准的接口调用，满足第三方平台的数据调用和共享，实现信息的最大化利用。

本系统设备科学化高度集成，合理的利用现场空间，一体化设计简化了安装、调试、维护成本，实现了项目的高效运转。

通过上面具体实施方式，所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解，本发明并不限于上述的具体实施方式。在公开的实施方式的基础上，所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征，从而实现不同的技术方案。

除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。

Claims (10)

1.一种城市道路积水监测预警方法，其特征在于，包括智慧指挥中心、智能终端设备以及城市内涝水情监控系统，

所述智慧指挥中心，建立城市内涝智能监管数据分析及决策模型，将城市内涝相关数据进行整合和交互，形成城市内涝监测大数据，展示城市各个区域的水情数据，动态分析内涝水情时空特征，预测水情流势趋势，根据城市水情状况，描绘城市内涝水情画像；

所述智能终端设备依据水情在线监测数据执行操作，当水位超出设定阈值，本地化执行判断逻辑，基于人工智能技术剔除异常数据，实现水位报警，显示屏显示当前时的水位情况；水位达到最高阈值时，通过智能终端设备启动道路道闸关闭状态，启动排水泵排水，实现现场实际工作控制；

城市内涝水情监控系统，采用视频监控摄像机，用于确保水情监测可信度及排水管控的可追溯性；基于人工智能技术，通过水情数据智能分析当前区域的排水能力和影响道路交通的情况，根据模型演练，输出道路优化方案模型。

2.根据权利要求1所述的一种城市道路积水监测预警方法，其特征在于，所述城市内涝相关数据包括智能终端设备的监测数据、业务数据、空间地理信息数据、城市内涝水情监控系统的视频数据和城市排水管廊数据。

3.根据权利要求1或2所述的一种城市道路积水监测预警方法，其特征在于，智能终端设备包括水位检测装置、气象检测装置、排水泵装置、声光报警器装置、道路智能道闸、RTU数据采集器；气象检测装置、声光报警器装置和RTU数据采集器安装于综合杆，综合杆上安装有防水机箱、太阳能板和蓄电池；

所述综合杆上还安装有雨量计和显示屏，气象检测装置检测数据包括降雨量、风速风向、温湿度；

所述水位检测装置和气象检测装置检测数据通过RTU数据采集器上传到服务器。

4.根据权利要求3所述的一种城市道路积水监测预警方法，其特征在于，水位检测装置选用雷达水位计，雷达水位计内安装滤波模块；

通过水位计的数据时时上报，根据数据情况形成水情图表统计，支持地图定位，快速通过地图查找确定现场位置，结合数据跟踪显示，直观动态的观察了解终端设备的相关信息，更好的管理布置全局，实现系统布局的信息化。

5.根据权利要求3所述的一种城市道路积水监测预警方法，其特征在于，所述声光报警器装置，当水位数据达到危险阈值时，服务器系统通过数据判断，下发声光报警信号，实现现场报警，并下发当前水位详情信息，通过显示屏进行警示显示；当水位值达到安全值时，系统下发指令关闭声光报警器，同时修改显示屏的显示内容。

6.根据权利要求3所述的一种城市道路积水监测预警方法，其特征在于，所述排水泵装置安装在道路低洼处水井或排水管廊中，通过电控设备接收到服务器下发的开关信号后，进行启动或关闭排水，把水排到高位排水管廊中；当现场水位达到最低安全值时，系统下发指令关闭排水泵，停止排水动作；

道路智能道闸设置在道路狭窄，积水严重的地方，若水位数据达到设定的最高阈值时，系统下发道闸关闭指令，现场进行道闸关闭；等现场水位达到安全值时，系统下发指令开启道闸。

7.根据权利要求3所述的一种城市道路积水监测预警方法，其特征在于，所述视频监控摄像机，安装在道路低洼附近，监控现场道路低洼的水情情况、道路交通情况、道闸状态，通过人员识别和车辆识别技术，分析现场是否发生事故，通过智能识别算法将险情推送给相关部门和负责人。

8.根据权利要求7所述的一种城市道路积水监测预警方法，其特征在于，所述摄像头为多路摄像头，多路摄像头同步多角度对现场情况进行实时图片抓拍，并与声光报警器装置对接，实现信息即时多元化。

9.一种城市道路积水监测预警系统，其特征在于，包括智慧指挥中心、智能终端设备以及城市内涝水情监控部分，该系统实现权利要求1-8任一项所述的城市道路积水监测预警方法。

10.根据权利要求9所述的一种城市道路积水监测预警系统，其特征在于包括感知层、传输层、平台层、应用层和用户层，其中，

通过感知层获取各项数据，感知层包括智能摄像机、雨量计、水位计、环境检测仪和数据采集器；

传输层用于监测数据和控制信息传输，包括互联网、视频专网、政务专网、水务专网，并实现多网融合传输；

平台层包括大数据平台和AI人工智能平台，将城市内涝相关数据集中整合与交互，面向上层应用实现数据赋能；平台层数据中心数据包括环境数据、降水数据、低洼道路数据、视频监控数据、系统基本数据和低洼水位数据；

应用层构建城市市政防汛监测预警指挥中心，包括城市内涝积水在线自动化监测系统、城市内涝监测预警系统、视频监控系统和现有系统集成；

用户层为上级主管部门、城市市政部门、城市环保部门、城市交通部门、运维单位或其他用户提供个性化定制服务；

系统采用开放性数据库结构设计，具备标准的接口调用。

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