CN115952582B - 基于bim模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请涉及地铁防汛监测的技术领域，公开了一种基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法及系统，基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法包括：创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据；将监测水位数据和变形数据标记至地铁BIM模型中，更新地铁BIM模型，基于地铁BIM模型确定各监测点位的危险水位数据；基于水位因素信息和地铁BIM模型，计算各点位的水位上涨速率；基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端；本申请具有提高地铁设施防汛监测的预警效果的作用。

Description

基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法及系统

技术领域

本申请涉及地铁防汛监测的技术领域，尤其是涉及一种基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法及系统。

背景技术

地铁具有运行速度稳定、不受地面交通拥堵影响、乘客容量大等优点，正成为许多城市居民的首选通勤方式；然而，地铁的大部分路段均位于地下，若地表的水流入地铁隧道或车站内，轻则影响列车的正常运行，重则造成站内人员伤亡事故，因此，针对地铁设施进行防汛监测对于地铁的正常运行至关重要。

目前，地铁防汛监测的方法包括对地铁设施所在位置的水位进行监测，以及对降雨量进行监测，然而，针对地铁设施的水位监测难以对洪涝事故进行提前预警，而降雨也并非造成地铁设施洪涝事故的唯一原因。

针对上述相关技术，发明人认为现有的地铁防汛监测方法存在预警效果较差的问题。

发明内容

为了提高地铁设施防汛监测的预警效果，本申请提供一种基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法及系统。

本申请的发明目的一采用如下技术方案实现：

基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法，包括：

创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据，所述汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，所述水位因素是指可对水位上涨速率造成影响的因素；

将监测水位数据和变形数据标记至地铁BIM模型中，更新地铁BIM模型，基于地铁BIM模型确定各监测点位的危险水位数据；

基于水位因素信息和地铁BIM模型，计算各点位的水位上涨速率；

基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端。

通过采用上述技术方案，创建地铁BIM模型，以获知地铁设施的物理结构，便于后续判断各点位所能承受的最大水位，获取地铁设施中各监测点位上的监测传感器监测到的汛情数据，其中汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，其中水位因素是指可能对水位上涨速率造成影响的因素，以便获知各监测点位当前的水位情况，当前水位变化的影响因素和地铁设施的变形情况；将监测水位数据和变形数据标记至地铁BIM模型中，以便更新地铁BIM模型，便于执行防汛工作的管理人员获知地铁设施当前的实际汛情，根据更新后的地铁BIM模型确定各监测点位的危险水位数据，便于提高危险水位数据制定的准确性；根据水位因素信息和地铁BIM模型，计算各点位的水位上涨速率，便于对地铁交通网后续的水位上涨情况进行预测；基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间，计算对应的预测水位数据，其中预测时间可以根据实际需求进行设置，例如，可以根据人员疏散时间设定预测时间，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端，便于管理人员及时开始执行人员疏散或防汛措施，为人员疏散或防汛工作预留足够的时间，提高人员安全撤离地铁设施的可能性。

本申请在一较佳示例中：创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据的步骤之后，还包括：

根据预设的防汛巡检周期，发送巡检指令至巡检无人机，接收巡检无人机发出的空中巡检图像；

将巡检图像输入至防汛资讯匹配模型中，确定巡检汛情信息，基于巡检汛情信息对水位因素数据进行更新。

通过采用上述技术方案，由于影响地铁所受洪涝灾情严重程度的因素还包括地铁线路周边施工导致地铁设施破损、地铁线路周边水体漫灌、地铁线路周边地质灾害等影响因素，因此，设置防汛巡检周期，发送巡检指令至巡检无人机，以控制巡检无人机开始执行地铁线路的空中巡检工作，接收巡检无人机发出的空中巡检图像，便于后续分析影响地铁所受洪涝灾情严重程度的其他因素；将巡检图像输入至防汛资讯匹配模型中，以匹配从空中巡检图像中发现的可能对地铁所受洪涝灾情严重程度造成影响的因素，生成巡检汛情信息；基于巡检汛情信息，重新统计可能对地铁设施内水位变化速率造成影响的因素，从而对水位因素数据进行更新修正，以降低因地铁线路周边地质环境变化等因素造成地铁设施水位迅速上涨的情况。

本申请在一较佳示例中：创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据的步骤之后，还包括：

获取防汛物资库存信息，所述防汛物资库存信息包括各种类型防汛物资的库存量信息和库存位置信息；

将防汛物资库存信息标记至地铁BIM模型中。

通过采用上述技术方案，为了便于执行地铁防汛工作，获取防汛物资库存信息，以便获知地铁交通网中所库存的防汛物资类型，以及各种类型防汛物资的库存量、库存位置信息，便于后续进行防汛物资的调度管理；将防汛物资库存信息标记至地铁BIM模型中，便于在需要进行防汛物资调度时，根据不同类型防汛物资的库存量、库存地点，生成对应的防汛物资调度计划，从而提高防汛物资调度的效率和科学性。

本申请在一较佳示例中：创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据的步骤之后，还包括：

基于地铁BIM模型获取每一通道的尺寸信息和通行条件信息，从而生成每一通道对应的可通过性信息；

将每一通道的位置和对应的可通过性信息标记至地铁BIM模型中；

获取各类防汛物资的尺寸信息、重量信息，确定对应的携行信息；

基于各类防汛物资的携行信息与每一通道的可通过性信息进行对比，从而确定各类防汛物资的调度通道。

通过采用上述技术方案，从地铁BIM模型中获取地铁交通网中每一条可用通道各处的尺寸信息，以及每一条可用通道的路况生成对应的通行条件信息，进而生成每一条通道的可通过性信息，便于在后续需要进行防汛物资的调度和进行救援时确定可供通行的通道；将每一条通道的位置和对应的可通过性信息标记至地铁BIM模型中，便于判断各通道受汛影响程度，以及对应的位置，便于在进行防汛物资调度和救援时规划道路；获取各类防汛物资的尺寸信息、重量信息，判断输送各类防汛物资所需采取的运输设备和运输方式，从而生成对应的携行信息；根据各类防汛物质的携行信息与每一通道的可通过性信息进行对比，便于将各通道的可通过性和各类防汛物资的携行方式进行比较，以确定对各类防汛物资进行调度时可选的通道并确定为对应的调度通道，便于提高防汛物资的调度效率。

本申请在一较佳示例中：基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端的步骤之后，还包括：

接收管理人员终端发出的疏散指令，基于各监测点位的监测水位数据和水位上涨速率，生成各监测点位的水位变化趋势信息；

将所述水位变化趋势信息标记至地铁BIM模型中，判断各通道的可通行性变化趋势，生成对应的通行性预测信息；

基于各通道的通行性预测信息，规划地铁交通网中各区域的疏散路径信息，基于疏散路径信息生成疏散引导信号并发送至对应区域的广播设备。

通过采用上述技术方案，接收管理人员终端发出的疏散指令，以确定是否开始执行人员疏散工作，基于各监测点位当前的监测水位数据和水位上涨速率数据，确定各监测点位的水位变化趋势，生成对应的水位变化趋势信息；将所述水位变化趋势信息标记至地铁BIM模型中，从而便于分析各通道的可通行性变化趋势，进而生成各通道对应的通行性预测信息，便于后续执行疏散工作时规划安全疏散通道；基于各通道的通行性预测信息，规划地铁交通网中各区域的疏散路径信息，便于为后续的人员疏散工作提供导航，根据疏散路径信息生成疏散引导信号，并将疏散引导信号发送至对应区域的广播设备，以便通过广播设备自动引导人员疏散，提高人员的疏散效率，降低由人工引导疏散时可能产生的失误。

本申请在一较佳示例中：基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端的步骤之后，还包括：

接收管理人员终端发出的排水指令，基于各监测点位的监测水位数据和水位上涨速率，计算地铁设施的水量增长率；

基于水量增长率计算对应的排水需求数据，基于排水需求数据和防汛物资库存信息，生成物资调度计划并发送至对应的仓储终端。

通过采用上述技术方案，接收管理人员终端发出的排水指令，以确定是否开始执行地铁排水工作，基于各监测点位的监测水位数据和水位上涨速率，计算地铁设施内的水量的增长速度作为水量增长率；基于水量增长率计算对应的排水需求数据，其中，排水需求数据是指单位时间需要从地铁设施内排出的水量，根据排水需求数据和防汛物资库存信息，确定所需使用的排水设备的型号、数量等，以生成物资调度计划并发送至对应的仓储终端，以便防汛物资库的工作人员开始执行物质调度工作。

本申请在一较佳示例中：创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据的步骤之后，还包括：

将汛情数据存储于历史数据库中，生成历史汛情数据；

定期将历史汛情数据输入至历史汛情分析模型中，生成汛情处置规则调整信息。

通过采用上述技术方案，将获取到的汛情数据存储于历史数据库中，生成历史汛情数据，便于后续分析地铁设施的历史受汛情况；定期将历史汛情数据输入至历史汛情分析模型中，便于根据历史汛情数据情况验证水位上涨速率、预测水位数据的计算准确性，生成汛情处置规则调整信息，以便优化水位上涨速率、预测水位数据的算法，提高后续汛情处置的科学性。

本申请的发明目的二采用如下技术方案实现：

基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛系统，包括：

地铁BIM模型创建模块，用于创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据，所述汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，所述水位因素是指可对水位上涨速率造成影响的因素；

危险水位数据生成模块，用于将监测水位数据和变形数据标记至地铁BIM模型中，更新地铁BIM模型，基于地铁BIM模型确定各监测点位的危险水位数据；

水位上涨速率计算模块，用于基于水位因素信息和地铁BIM模型，计算各点位的水位上涨速率；

危险位置信息生成模块，用于基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端。

通过采用上述技术方案，创建地铁BIM模型，以获知地铁设施的物理结构，便于后续判断各点位所能承受的最大水位，获取地铁设施中各监测点位上的监测传感器监测到的汛情数据，其中汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，其中水位因素是指可能对水位上涨速率造成影响的因素，以便获知各监测点位当前的水位情况，当前水位变化的影响因素和地铁设施的变形情况；将监测水位数据和变形数据标记至地铁BIM模型中，以便更新地铁BIM模型，便于执行防汛工作的管理人员获知地铁设施当前的实际汛情，根据更新后的地铁BIM模型确定各监测点位的危险水位数据，便于提高危险水位数据制定的准确性；根据水位因素信息和地铁BIM模型，计算各点位的水位上涨速率，便于对地铁交通网后续的水位上涨情况进行预测；基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间，计算对应的预测水位数据，其中预测时间可以根据实际需求进行设置，例如，可以根据人员疏散时间设定预测时间，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端，便于管理人员及时开始执行人员疏散或防汛措施，为人员疏散或防汛工作预留足够的时间，提高人员安全撤离地铁设施的可能性。

本申请的发明目的三采用如下技术方案实现：

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法的步骤。

本申请的发明目的四采用如下技术方案实现：

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法的步骤。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

1. 创建地铁BIM模型，以获知地铁设施的物理结构，便于后续判断各点位所能承受的最大水位，获取地铁设施中各监测点位上的监测传感器监测到的汛情数据，其中汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，其中水位因素是指可能对水位上涨速率造成影响的因素，以便获知各监测点位当前的水位情况，当前水位变化的影响因素和地铁设施的变形情况；将监测水位数据和变形数据标记至地铁BIM模型中，以便更新地铁BIM模型，便于执行防汛工作的管理人员获知地铁设施当前的实际汛情，根据更新后的地铁BIM模型确定各监测点位的危险水位数据，便于提高危险水位数据制定的准确性；根据水位因素信息和地铁BIM模型，计算各点位的水位上涨速率，便于对地铁交通网后续的水位上涨情况进行预测；基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间，计算对应的预测水位数据，其中预测时间可以根据实际需求进行设置，例如，可以根据人员疏散时间设定预测时间，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端，便于管理人员及时开始执行人员疏散或防汛措施，为人员疏散或防汛工作预留足够的时间，提高人员安全撤离地铁设施的可能性。

2. 由于影响地铁所受洪涝灾情严重程度的因素还包括地铁线路周边施工导致地铁设施破损、地铁线路周边水体漫灌、地铁线路周边地质灾害等影响因素，因此，设置防汛巡检周期，发送巡检指令至巡检无人机，以控制巡检无人机开始执行地铁线路的空中巡检工作，接收巡检无人机发出的空中巡检图像，便于后续分析影响地铁所受洪涝灾情严重程度的其他因素；将巡检图像输入至防汛资讯匹配模型中，以匹配从空中巡检图像中发现的可能对地铁所受洪涝灾情严重程度造成影响的因素，生成巡检汛情信息；基于巡检汛情信息，重新统计可能对地铁设施内水位变化速率造成影响的因素，从而对水位因素数据进行更新修正，以降低因地铁线路周边地质环境变化等因素造成地铁设施水位迅速上涨的情况。

3. 为了便于执行地铁防汛工作，获取防汛物资库存信息，以便获知地铁交通网中所库存的防汛物资类型，以及各种类型防汛物资的库存量、库存位置信息，便于后续进行防汛物资的调度管理；将防汛物资库存信息标记至地铁BIM模型时，便于在需要进行防汛物资调度时，根据不同类型防汛物资的库存量、库存地点，生成对应的防汛物资调度计划，从而提高防汛物资调度的效率和科学性。

附图说明

图1是本申请实施例一中基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法的流程图。

图2是本申请基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法中步骤S10的流程图。

图3是本申请基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法中步骤S10的另一流程图。

图4是本申请基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法中步骤S10的另一流程图。

图5是本申请基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法的另一流程图。

图6是本申请基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法的另一流程图。

图7是本申请基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法的另一流程图。

图8是本申请实施例二中基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛系统的一原理框图。

图9是本申请实施例三中的设备示意图。

具体实施方式

以下结合附图1至9对本申请作进一步详细说明。

实施例一

本申请公开了一种基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法，可用于对地铁设施的防汛工作进行引导，降低洪涝事故对地铁设施和乘客的生命和财产安全所造成的损失；如图1所示，具体包括如下步骤：

S10：创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据，所述汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，所述水位因素是指可对水位上涨速率造成影响的因素。

在本实施例中，地铁BIM模型是指对目标地铁设施进行绘测后生成的建筑信息模型；监测点位设置有若干监测传感器，用于监测汛情数据，其中，汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，监测水位数据是指监测点位的水位高度数据，变形数据是指用于记录地铁设施变形情况的数据，水位因素信息是指可能对水位上涨速率造成影响的因素的信息；监测水位数据是通过水位监测传感器测得的，变形数据是通过全站仪对固定设置在地铁设施的棱镜进行位置测绘后得到的。

具体地，针对地铁交通网的各站点设施、各线路隧道设施、轨道设施进行绘测，基于绘测数据生成地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器测得的汛情数据，包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息；以获知各监测点位当前的水位情况，当前水位变化的影响因素和地铁设施的变形情况，也便于根据地铁设施的物理结构，判断各点位所能承受的最大水位。

由于洪涝灾害通常是由下雨等气象因素造成的，因此，在本实施例中，水位因素信息包括气象数据，具体包括降雨量信息，便于后续判断地铁受汛情影响严重程度。

其中，参照图2，在步骤S10中，包括：

S11：根据预设的防汛巡检周期，发送巡检指令至巡检无人机，接收巡检无人机发出的空中巡检图像。

由于影响地铁所受洪涝灾情严重程度的因素还包括地铁线路周边施工导致地铁设施破损、地铁线路周边水体漫灌、地铁线路周边地质灾害等影响因素，例如，若地铁设施位于江河湖泊等水体附近，当水体的水位漫过堤坝，则有可能涌入地铁设施内，造成地铁设施受灾。

具体地，预先设置防汛巡检周期，根据防汛巡检周期定期发送巡检指令至巡检无人机，使得巡检无人机自动开始执行空中巡检工作；在本实施例中，巡检无人机安装有摄像头，用于从空中拍摄地铁线路附近地面的情况；接收巡检无人机发出的空中巡检图像，以便后续判断地铁线路、车站等设施附近是否存在动土施工、地质灾害，水体漫灌等情况。

S12：将巡检图像输入至防汛资讯匹配模型中，确定巡检汛情信息，基于巡检汛情信息对水位因素数据进行更新。

在本实施例中，防汛资讯匹配模型是指用于根据巡检图像进行分析处理后，以判断巡检图像中是否存在的可能对地铁设施水位上涨速率造成影响的因素的模型，防汛资讯匹配模型内置有匹配图像库，匹配图像库中存储有大量不同的动土施工、地质灾害、水体漫灌、堤坝垮塌等可能导致水流涌入地铁设施内的情况的图像，便于提高防汛资讯匹配模型对此类情况的识别效率。

具体地，将巡检图像输入至防汛资讯匹配模型中，确定巡检汛情信息，并将巡检汛情信息添加至原有的水位因素数据中，以对水位因素数据进行更新，便于提高后续针对水位变化趋势判断的准确性。

其中，参照图3，在步骤S10中，包括：

S13：获取防汛物资库存信息，所述防汛物资库存信息包括各种类型防汛物资的库存量信息和库存位置信息。

在本实施例中，防汛物资库存信息是指地铁交通网中所存储的防汛物资的信息，包括地铁交通网中存储的防汛物资类型，各类防汛物资的型号、数量、存储位置等信息。

具体地，获取防汛物资库存信息，便于后续在需要使用防汛物资时对地铁交通网中库存的防汛物资进行分配和调度。

S14：将防汛物资库存信息标记至地铁BIM模型中。

具体地，将防汛物资库存信息标记至地铁BIM模型中，便于从地铁BIM模型中查看整个地铁交通网的防汛物资库存情况，便于在后续需要进行防汛物资调度时，根据不同类型防汛物资的库存量、库存地点，生成对应的防汛物资调度计划，从而提高防汛物资调度的效率和科学性。

其中，参照图4，在步骤S10中，包括：

S15：基于地铁BIM模型获取每一通道的尺寸信息和通行条件信息，从而生成每一通道对应的可通过性信息。

在本实施例中，通道是指地铁交通网中可供人员通过的道路；通行条件信息是指通道可供通行的载具或设备类型的信息；可通过性信息是指通道供人员或设备通行便捷性的信息。

具体地，基于地铁BIM模型，确定地铁交通网中所有可供人员通过的道路的尺寸信息和通行条件信息，便于后续判断某一类型的防汛物资、救援设备是否能够从通道中通过，以生成可通过性信息。

S16：将每一通道的位置和对应的可通过性信息标记至地铁BIM模型中。

具体地，将每一通道的位置和该通道对应的可通过性信息标记至地铁BIM模型中，便于后续在需要进行人员疏散、物资调度、开展救援行动时基于地铁BIM模型规划路径。

S17：获取各类防汛物资的尺寸信息、重量信息，确定对应的携行信息。

在本实施例中，携行信息是指防汛物资运输时的运输方式信息。

具体地，获取各类防汛物资的尺寸信息和重量信息，便于确定运输各类防汛物资时所需采取的运输方式，以便后续在需要进行防汛物资的调度时，为不同类型的防汛物资规划运输路径。

S18：基于各类防汛物资的携行信息与每一通道的可通过性信息进行对比，从而确定各类防汛物资的调度通道。

具体地，基于各类防汛物资的携行信息和尺寸信息，与地铁交通网中每一通道的可通行性信息进行对比，从而确定可供各类防汛物资通行的通道作为各类防汛物资对应的调度通道。

S20：将监测水位数据和变形数据标记至地铁BIM模型中，更新地铁BIM模型，基于地铁BIM模型确定各监测点位的危险水位数据。

具体地，将监测水位数据和变形数据标记至地铁BIM模型中，以获知地铁交通网中各设施当前的受汛情况和变形情况，以更新地铁BIM模型，便于执行防汛工作的管理人员获知地铁设施当前的实际汛情；由于地铁设施发生变形后，各监测点位或位置所能承受的最大水位可能发生变化，因此，根据更新后的地铁BIM模型确定各监测点位的危险水位数据，便于提高危险水位数据制定的准确性和科学性。

S30：基于水位因素信息和地铁BIM模型，计算各点位的水位上涨速率。

在本实施例中，水位上涨速率是指各监测点位的水位在单位时间上涨的高度。

具体地，基于获取到水位因素信息和地铁BIM模型，评估地铁交通网的设施涌入水流的速度，进而计算各监测点位的水位上涨速率，便于对地铁交通网后续的水位上涨情况进行预测。

S40：基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端。

具体地，基于各监测点位的当前监测水位数据、水位上涨速率数据和预设的预测时间，计算从当前起，经过预测时间后监测点位的水位数据并定义为预测水位数据，其中，默认预测时间为各点位的人员疏散至地铁设施外的安全区域所需花费的疏散时间，预测时间也可以是根据实际需求进行设置。

具体地，当检测到预测水位数据大于危险水位数据时，基于监测点位的位置生成危险位置信息并发送至管理人员终端，便于管理人员获知监测点位的危险情况，以便管理人员及时采取人员疏散措施或防汛措施，为人员疏散或防汛工作预留足够的时间，提高人员安全撤离地铁设施的可能性。

参照图5，在步骤S40之后，基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法还包括：

S51：接收管理人员终端发出的疏散指令，基于各监测点位的监测水位数据和水位上涨速率，生成各监测点位的水位变化趋势信息。

在本实施例中，疏散指令是指由管理人员在管理人员终端发出的，用于确定执行人员疏散工作的指令。

具体地，实时接收来自管理人员终端的信息，当接收到疏散指令时，基于各监测点位的监测水位数据以及各监测点位对应的水位上涨速率数据，判断各监测点位的水位变化趋势，生成对应的水位变化趋势信息，便于后续根据各监测点位的水位变化趋势信息，判断地铁交通网中各区域的水位以及水位变化趋势。

S52：将所述水位变化趋势信息标记至地铁BIM模型中，判断各通道的可通行性变化趋势，生成对应的通行性预测信息。

具体地，将各监测点位的水位变化趋势信息标记至地铁BIM模型中，以判断地铁交通网中各通道的水位变化趋势，进而判断各通道可通行性的变化趋势，从而生成各通道对应的通行性预测信息，以便将水位变化情况纳入各通道可通行性评估的考虑中，提高各通道可通行性评估的准确性和科学性。

S53：基于各通道的通行性预测信息，规划地铁交通网中各区域的疏散路径信息，基于疏散路径信息生成疏散引导信号并发送至对应区域的广播设备。

在本实施例中，疏散路径信息是指用于引导地铁设施内人员疏散的路径信息；疏散引导信号是指用于激活广播设备以使广播设备播放疏散引导音频信息或其他形式信息的信号；广播设备是指用于播放疏散引导信息的设备，具体可以是地铁设施中用于播放站点信息的广播设备。

具体地，基于各通道的通行性预测信息，在地铁BIM模型中对地铁交通网中各区域人员进行疏散路径的规划，从而生成地铁交通网各区域对应的疏散路径信息，基于设置好的疏散路径信息生成疏散引导信号并将疏散引导信号发送至对区域的广播设备，使广播设备以音频或其他形式播放疏散引导信息，以引导地铁交通网各区域的人员疏散至地铁设施外的安全区域。

参照图6，在步骤S40之后，基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法还包括：

S61：接收管理人员终端发出的排水指令，基于各监测点位的监测水位数据和水位上涨速率，计算地铁设施的水量增长率。

在本实施例中，排水指令是指由管理人员决定的对地铁设施进行排水工作的指令；水量增长率是指地铁设施内单位时间的增长水量。

具体地，接收管理人员终端发出的排水指令，以开始执行地铁设施的排水工作，基于各监测点位的监测水位数据和水位上涨速率数据，计算单位时间内涌入地铁设施内的水量，便于后续判断排水需求。

S62：基于水量增长率计算对应的排水需求数据，基于排水需求数据和防汛物资库存信息，生成物资调度计划并发送至对应的仓储终端。

具体地，基于水量增长率计算对应的排水需求数据，其中排水需求数据包括单位时间内所需排出地铁设施的水量数据；基于排水需求数据和防汛物资库存信息，从当前库存的防汛物资中确定为达到排水需求数据所需使用的防汛物资的型号、数量等信息，并根据所需使用的防汛物资的位置信息生成物资调度计划并发送至各防汛物资存储仓库的仓储终端，便于仓储管理人员迅速执行物资调度工作，以提高排水工作的效率。

参照图7，在步骤S10之后，在客户端页面植入百科词条的方法还包括：

S71：将汛情数据存储于历史数据库中，生成历史汛情数据。

在本实施例中，历史汛情数据是指基于地铁设施日常运行过程中积累的汛情数据经统计汇总后生成的数据。

具体地，将获取到的汛情数据存储于历史数据库中，生成历史汛情数据，便于后续分析地铁设施的历史受汛情况。

S72：定期将历史汛情数据输入至历史汛情分析模型中，生成汛情处置规则调整信息。

在本实施例中，历史汛情分析模型是指用于对历史汛情数据进行统计分析的模型；汛情处置规则调整信息是指用于对水位上涨速率、预测水位数据的算法规则进行调整优化的信息。

具体地，定期将历史汛情数据输入至历史汛情分析模型中，便于根据历史汛情数据情况验证水位上涨速率、预测水位数据的计算准确性，生成汛情处置规则调整信息，以便优化水位上涨速率、预测水位数据的算法，提高后续汛情处置的科学性。

应理解，上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

实施例二

如图8所示，本申请公开了一种基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛系统，用于执行上述基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法的步骤，该基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛系统与上述实施例中基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法相对应。

基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛系统包括地铁BIM模型创建模块、危险水位数据生成模块、水位上涨速率计算模块和危险位置信息生成模块。各功能模块的详细说明如下：

地铁BIM模型创建模块，用于创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据，所述汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，所述水位因素是指可对水位上涨速率造成影响的因素；

危险水位数据生成模块，用于将监测水位数据和变形数据标记至地铁BIM模型中，更新地铁BIM模型，基于地铁BIM模型确定各监测点位的危险水位数据；

水位上涨速率计算模块，用于基于水位因素信息和地铁BIM模型，计算各点位的水位上涨速率；

危险位置信息生成模块，用于基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端。

其中，地铁BIM模型创建模块包括：

空中巡检执行子模块，用于根据预设的防汛巡检周期，发送巡检指令至巡检无人机，接收巡检无人机发出的空中巡检图像；

巡检汛情信息获取子模块，用于将巡检图像输入至防汛资讯匹配模型中，确定巡检汛情信息，基于巡检汛情信息对水位因素数据进行更新；

防汛物资库存信息获取子模块，用于获取防汛物资库存信息，所述防汛物资库存信息包括各种类型防汛物资的库存量信息和库存位置信息；

防汛物资库存信息标记子模块，用于将防汛物资库存信息标记至地铁BIM模型中；

可通过性信息生成子模块，用于基于地铁BIM模型获取每一通道的尺寸信息和通行条件信息，从而生成每一通道对应的可通过性信息；

可通过性信息标记子模块，用于将每一通道的位置和对应的可通过性信息标记至地铁BIM模型中；

携行信息生成子模块，用于获取各类防汛物资的尺寸信息、重量信息，确定对应的携行信息；

调度通道确定子模块，用于基于各类防汛物资的携行信息与每一通道的可通过性信息进行对比，从而确定各类防汛物资的调度通道。

其中，基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛系统还包括：

水位变化趋势判断模块，用于接收管理人员终端发出的疏散指令，基于各监测点位的监测水位数据和水位上涨速率，生成各监测点位的水位变化趋势信息；

通行性预测信息生成模块，用于将所述水位变化趋势信息标记至地铁BIM模型中，判断各通道的可通行性变化趋势，生成对应的通行性预测信息；

疏散引导模块，用于基于各通道的通行性预测信息，规划地铁交通网中各区域的疏散路径信息，基于疏散路径信息生成疏散引导信号并发送至对应区域的广播设备；

水量增长率计算模块，用于接收管理人员终端发出的排水指令，基于各监测点位的监测水位数据和水位上涨速率，计算地铁设施的水量增长率；

物资调度计划生成模块，用于基于水量增长率计算对应的排水需求数据，基于排水需求数据和防汛物资库存信息，生成物资调度计划并发送至对应的仓储终端；

历史汛情数据生成模块，用于将汛情数据存储于历史数据库中，生成历史汛情数据；

汛情处置规则调整模块，用于定期将历史汛情数据输入至历史汛情分析模型中，生成汛情处置规则调整信息。

关于基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛系统的具体限定可以参见上文中对于基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法的限定，在此不再赘述；上述基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现；上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以是以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

实施例三

一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储地铁BIM模型、汛情数据、危险水位数据、水位上涨速率和预测时间等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

S10：创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据，所述汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，所述水位因素是指可对水位上涨速率造成影响的因素；

S20：将监测水位数据和变形数据标记至地铁BIM模型中，更新地铁BIM模型，基于地铁BIM模型确定各监测点位的危险水位数据；

S30：基于水位因素信息和地铁BIM模型，计算各点位的水位上涨速率；

S40：基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

S10：创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据，所述汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，所述水位因素是指可对水位上涨速率造成影响的因素；

S20：将监测水位数据和变形数据标记至地铁BIM模型中，更新地铁BIM模型，基于地铁BIM模型确定各监测点位的危险水位数据；

S30：基于水位因素信息和地铁BIM模型，计算各点位的水位上涨速率；

S40：基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink）、DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法，其特征在于，包括：

创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据，所述汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，所述水位因素是指可对水位上涨速率造成影响的因素，变形数据是通过全站仪对固定设置在地铁设施的棱镜进行位置测绘后得到的；

将监测水位数据和变形数据标记至地铁BIM模型中，更新地铁BIM模型，基于地铁BIM模型确定各监测点位的危险水位数据；

基于水位因素信息和地铁BIM模型，计算各点位的水位上涨速率；

基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端；

其中，创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据的步骤之后，还包括：

根据预设的防汛巡检周期，发送巡检指令至巡检无人机，接收巡检无人机发出的空中巡检图像，以判断地铁线路、车站设施附近是否存在动土施工、地质灾害，水体漫灌的情况；

将巡检图像输入至防汛资讯匹配模型中，确定巡检汛情信息，基于巡检汛情信息重新统计可能对地铁设施内水位变化速率造成影响的因素，从而对水位因素数据进行更新，防汛资讯匹配模型是指用于根据巡检图像进行分析处理后，以判断巡检图像中是否存在的可能对地铁设施水位上涨速率造成影响的因素的模型，防汛资讯匹配模型内置有匹配图像库，匹配图像库中存储有大量不同的动土施工、地质灾害、水体漫灌、堤坝垮塌的图像；

其中，创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据的步骤之后，还包括：

基于地铁BIM模型获取每一通道的尺寸信息和通行条件信息，通道是指地铁交通网中可供人员通过的道路，通行条件信息是指通道可供通行的载具或设备类型的信息，从而生成每一通道对应的可通过性信息；

将每一通道的位置和对应的可通过性信息标记至地铁BIM模型中；

获取各类防汛物资的尺寸信息、重量信息，确定对应的携行信息，携行信息是指防汛物资运输时的运输方式信息；

基于各类防汛物资的携行信息与每一通道的可通过性信息进行对比，从而确定各类防汛物资的调度通道；

其中，基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端的步骤之后，还包括：

接收管理人员终端发出的疏散指令，基于各监测点位的监测水位数据和水位上涨速率，生成各监测点位的水位变化趋势信息；

将所述水位变化趋势信息标记至地铁BIM模型中，判断各通道的可通行性变化趋势，生成对应的通行性预测信息；

基于各通道的通行性预测信息，规划地铁交通网中各区域的疏散路径信息，基于疏散路径信息生成疏散引导信号并发送至对应区域的广播设备。

2.根据权利要求1所述的基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法，其特征在于：创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据的步骤之后，还包括：

获取防汛物资库存信息，所述防汛物资库存信息包括各种类型防汛物资的库存量信息和库存位置信息；

将防汛物资库存信息标记至地铁BIM模型中。

3.根据权利要求2所述的基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法，其特征在于：基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端的步骤之后，还包括：

接收管理人员终端发出的排水指令，基于各监测点位的监测水位数据和水位上涨速率，计算地铁设施的水量增长率；

基于水量增长率计算对应的排水需求数据，基于排水需求数据和防汛物资库存信息，生成物资调度计划并发送至对应的仓储终端。

4.根据权利要求1所述的基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法，其特征在于：创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据的步骤之后，还包括：

将汛情数据存储于历史数据库中，生成历史汛情数据；

定期将历史汛情数据输入至历史汛情分析模型中，生成汛情处置规则调整信息。

5.基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛系统，其特征在于，包括：

地铁BIM模型创建模块，用于创建地铁BIM模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据，所述汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，所述水位因素是指可对水位上涨速率造成影响的因素；

危险水位数据生成模块，用于将监测水位数据和变形数据标记至地铁BIM模型中，更新地铁BIM模型，基于地铁BIM模型确定各监测点位的危险水位数据；

水位上涨速率计算模块，用于基于水位因素信息和地铁BIM模型，计算各点位的水位上涨速率；

危险位置信息生成模块，用于基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端；

其中，地铁BIM模型创建模块包括：

空中巡检执行子模块，用于根据预设的防汛巡检周期，发送巡检指令至巡检无人机，接收巡检无人机发出的空中巡检图像；

巡检汛情信息获取子模块，用于将巡检图像输入至防汛资讯匹配模型中，确定巡检汛情信息，基于巡检汛情信息对水位因素数据进行更新；

可通过性信息生成子模块，用于基于地铁BIM模型获取每一通道的尺寸信息和通行条件信息，从而生成每一通道对应的可通过性信息；

可通过性信息标记子模块，用于将每一通道的位置和对应的可通过性信息标记至地铁BIM模型中；

携行信息生成子模块，用于获取各类防汛物资的尺寸信息、重量信息，确定对应的携行信息；

调度通道确定子模块，用于基于各类防汛物资的携行信息与每一通道的可通过性信息进行对比，从而确定各类防汛物资的调度通道；

其中，基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛系统还包括：

水位变化趋势判断模块，用于接收管理人员终端发出的疏散指令，基于各监测点位的监测水位数据和水位上涨速率，生成各监测点位的水位变化趋势信息；

通行性预测信息生成模块，用于将所述水位变化趋势信息标记至地铁BIM模型中，判断各通道的可通行性变化趋势，生成对应的通行性预测信息；

疏散引导模块，用于基于各通道的通行性预测信息，规划地铁交通网中各区域的疏散路径信息，基于疏散路径信息生成疏散引导信号并发送至对应区域的广播设备。

6.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法的步骤。