CN116303867A - 预警区域识别方法、系统、计算机及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种预警区域识别方法、系统、计算机及可读存储介质,该方法包括:调用总区域地图,并将总区域地图实时显示在显示终端的显示界面上;根据接收到的预警任务提取出对应的初始预警区域,并将初始预警区域映射至总区域地图中;接收用户实时输入的圈定区域,并判断初始预警区域和圈定区域之间的重叠面积与初始预警区域或者圈定区域之间的比值是否超过预设阈值;若是,则将当前初始预警区域设定为目标预警区域,并向目标预警区域发送对应的预警信息。通过上述方式能够快速的确定出需要的目标预警区域,省去了人工手动识别预警区域的操作,对应大幅缩短了区域识别的周期,提高了区域识别的效率。
Description
技术领域
本发明涉及气象预警技术领域,特别涉及一种预警区域识别方法、系统、计算机及可读存储介质。
背景技术
天气(weather)是指某一个地区距离地表较近的大气层在短时间内的具体状态。而天气现象则是指发生在大气中的各种自然现象,即某瞬时内大气中各种气象要素(如气温、气压、湿度、风、云、雾、雨、闪、雪、霜、雷、雹等)空间分布的综合表现。
随着时代的发展以及科技的进步,人们已经能够预测出未来几天设置一周的天气情况,以使人们能够及时的预防恶劣的天气,减少不必要的损失。
然而,当现有技术需要给某一区域的责任人推送天气信息,以进行天气预警时,大部分需要逐一、精准的选定出目标区域的地理边界,在此基础之上,才能够进行区域的识别,并最终向该区域的责任人推送对应的天气信息,从而导致区域识别的周期较长,对应降低了区域识别的效率。
发明内容
基于此,本发明的目的是提供一种预警区域识别方法、系统、计算机及可读存储介质,以解决现有技术大部分需要人工精准的选定出目标区域的地理边界,在此基础之上,才能够进行区域的识别,并最终向该区域的责任人推送对应的天气信息,从而导致区域识别的周期较长,对应降低了区域识别的效率的问题。
本发明实施例第一方面提出了一种预警区域识别方法,所述方法包括:
调用总区域地图,并将所述总区域地图实时显示在显示终端的显示界面上,其中,所述总区域地图全部覆盖所述显示界面;
根据接收到的预警任务提取出对应的初始预警区域,并将所述初始预警区域映射至所述总区域地图中,所述初始预警区域具有唯一性;
接收用户实时输入的圈定区域,并判断所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值是否超过预设阈值;
若判断到所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值超过所述预设阈值,则将当前所述初始预警区域设定为目标预警区域,并向所述目标预警区域发送对应的预警信息。
本发明的有益效果是:通过调用总区域地图,并将总区域地图实时显示在显示终端的显示界面上,其中,该总区域地图全部覆盖当前显示界面;进一步的,根据接收到的预警任务提取出对应的初始预警区域,并将初始预警区域映射至所述总区域地图中,该初始预警区域具有唯一性;在此基础之上,接收用户实时输入的圈定区域,并判断初始预警区域和圈定区域之间的重叠面积与初始预警区域或者圈定区域之间的比值是否超过预设阈值;具体的,若判断到初始预警区域和圈定区域之间的重叠面积与初始预警区域或者圈定区域之间的比值超过预设阈值,则将当前初始预警区域设定为目标预警区域,并向目标预警区域发送对应的预警信息。通过上述方式能够实时根据接收到的预警任务在总区域地图中显示出对应的初始预警区域,进一步的,只需将当前初始预警区域与用户实时输入的圈定区域相比对,就能够简单、快速的确定出需要的目标预警区域,从而省去了人工手动识别预警区域的操作,对应大幅缩短了区域识别的周期,进而提高了区域识别的效率。
优选的,所述调用总区域地图,并将所述总区域地图实时显示在显示终端的显示界面上的步骤包括:
在预设地图数据库中调出所述总区域地图,并基于预设识别算法检测出所述总区域地图中包含的各个子区域,各个所述子区域均具有唯一性;
在所述总区域地图中逐一描绘出各个所述子区域分别对应的区域轮廓,并根据各个所述区域轮廓分别计算出各个所述子区域对应的子区域面积;
将所述总区域地图以及各个所述子区域同时显示在所述显示终端的显示界面上,并在每一所述子区域上标注对应的所述子区域面积。
优选的,所述根据接收到的预警任务提取出对应的初始预警区域的步骤包括:
当接收到所述预警任务时,提取出所述预警任务中包含的字符串,并对所述字符串进行正向最大步长分词处理,以将所述字符串拆分成若干字词;
检测出所述总区域地图中包含的各个所述子区域,并根据预设地图数据库识别出各个所述子区域分别对应的区域名称;
逐一将若干所述字词与各个所述区域名称相比对,并在各个所述区域名称中匹配出对应的目标区域名称,以将所述目标区域名称对应的子区域设定为所述初始预警区域。
优选的,所述判断所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值是否超过预设阈值的步骤包括:
获取所述初始预警区域对应的所述子区域面积,并计算出所述圈定区域对应的圈定区域面积;
检测出所述初始预警区域与所述圈定区域之间的重叠区域,并计算出所述重叠区域对应的重叠面积;
逐一计算出所述重叠面积与所述子区域面积之间的第一比值、所述重叠面积与所述圈定区域面积之间的第二比值,并判断所述第一比值或者所述第二比值是否超过所述预设阈值。
优选的,所述将当前所述初始预警区域设定为目标预警区域的步骤包括:
当确定出所述目标预警区域时,根据所述预警任务提取出对应的预警类型,并根据所述预警类型生成对应的预警标识,所述预警标识包括图标以及文字;
将所述预警标识对应标注在所述目标预警区域内,并将所述目标预警区域突出显示在所述总区域地图中。
优选的,所述方法还包括:
若判断到所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值未超过所述预设阈值,则将当前所述初始预警区域设定为重点观测区域,并每隔预设时间采集所述重点观测区域对应的天气信息,以对所述重点观测区域进行实时监测。
优选的,所述方法还包括:
根据所述预警信息生成对应的预警报告,并将所述预警报告存储至预设预警数据库中;
根据所述预设预警数据库对天气预警模型进行实时更新,以使所述天气预警模型对所述总区域地图进行持续预警。
本发明实施例第二方面提出了一种预警区域识别系统,所述系统包括:
显示模块,用于调用总区域地图,并将所述总区域地图实时显示在显示终端的显示界面上,其中,所述总区域地图全部覆盖所述显示界面;
提取模块,用于根据接收到的预警任务提取出对应的初始预警区域,并将所述初始预警区域映射至所述总区域地图中,所述初始预警区域具有唯一性;
判断模块,用于接收用户实时输入的圈定区域,并判断所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值是否超过预设阈值;
第一执行模块,用于若判断到所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值超过所述预设阈值,则将当前所述初始预警区域设定为目标预警区域,并向所述目标预警区域发送对应的预警信息。
其中,上述预警区域识别系统中,所述显示模块具体用于:
在预设地图数据库中调出所述总区域地图,并基于预设识别算法检测出所述总区域地图中包含的各个子区域,各个所述子区域均具有唯一性;
在所述总区域地图中逐一描绘出各个所述子区域分别对应的区域轮廓,并根据各个所述区域轮廓分别计算出各个所述子区域对应的子区域面积;
将所述总区域地图以及各个所述子区域同时显示在所述显示终端的显示界面上,并在每一所述子区域上标注对应的所述子区域面积。
其中,上述预警区域识别系统中,所述提取模块具体用于:
当接收到所述预警任务时,提取出所述预警任务中包含的字符串,并对所述字符串进行正向最大步长分词处理,以将所述字符串拆分成若干字词;
检测出所述总区域地图中包含的各个所述子区域,并根据预设地图数据库识别出各个所述子区域分别对应的区域名称;
逐一将若干所述字词与各个所述区域名称相比对,并在各个所述区域名称中匹配出对应的目标区域名称,以将所述目标区域名称对应的子区域设定为所述初始预警区域。
其中,上述预警区域识别系统中,所述判断模块具体用于:
获取所述初始预警区域对应的所述子区域面积,并计算出所述圈定区域对应的圈定区域面积;
检测出所述初始预警区域与所述圈定区域之间的重叠区域,并计算出所述重叠区域对应的重叠面积;
逐一计算出所述重叠面积与所述子区域面积之间的第一比值、所述重叠面积与所述圈定区域面积之间的第二比值,并判断所述第一比值或者所述第二比值是否超过所述预设阈值。
其中,上述预警区域识别系统中,所述第一执行模块具体用于:
当确定出所述目标预警区域时,根据所述预警任务提取出对应的预警类型,并根据所述预警类型生成对应的预警标识,所述预警标识包括图标以及文字;
将所述预警标识对应标注在所述目标预警区域内,并将所述目标预警区域突出显示在所述总区域地图中。
其中,上述预警区域识别系统中,所述预警区域识别系统还包括第二执行模块,所述第二执行模块具体用于:
若判断到所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值未超过所述预设阈值,则将当前所述初始预警区域设定为重点观测区域,并每隔预设时间采集所述重点观测区域对应的天气信息,以对所述重点观测区域进行实时监测。
其中,上述预警区域识别系统中,所述预警区域识别系统还包括更新模块,所述更新模块具体用于:
根据所述预警信息生成对应的预警报告,并将所述预警报告存储至预设预警数据库中;
根据所述预设预警数据库对天气预警模型进行实时更新,以使所述天气预警模型对所述总区域地图进行持续预警。
本发明实施例第三方面提出了一种计算机,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上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如上面所述的预警区域识别方法。
本发明实施例第四方面提出了一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上面所述的预警区域识别方法。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1为本发明第一实施例提供的预警区域识别方法的流程图;
图2为本发明第六实施例提供的预警区域识别系统的结构框图。
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了便于理解本发明,下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是,本发明可以以许多不同的形式来实现,并不限于本文所描述的实施例。相反地,提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
需要说明的是,当元件被称为“固设于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
当现有技术需要给某一区域的责任人推送天气信息,以进行天气预警时,大部分需要人工精准的选定出目标区域的地理边界,在此基础之上,才能够进行区域的识别,并最终向该区域的责任人推送对应的天气信息,从而导致区域识别的周期较长,对应降低了区域识别的效率。
请参阅图1,所示为本发明第一实施例提供的预警区域识别方法,本实施例提供的预警区域识别方法能够实时根据接收到的预警任务在总区域地图中显示出对应的初始预警区域,进一步的,只需将当前初始预警区域与用户实时输入的圈定区域相比对,就能够简单、快速的确定出需要的目标预警区域,从而省去了人工手动识别预警区域的操作,对应大幅缩短了区域识别的周期,进而提高了区域识别的效率。
具体的,本实施例提供的预警区域识别方法具体包括以下步骤:
步骤S10,调用总区域地图,并将所述总区域地图实时显示在显示终端的显示界面上,其中,所述总区域地图全部覆盖所述显示界面;
具体的,在本实施例中,首先需要说明的是,本实施例提供的预警区域识别方法具体应用在气象监测技术领域,用于实时向需要的区域发送天气预警信息,以使该区域的群众能够做出对应的预防措施。
因此,在本步骤中,需要说明的是,在本实施例中,为了能够准确的查找出需要的预警区域,本步骤需要首先调用出对应的总区域地图,具体的,例如对江西省的天气进行预警时,则对应调用江西省的总区域地图,当对南昌市的天气进行预警时,则对应调用南昌市的总区域地图。
进一步的,本步骤会将实时调出的总区域地图显示在预设设置好的显示终端的显示界面上,并且本步骤为了能够清晰的呈现出当前总区域地图,本步骤还会进一步将当前总区域地图全部覆盖当前显示终端的显示界面。
步骤S20,根据接收到的预警任务提取出对应的初始预警区域,并将所述初始预警区域映射至所述总区域地图中,所述初始预警区域具有唯一性;
进一步的,在本实施例中,需要说明的是,本步骤会进一步实时获取已经发布的预警任务,与此同时,本步骤会进一步根据实时接收到的预警任务提取出对应的初始预警区域,在此基础之上,将提取出的初始预警区域映射至上述总区域地图中,其中,需要指出的是,每个初始预警区域都具有唯一性。
具体的,为了便于理解,在本实施例中,例如当获取到的总区域地图为南昌市的市区地图时,对应的,提取出的初始预警区域为东湖区,则将东湖区在南昌市的市区地图中进行实时显示。
步骤S30,接收用户实时输入的圈定区域,并判断所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值是否超过预设阈值;
更进一步的,在本实施例中,需要说明的是,本步骤会进一步实时接收用户输入的圈定区域,即用户在上述总区域地图中实时画出的封闭区域,并且该封闭区域可以为规则区域,也可以为不规则区域。
在此基础之上,本步骤会实时判断当前初始预警区域和当前圈定区域之间的重叠面积与当前初始预警区域或者当前圈定区域之间的比值是否超过预设阈值。
步骤S40,若判断到所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值超过所述预设阈值,则将当前所述初始预警区域设定为目标预警区域,并向所述目标预警区域发送对应的预警信息。
最后,在本步骤中,需要说明的是,若本步骤实时判断到当前初始预警区域和当前圈定区域之间的重叠面积与当前初始预警区域或者当前圈定区域之间的比值超过预设阈值,即表名当前用户已圈定当前初始预警区域,并立即将当前初始预警区域设定为需要的目标预警区域,与此同时,向该目标预警区域的区域负责人实时发送对应的预警信息。
使用时,通过调用总区域地图,并将总区域地图实时显示在显示终端的显示界面上,其中,该总区域地图全部覆盖当前显示界面;进一步的,根据接收到的预警任务提取出对应的初始预警区域,并将初始预警区域映射至所述总区域地图中,该初始预警区域具有唯一性;在此基础之上,接收用户实时输入的圈定区域,并判断初始预警区域和圈定区域之间的重叠面积与初始预警区域或者圈定区域之间的比值是否超过预设阈值;具体的,若判断到初始预警区域和圈定区域之间的重叠面积与初始预警区域或者圈定区域之间的比值超过预设阈值,则将当前初始预警区域设定为目标预警区域,并向目标预警区域发送对应的预警信息。通过上述方式能够实时根据接收到的预警任务在总区域地图中显示出对应的初始预警区域,进一步的,只需将当前初始预警区域与用户实时输入的圈定区域相比对,就能够简单、快速的确定出需要的目标预警区域,从而省去了人工手动识别预警区域的操作,对应大幅缩短了区域识别的周期,进而提高了区域识别的效率。
需要说明的是,上述的实施过程只是为了说明本申请的可实施性,但这并不代表本申请的预警区域识别方法只有上述唯一一种实施流程,相反的,只要能够将本申请的预警区域识别方法实施起来,都可以被纳入本申请的可行实施方案。
综上,本发明上述实施例提供的预警区域识别方法能够实时根据接收到的预警任务在总区域地图中显示出对应的初始预警区域,进一步的,只需将当前初始预警区域与用户实时输入的圈定区域相比对,就能够简单、快速的确定出需要的目标预警区域,从而省去了人工手动识别预警区域的操作,对应大幅缩短了区域识别的周期,进而提高了区域识别的效率。
本发明第二实施例也提供了一种预警区域识别方法,本实施例提供的预警区域识别方法与上述第一实施例提供的预警区域识别方法不同之处在于:
具体的,在本实施例中,需要说明的是,上述调用总区域地图,并将所述总区域地图实时显示在显示终端的显示界面上的步骤包括:
在预设地图数据库中调出所述总区域地图,并基于预设识别算法检测出所述总区域地图中包含的各个子区域,各个所述子区域均具有唯一性;
在所述总区域地图中逐一描绘出各个所述子区域分别对应的区域轮廓,并根据各个所述区域轮廓分别计算出各个所述子区域对应的子区域面积;
将所述总区域地图以及各个所述子区域同时显示在所述显示终端的显示界面上,并在每一所述子区域上标注对应的所述子区域面积。
具体的,在本实施例中,需要说明的是,本实施例会在现有的预设地图数据库中调出需要的总区域地图,例如当本实施例需要对南昌市进行天气预警时,则本实施例会在上述预设地图数据库中调出南昌市的市区地图。
进一步的,本实施例会进一步根据预设识别算法检测出当前总区域地图中包含的各个子区域,例如当前总区域地图为南昌市的市区地图,则进一步识别出当前市区地图中的各个辖区,其中,每个辖区即对应一个子区域,从而每个子区域都具有唯一性。
在此基础之上,本实施例会进一步在上述总区域地图中逐一描绘出与当前各个子区域分别对应的区域轮廓,与此同时,根据各个子区域的区域轮廓分别计算出各个子区域对应的子区域面积,进一步的,本实施例最终会将上述总区域地图以及当前各个子区域同时显示在上述显示终端的显示界面上,并且本实施例还会在每个子区域上标注对应的子区域面积,以便于后续的计算。
需要指出的是,本发明第二实施例所提供的方法,其实现原理及产生的一些技术效果和第一实施例相同,为简要描述,本实施例未提及之处,可参考第一实施例提供的相应内容。
综上,本发明上述实施例提供的预警区域识别方法能够实时根据接收到的预警任务在总区域地图中显示出对应的初始预警区域,进一步的,只需将当前初始预警区域与用户实时输入的圈定区域相比对,就能够简单、快速的确定出需要的目标预警区域,从而省去了人工手动识别预警区域的操作,对应大幅缩短了区域识别的周期,进而提高了区域识别的效率。
本发明第三实施例也提供了一种预警区域识别方法,本实施例提供的预警区域识别方法与上述第一实施例提供的预警区域识别方法不同之处在于:
具体的,在本实施例中,还需要说明的是,上述根据接收到的预警任务提取出对应的初始预警区域的步骤包括:
当接收到所述预警任务时,提取出所述预警任务中包含的字符串,并对所述字符串进行正向最大步长分词处理,以将所述字符串拆分成若干字词;
检测出所述总区域地图中包含的各个所述子区域,并根据预设地图数据库识别出各个所述子区域分别对应的区域名称;
逐一将若干所述字词与各个所述区域名称相比对,并在各个所述区域名称中匹配出对应的目标区域名称,以将所述目标区域名称对应的子区域设定为所述初始预警区域。
进一步的,在本实施例中,需要说明的是,现有的气象中心都会提前发布预警任务,因此,当本实施例接收到需要的预警任务时,本实施例会实时提取出当前预警任务中已经包含的字符串,更进一步,本实施例会对当前字符串进行正向最大步长分词处理,从而能够将当前字符串拆分成若干字词。具体的,为了便于理解,例如本实施例提取出的字符串为“南昌市东湖区在18时30分会下暴雨”,该字符串在经过正向最大步长分词处理后,即拆分成“南昌市/东湖区/在/18/时/30/分/会下/暴雨”。
与此同时,本实施例还会同时检测出当前总区域地图中包含的各个子区域,并立即根据上述预设地图数据库识别出当前各个子区域分别对应的区域名称,例如“东湖区”、“西湖区”以及“高新区”等区域名称,在此基础之上,本实施例将实时拆分出的若干字词与实时获取到的若干区域名称逐一进行比对,从而能够在各个区域名称中匹配出需要的目标区域名称,与此同时,将该目标区域名称对应的子区域设定为需要的初始预警区域。
需要指出的是,本发明第三实施例所提供的方法,其实现原理及产生的一些技术效果和第一实施例相同,为简要描述,本实施例未提及之处,可参考第一实施例提供的相应内容。
综上,本发明上述实施例提供的预警区域识别方法能够实时根据接收到的预警任务在总区域地图中显示出对应的初始预警区域,进一步的,只需将当前初始预警区域与用户实时输入的圈定区域相比对,就能够简单、快速的确定出需要的目标预警区域,从而省去了人工手动识别预警区域的操作,对应大幅缩短了区域识别的周期,进而提高了区域识别的效率。
本发明第四实施例也提供了一种预警区域识别方法,本实施例提供的预警区域识别方法与上述第一实施例提供的预警区域识别方法不同之处在于:
进一步的,在本实施例中,需要说明的是,上述判断所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值是否超过预设阈值的步骤包括:
获取所述初始预警区域对应的所述子区域面积,并计算出所述圈定区域对应的圈定区域面积;
检测出所述初始预警区域与所述圈定区域之间的重叠区域,并计算出所述重叠区域对应的重叠面积;
逐一计算出所述重叠面积与所述子区域面积之间的第一比值、所述重叠面积与所述圈定区域面积之间的第二比值,并判断所述第一比值或者所述第二比值是否超过所述预设阈值。
具体的,在本实施例中,需要说明的是,本实施例在分别获取到需要的初始预警区域以及圈定区域之后,本实施例会进一步获取当前初始预警区域对应的子区域面积,与此同时,计算出当前圈定区域对应的圈定区域面积。
在此基础之上,本实施例进一步检测出当前初始预警区域与当前圈定区域之间的重叠区域,并对应计算出当前重叠区域的重叠面积,进一步的,本实施例还会逐一计算出当前重叠面积与当前子区域面积之间的第一比值,与此同时,计算出当前重叠面积与当前圈定区域面积之间的第二比值,并进一步实时判断计算出的第一比值或者第二比值是否超过上述预设阈值。优选的,在本实施例中,本实施例提供的预设阈值设置为35%。
具体的,在本实施例中,为了便于理解,例如本实施例获取到上述初始预警区域的子区域面积为15平方公里,对应的,计算出圈定区域对应的圈定区域面积为20平方公里,与此同时,检测出当前初始预警区域与当前圈定区域之间的重叠面积为10平方公里,则对应计算出当前重叠面积与当前子区域面积的第一比值为66%,进一步的,计算出当前重叠面积与当前圈定区域面积之间的第二比值为50%,在此基础之上,经过对比可得,计算出的第一比值或者第二比值均大于上述预设阈值,则能够将当前初始预警区域设定为目标预警区域。
需要指出的是,本发明第四实施例所提供的方法,其实现原理及产生的一些技术效果和第一实施例相同,为简要描述,本实施例未提及之处,可参考第一实施例提供的相应内容。
综上,本发明上述实施例提供的预警区域识别方法能够实时根据接收到的预警任务在总区域地图中显示出对应的初始预警区域,进一步的,只需将当前初始预警区域与用户实时输入的圈定区域相比对,就能够简单、快速的确定出需要的目标预警区域,从而省去了人工手动识别预警区域的操作,对应大幅缩短了区域识别的周期,进而提高了区域识别的效率。
本发明第五实施例也提供了一种预警区域识别方法,本实施例提供的预警区域识别方法与上述第一实施例提供的预警区域识别方法不同之处在于:
进一步的,在本实施例中,还需要说明的是,上述将当前所述初始预警区域设定为目标预警区域的步骤包括:
当确定出所述目标预警区域时,根据所述预警任务提取出对应的预警类型,并根据所述预警类型生成对应的预警标识,所述预警标识包括图标以及文字;
将所述预警标识对应标注在所述目标预警区域内,并将所述目标预警区域突出显示在所述总区域地图中。
进一步的,在本实施例中,需要说明的是,本实施例在确定出需要的目标预警区域之后,为了能够使工作人员直观的观察到当前目标预警区域,本实施例会进一步根据实时获取到的预警任务提取出对应的预警类型,具体的,本实施例提供的预警类型可以包括暴雨、大风以及大雾等恶劣天气。
进一步的,本实施例还会实时根据提取出的预警类型生成对应的预警标识,具体的,该预警标识可以包括图标以及文字等信息。在此基础之上,本实施例还会将实时生成的预警标识对应标注在需要的目标预警区域内,与此同时,将该目标预警区域突出显示在上述总区域地图中,以使工作人员能够更加准确的发出对应的预警信息。
其中,在本实施例中,需要指出的是,本实施例提供的方法还包括:
若判断到所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值未超过所述预设阈值,则将当前所述初始预警区域设定为重点观测区域,并每隔预设时间采集所述重点观测区域对应的天气信息,以对所述重点观测区域进行实时监测。
具体的,在本实施例中,通过将未识别为目标预警区域的初始预警区域设定为重点观测区域能够提前预防未知的风险,并且在该重点观测区域转变为目标预警区域之后能够及时的发出对应的预警信息,对应提高了预警效率。
另外,在本实施例中,还需要指出的是,本实施例提供的方法还包括:
根据所述预警信息生成对应的预警报告,并将所述预警报告存储至预设预警数据库中;
根据所述预设预警数据库对天气预警模型进行实时更新,以使所述天气预警模型对所述总区域地图进行持续预警。
具体的,在本实施例中,需要说明的是,通过上述方式能够基于实时生成的预警报告对现有的天气预警模型内部的预警数据库进行实时更新,从而能够进一步丰富该预警数据库中的预警数据,进而能够使该天气预警模型对上述总区域地图进行持续预警。
需要指出的是,本发明第五实施例所提供的方法,其实现原理及产生的一些技术效果和第一实施例相同,为简要描述,本实施例未提及之处,可参考第一实施例提供的相应内容。
综上,本发明上述实施例提供的预警区域识别方法能够实时根据接收到的预警任务在总区域地图中显示出对应的初始预警区域,进一步的,只需将当前初始预警区域与用户实时输入的圈定区域相比对,就能够简单、快速的确定出需要的目标预警区域,从而省去了人工手动识别预警区域的操作,对应大幅缩短了区域识别的周期,进而提高了区域识别的效率。
请参阅图2,所示为本发明第六实施例提供的预警区域识别系统,所述系统包括:
显示模块12,用于调用总区域地图,并将所述总区域地图实时显示在显示终端的显示界面上,其中,所述总区域地图全部覆盖所述显示界面;
提取模块22,用于根据接收到的预警任务提取出对应的初始预警区域,并将所述初始预警区域映射至所述总区域地图中,所述初始预警区域具有唯一性;
判断模块32,用于接收用户实时输入的圈定区域,并判断所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值是否超过预设阈值;
第一执行模块42,用于若判断到所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值超过所述预设阈值,则将当前所述初始预警区域设定为目标预警区域,并向所述目标预警区域发送对应的预警信息。
其中,上述预警区域识别系统中,所述显示模块12具体用于:
在预设地图数据库中调出所述总区域地图,并基于预设识别算法检测出所述总区域地图中包含的各个子区域,各个所述子区域均具有唯一性;
在所述总区域地图中逐一描绘出各个所述子区域分别对应的区域轮廓,并根据各个所述区域轮廓分别计算出各个所述子区域对应的子区域面积;
将所述总区域地图以及各个所述子区域同时显示在所述显示终端的显示界面上,并在每一所述子区域上标注对应的所述子区域面积。
其中,上述预警区域识别系统中,所述提取模块22具体用于:
当接收到所述预警任务时,提取出所述预警任务中包含的字符串,并对所述字符串进行正向最大步长分词处理,以将所述字符串拆分成若干字词;
检测出所述总区域地图中包含的各个所述子区域,并根据预设地图数据库识别出各个所述子区域分别对应的区域名称;
逐一将若干所述字词与各个所述区域名称相比对,并在各个所述区域名称中匹配出对应的目标区域名称,以将所述目标区域名称对应的子区域设定为所述初始预警区域。
其中,上述预警区域识别系统中,所述判断模块32具体用于:
获取所述初始预警区域对应的所述子区域面积,并计算出所述圈定区域对应的圈定区域面积;
检测出所述初始预警区域与所述圈定区域之间的重叠区域,并计算出所述重叠区域对应的重叠面积;
逐一计算出所述重叠面积与所述子区域面积之间的第一比值、所述重叠面积与所述圈定区域面积之间的第二比值,并判断所述第一比值或者所述第二比值是否超过所述预设阈值。
其中,上述预警区域识别系统中,所述第一执行模块42具体用于:
当确定出所述目标预警区域时,根据所述预警任务提取出对应的预警类型,并根据所述预警类型生成对应的预警标识,所述预警标识包括图标以及文字;
将所述预警标识对应标注在所述目标预警区域内,并将所述目标预警区域突出显示在所述总区域地图中。
其中,上述预警区域识别系统中,所述预警区域识别系统还包括第二执行模块52,所述第二执行模块52具体用于:
若判断到所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值未超过所述预设阈值,则将当前所述初始预警区域设定为重点观测区域,并每隔预设时间采集所述重点观测区域对应的天气信息,以对所述重点观测区域进行实时监测。
其中,上述预警区域识别系统中,所述预警区域识别系统还包括更新模块62,所述更新模块62具体用于:
根据所述预警信息生成对应的预警报告,并将所述预警报告存储至预设预警数据库中;
根据所述预设预警数据库对天气预警模型进行实时更新,以使所述天气预警模型对所述总区域地图进行持续预警。
本发明第七实施例提供了一种计算机,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上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如上述实施例提供的预警区域识别方法。
本发明第八实施例提供了一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上述实施例提供的预警区域识别方法。
综上所述,本发明上述实施例提供的预警区域识别方法、系统、计算机及可读存储介质能够实时根据接收到的预警任务在总区域地图中显示出对应的初始预警区域,进一步的,只需将当前初始预警区域与用户实时输入的圈定区域相比对,就能够简单、快速的确定出需要的目标预警区域,从而省去了人工手动识别预警区域的操作,对应大幅缩短了区域识别的周期,进而提高了区域识别的效率。
需要说明的是,上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块,既可以通过软件来实现,也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言,上述各个模块可以位于同一处理器中;或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种预警区域识别方法,其特征在于,所述方法包括:
调用总区域地图,并将所述总区域地图实时显示在显示终端的显示界面上,其中,所述总区域地图全部覆盖所述显示界面;
根据接收到的预警任务提取出对应的初始预警区域,并将所述初始预警区域映射至所述总区域地图中,所述初始预警区域具有唯一性;
接收用户实时输入的圈定区域,并判断所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值是否超过预设阈值;
若判断到所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值超过所述预设阈值,则将当前所述初始预警区域设定为目标预警区域,并向所述目标预警区域发送对应的预警信息。
2.根据权利要求1所述的预警区域识别方法,其特征在于:所述调用总区域地图,并将所述总区域地图实时显示在显示终端的显示界面上的步骤包括:
在预设地图数据库中调出所述总区域地图,并基于预设识别算法检测出所述总区域地图中包含的各个子区域,各个所述子区域均具有唯一性;
在所述总区域地图中逐一描绘出各个所述子区域分别对应的区域轮廓,并根据各个所述区域轮廓分别计算出各个所述子区域对应的子区域面积;
将所述总区域地图以及各个所述子区域同时显示在所述显示终端的显示界面上,并在每一所述子区域上标注对应的所述子区域面积。
3.根据权利要求2所述的预警区域识别方法,其特征在于:所述根据接收到的预警任务提取出对应的初始预警区域的步骤包括:
当接收到所述预警任务时,提取出所述预警任务中包含的字符串,并对所述字符串进行正向最大步长分词处理,以将所述字符串拆分成若干字词;
检测出所述总区域地图中包含的各个所述子区域,并根据所述预设地图数据库识别出各个所述子区域分别对应的区域名称;
逐一将若干所述字词与各个所述区域名称相比对,并在各个所述区域名称中匹配出对应的目标区域名称,以将所述目标区域名称对应的子区域设定为所述初始预警区域。
4.根据权利要求2所述的预警区域识别方法,其特征在于:所述判断所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值是否超过预设阈值的步骤包括:
获取所述初始预警区域对应的所述子区域面积,并计算出所述圈定区域对应的圈定区域面积;
检测出所述初始预警区域与所述圈定区域之间的重叠区域,并计算出所述重叠区域对应的重叠面积;
逐一计算出所述重叠面积与所述子区域面积之间的第一比值、所述重叠面积与所述圈定区域面积之间的第二比值,并判断所述第一比值或者所述第二比值是否超过所述预设阈值。
5.根据权利要求1所述的预警区域识别方法,其特征在于:所述将当前所述初始预警区域设定为目标预警区域的步骤包括:
当确定出所述目标预警区域时,根据所述预警任务提取出对应的预警类型,并根据所述预警类型生成对应的预警标识,所述预警标识包括图标以及文字;
将所述预警标识对应标注在所述目标预警区域内,并将所述目标预警区域突出显示在所述总区域地图中。
6.根据权利要求1所述的预警区域识别方法,其特征在于:所述方法还包括:
若判断到所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值未超过所述预设阈值,则将当前所述初始预警区域设定为重点观测区域,并每隔预设时间采集所述重点观测区域对应的天气信息,以对所述重点观测区域进行实时监测。
7.根据权利要求1所述的预警区域识别方法,其特征在于:所述方法还包括:
根据所述预警信息生成对应的预警报告,并将所述预警报告存储至预设预警数据库中;
根据所述预设预警数据库对天气预警模型进行实时更新,以使所述天气预警模型对所述总区域地图进行持续预警。
8.一种预警区域识别系统,其特征在于,所述系统包括:
显示模块,用于调用总区域地图,并将所述总区域地图实时显示在显示终端的显示界面上,其中,所述总区域地图全部覆盖所述显示界面;
提取模块,用于根据接收到的预警任务提取出对应的初始预警区域,并将所述初始预警区域映射至所述总区域地图中,所述初始预警区域具有唯一性;
判断模块,用于接收用户实时输入的圈定区域,并判断所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值是否超过预设阈值;
第一执行模块,用于若判断到所述初始预警区域和所述圈定区域之间的重叠面积与所述初始预警区域或者所述圈定区域之间的比值超过所述预设阈值,则将当前所述初始预警区域设定为目标预警区域,并向所述目标预警区域发送对应的预警信息。
9.一种计算机,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上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7中任意一项所述的预警区域识别方法。
10.一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的预警区域识别方法。
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Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110167443A1 (en) * | 2010-01-07 | 2011-07-07 | Shenzhen Tcl New Technology Ltd. | Method and device for updating regional rating table |
CN103761324A (zh) * | 2014-01-28 | 2014-04-30 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种卫星地图的气象遮挡消除方法及系统 |
US9247407B1 (en) * | 2013-08-14 | 2016-01-26 | Sprint Spectrum L.P. | Method and system of distributing alerts within a target area |
CN109522380A (zh) * | 2018-10-18 | 2019-03-26 | 国网山东省电力公司应急管理中心 | 一种面向移动应用的电网灾害综合监测预警数据系统及方法 |
CN110276254A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-09-24 | 恒锋信息科技股份有限公司 | 基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法 |
CN112179294A (zh) * | 2020-09-21 | 2021-01-05 | 杭州星网测绘技术有限公司 | 一种土地校对方法、装置以及系统 |
CN112398939A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-02-23 | 温州市气象局 | 基于通信信令的分区式气象智能预警平台 |
CN113096338A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-07-09 | 南京邮电大学 | 一种基于智慧灯杆的社区安全预警方法 |
CN113184020A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-07-30 | 卡斯柯信号有限公司 | 用于铁路行车安全及施工安全防护的预警监控显示方法 |
CN113887439A (zh) * | 2021-09-30 | 2022-01-04 | 平安银行股份有限公司 | 基于图像识别的自动预警方法、装置、设备及存储介质 |
CN115297234A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-11-04 | 广西九宇蓝科技有限公司 | 一种突发事件智能监测预警系统及方法 |
CN115879776A (zh) * | 2023-03-02 | 2023-03-31 | 四川宏华电气有限责任公司 | 一种应用于石油钻机的危险区域预警方法及系统 |
-
2023
- 2023-05-19 CN CN202310564781.6A patent/CN116303867B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110167443A1 (en) * | 2010-01-07 | 2011-07-07 | Shenzhen Tcl New Technology Ltd. | Method and device for updating regional rating table |
US9247407B1 (en) * | 2013-08-14 | 2016-01-26 | Sprint Spectrum L.P. | Method and system of distributing alerts within a target area |
CN103761324A (zh) * | 2014-01-28 | 2014-04-30 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种卫星地图的气象遮挡消除方法及系统 |
CN109522380A (zh) * | 2018-10-18 | 2019-03-26 | 国网山东省电力公司应急管理中心 | 一种面向移动应用的电网灾害综合监测预警数据系统及方法 |
CN110276254A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-09-24 | 恒锋信息科技股份有限公司 | 基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法 |
CN112179294A (zh) * | 2020-09-21 | 2021-01-05 | 杭州星网测绘技术有限公司 | 一种土地校对方法、装置以及系统 |
CN112398939A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-02-23 | 温州市气象局 | 基于通信信令的分区式气象智能预警平台 |
CN113096338A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-07-09 | 南京邮电大学 | 一种基于智慧灯杆的社区安全预警方法 |
CN113184020A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-07-30 | 卡斯柯信号有限公司 | 用于铁路行车安全及施工安全防护的预警监控显示方法 |
CN113887439A (zh) * | 2021-09-30 | 2022-01-04 | 平安银行股份有限公司 | 基于图像识别的自动预警方法、装置、设备及存储介质 |
CN115297234A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-11-04 | 广西九宇蓝科技有限公司 | 一种突发事件智能监测预警系统及方法 |
CN115879776A (zh) * | 2023-03-02 | 2023-03-31 | 四川宏华电气有限责任公司 | 一种应用于石油钻机的危险区域预警方法及系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
ZEYU MU; PEIDONG XU; KE ZHANG; TIANLU GAO; JUN ZHANG;: "Cascading Fault Early Warning and Location Method of Transmission Networks Based on Wide Area Time-Series Power System State", IEEE JOURNAL OF RADIO FREQUENCY IDENTIFICATION, pages 6 * |
亢孟军;叶蕾;朱军;王孟琪;杜清运;王明军;: "一种顾及制图区域要素密度均衡的地图变换算法", 武汉大学学报(信息科学版), pages 2096 - 2104 * |
江志晃;: "面向区域水灾预警的智能水文信息集成平台", 信息技术, no. 01, pages 167 - 170 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116303867B (zh) | 2023-08-22 |
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