CN116681307B - 基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示方法及系统 - Google Patents
基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116681307B CN116681307B CN202310712284.6A CN202310712284A CN116681307B CN 116681307 B CN116681307 B CN 116681307B CN 202310712284 A CN202310712284 A CN 202310712284A CN 116681307 B CN116681307 B CN 116681307B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- value
- preset
- risk
- threshold
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 230000004927 fusion Effects 0.000 title claims abstract description 11
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 94
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 claims abstract description 36
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 51
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 50
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims description 33
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 20
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 20
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 16
- 239000000428 dust Substances 0.000 claims description 4
- 238000005496 tempering Methods 0.000 claims description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000003891 environmental analysis Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及河道四乱监管技术领域,尤其涉及基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示方法及系统;本发明通过从采集端、分析端以及显示端三个角度进行分析,且通过数据反馈的方式进行监管预警,有助于及时的对存在四乱的子河道进行显示和追溯,通过从运行风险值和运行击穿值两个维度为采集端进行分析,有助于提高分析结果的准确性,以及提高数据采集的有效性和真实性,而通过分析端判断目标河道是否受到四乱影响,即通过对河道特征图像进行监管评估分析,以便及时的进行预警监管,及时的对存在四乱的子河道进行管理和追溯,通过对显示数据进行数据呈现监管评估分析,以判断数据显示端是否正常运行,以便为后续的地点追踪提供基础。
Description
技术领域
本发明涉及河道四乱监管技术领域,尤其涉及基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示方法及系统。
背景技术
河湖岸线的有效保护和合理利用对沿岸地区生态文明和经济社会发展具有重要的作用,在河湖管理范围内乱占、乱采、乱堆、乱建将对河湖生态环境、行洪安全带来极大的隐患;
河道管理范围内的监测工作,及时掌握重要河湖清理整治情况,动态监测河湖问题整改进展,有助于提升河湖管理现代化和精细化水平。
针对上述的技术缺陷,现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示方法及系统,去解决上述提出的技术缺陷,本发明通过从采集端、分析端以及显示端三个角度进行分析,且通过数据反馈的方式进行监管预警,有助于及时的对存在四乱的子河道进行显示和追溯,通过从运行风险值和运行击穿值两个维度为采集端进行分析,有助于提高分析结果的准确性,以及提高数据采集的有效性和真实性,而通过分析端判断目标河道是否受到四乱影响,即通过对河道特征图像进行监管评估分析,以便及时的进行预警监管,及时的对存在四乱的子河道进行管理和追溯。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示系统,包括服务器、数据采集单元、采集分析单元、环境分析单元、自检分析单元以及预警显示单元;
当服务器生成监管指令时,并将监管指令发送至数据采集单元,数据采集单元在接收到运管指令后,立即采集目标河道的河道特征图像和监测点的运行数据,其中,运行数据包括监测点内部收发器的异常风险值和监测点的运行线路风险值,并将运行数据和河道特征图像分别对应发送至采集分析单元和环境分析单元;
采集分析单元接收到运行数据后,立即对运行数据进行数据有效评估分析,将得到的正常信号发送至环境分析单元,将得到的异常信号发送至预警显示单元和自检分析单元;
环境分析单元在接收到河道特征图像和正常信号后,立即对河道特征图像进行监管评估分析,将得到的预警信号发送至自检分析单元和预警显示单元;
自检分析单元在接收到异常信号和预警信号后,立即采集数据显示端的显示数据,显示数据包括显示特征图像和中控主板的运行延误值,并对显示数据进行数据呈现监管评估分析,得到运行信号和风险指令,将运行信号发送至预警显示单元。
优选的,所述采集分析单元的数据有效评估分析过程如下:
S1:将目标河道等距划分为i个子长度段,i为大于零的自然数,在各个子长度内设置监测点,采集到监测点开始运行时刻到结束运行时刻之间的时长,并将其标记为时间阈值,获取到时间阈值内监测点内部收发器的异常风险值,异常风险值指的是时间阈值内收发器的运行温度超出预设运行温度阈值的部分与收发器的平均运动电压超出预设平均运行电压阈值的部分以及收发器开始接收信号时刻到发送信号完成时刻之间的时长超出预设时长的部分经数据归一化处理后得到的积值,并将异常风险值与预设异常风险值阈值进行比对分析,若异常风险值大于预设异常风险值阈值,则将异常风险值大于预设异常风险值阈值的部分标记为运行风险值;
S12:获取到时间阈值内监测点的运行线路风险值,运行线路风险值指的是时间阈值内环境干扰值与线路运行电流超出预设线路运行电流的部分经去量钢化后得到的积值,环境干扰值指的是环境湿度超出预设环境湿度阈值的部分与环境粉尘值经数据归一化处理后得到和值,并将运行线路风险值与预设运行线路风险值阈值进行比对分析,若运行线路风险值大于预设运行线路风险值阈值,则将运行线路风险值大于预设运行线路风险值阈值的部分与预设运行线路风险值阈值的比值标记为运行击穿值,将运行风险值和运行击穿值与其内部录入存储的预设运行风险值阈值和预设运行击穿值阈值进行比对分析:
若运行风险值与预设运行风险值阈值的比值小于等于一,且运行击穿值减去预设运行击穿值阈值得到的值小于等于零,则生成正常信号;
若运行风险值与预设运行风险值阈值的比值大于一,或运行击穿值减去预设运行击穿值阈值得到的值大于零,则生成异常信号。
优选的,所述环境分析单元的监管评估分析过程如下:
获取到目标河道的划界范围,进而获取到时间阈值内各个子长度段内目标河道的划界范围内的河道特征图像,将河道特征图像划分为k个子区域块,k为大于零的自然数,并将各个子区域块的河道特征图像与预设河道特征图像进行差异度比对,若各个子区域块的河道特征图像与预设河道特征图像存在差异,则获取到河道特征图像与预设河道特征图像的差异值,进而获取到时间阈值内各个子长度段内目标河道的划界范围内的差异值Ci,并将差异值Ci与其内部录入存储的预设差异值阈值进行比对分析:
若差异值Ci小于等于预设差异值阈值,则不生成任何信号;
若差异值Ci大于预设差异值阈值,则生成预警信号。
优选的,所述自检分析单元的数据呈现监管评估分析过程如下:
第一步:将时间阈值划分为o个子时间段,o为大于零的自然数,获取到各个子时间段内数据显示端的显示特征图像,获取到子时间段内数据显示端的显示特征图像,从显示特征图像中获取到画面缺失面积和画面抖动次数,并将画面缺失面积与画面抖动次数超出预设画面抖动次数阈值的部分经数据归一化处理后得到的积值标记为信息完整风险值,以此构建信息完整风险值的集合A,获取到集合A中的均值,并将其标记为平均信息完整风险值;
第二步:获取到时间阈值数据显示端内部的中控主板的运行延误值,运行延误值指的是中控主板的运行温度超出预设运行温度阈值的部分与延误风险值经去量纲化处理后的积值,延误风险值指的是中控主板开始控制显示面板时刻到显示面板完成信息更新时刻之间的时长超出预设时长的部分与网络延误值超出预设网络延误值阈值的部分经数据归一化处理后得到的和值,并将运行延误值与预设运行延误值阈值进行比对分析,若运行延误值大于预设运行延误值阈值,则将运行延误值大于预设运行延误值阈值的部分标记为数据延误风险值;
第三步:将平均信息完整风险值和数据延误风险值与其内部录入存储的预设平均信息完整风险值阈值和预设数据延误风险值阈值进行减法分析:
若平均信息完整风险值减去预设平均信息完整风险值阈值得到的值小于等于零,且数据延误风险值减去预设数据延误风险值阈值得到的值小于等于零,则生成运行信号;
若平均信息完整风险值减去预设平均信息完整风险值阈值得到的值大于零,且数据延误风险值减去预设数据延误风险值阈值得到的值大于零,则生成风险指令。
优选的,当生成风险指令时,立即获取到平均信息完整风险值大于预设平均信息完整风险值阈值的部分和数据延误风险值大于预设数据延误风险值阈值的部分,并将其分别标记为过险显示值GX和过险滞后值GZ;
根据公式得到信息呈现风险评估系数,其中,a1和a2分别为过险显示值和过险滞后值的预设比例因子系数,a1和a2均为大于零的正数,a3为预设修正系数,取值为2.342,F为信息呈现风险评估系数,将信息呈现风险评估系数F与其内部录入存储的预设信息呈现风险评估系数区间进行比对分析:
若信息呈现风险评估系数F大于预设信息呈现风险评估系数区间中的最大值,则生成一级风险信号;
若信息呈现风险评估系数F位于预设信息呈现风险评估系数区间之内,则生成二级风险信号;
若信息呈现风险评估系数F小于预设信息呈现风险评估系数区间中的最小值,则生成三级风险信号。
本发明的有益效果如下:
本发明通过从采集端、分析端以及显示端三个角度进行分析,且通过数据反馈的方式进行监管预警,有助于及时的对存在四乱的子河道进行显示和追溯,通过从运行风险值和运行击穿值两个维度为采集端进行分析,有助于提高分析结果的准确性,以及提高数据采集的有效性和真实性,而通过分析端判断目标河道是否受到四乱影响,即通过对河道特征图像进行监管评估分析,以便及时的进行预警监管,及时的对存在四乱的子河道进行管理和追溯;
本发明通过对显示端进行分析,即通过对显示数据进行数据呈现监管评估分析,以判断数据显示端是否正常运行,以便为后续的地点追踪提供基础,同时将存在四乱的子河道对应的监测点编号以数字的形式进行显示,同时显示监测点编号内的历史记录视频,以便后续的追溯,提高追溯的准确性和高效性,且根据显示端不同的故障风险等级情况进行合理、针对性的管理,以便提高显示面板显示数据的完整性和有效性,同时便于后续的四乱定位。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明;
图1是本发明方法参考分析图;
图2是本发明系统流程框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,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,都属于本发明保护的范围。
实施例1
请参阅图1至图2所示,本发明为 基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示方法,包括以下步骤:
步骤一:采集目标河道的河道特征图像和监测点的运行数据,并将监测点的运行数据发送至步骤二中,将河道特征图像发送至步骤三中;
步骤二:对运行数据进行数据有效评估分析,以判断监测点是否正常运行,若异常,则输出预警,若正常,则进入步骤三;
步骤三:对河道特征图像进行监管评估分析,判断目标河道是否受到四乱影响,若存在四乱,则将对应子河道标记为红色;
步骤四:采集数据显示端的显示数据,对显示数据进行数据呈现监管评估分析,以判断数据显示端是否正常运行,以便为后续的地点追踪提供基础,若正常运行,则进入步骤五,若异常运行,则进入步骤六;
步骤五:将步骤三子河道对应监测点编号以数字的形式进行显示,同时显示监测点编号内的历史记录视频,以便后续的追溯;
步骤六:对数据显示端进行风险划分分析,根据显示端不同的故障风险等级情况进行合理、针对性的管理。
实施例2
基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示系统,包括服务器、数据采集单元、采集分析单元、环境分析单元、自检分析单元以及预警显示单元,服务器与数据采集单元呈单向通讯连接,数据采集单元与采集分析单元和环境分析单元均呈单向通讯连接,采集分析单元与环境分析单元、自检分析单元以及预警显示单元均呈单向通讯连接,环境分析单元与自检分析单元和预警显示单元均呈单向通讯连接;
当服务器生成监管指令时,并将监管指令发送至数据采集单元,数据采集单元在接收到运管指令后,立即采集目标河道的河道特征图像和监测点的运行数据,其中,运行数据包括监测点内部收发器的异常风险值和监测点的运行线路风险值,并将运行数据和河道特征图像分别对应发送至采集分析单元和环境分析单元,采集分析单元接收到运行数据后,立即对运行数据进行数据有效评估分析,以判断监测点是否正常运行,进而有助于保证采集数据的有效性和真实性,具体的数据有效评估分析过程如下:
将目标河道等距划分为i个子长度段,i为大于零的自然数,在各个子长度内设置监测点,采集到监测点开始运行时刻到结束运行时刻之间的时长,并将其标记为时间阈值,获取到时间阈值内监测点内部收发器的异常风险值,异常风险值指的是时间阈值内收发器的运行温度超出预设运行温度阈值的部分与收发器的平均运动电压超出预设平均运行电压阈值的部分以及收发器开始接收信号时刻到发送信号完成时刻之间的时长超出预设时长的部分经数据归一化处理后得到的积值,并将异常风险值与预设异常风险值阈值进行比对分析,若异常风险值大于预设异常风险值阈值,则将异常风险值大于预设异常风险值阈值的部分标记为运行风险值,需要说明的是,运行风险值的是一个反映监测点运行状态的影响参数;
获取到时间阈值内监测点的运行线路风险值,运行线路风险值指的是时间阈值内环境干扰值与线路运行电流超出预设线路运行电流的部分经去量钢化后得到的积值,环境干扰值指的是环境湿度超出预设环境湿度阈值的部分与环境粉尘值经数据归一化处理后得到和值,并将运行线路风险值与预设运行线路风险值阈值进行比对分析,若运行线路风险值大于预设运行线路风险值阈值,则将运行线路风险值大于预设运行线路风险值阈值的部分与预设运行线路风险值阈值的比值标记为运行击穿值,需要说明的是,运行击穿值的数值越大,则监测点运行异常风险越大,将运行风险值和运行击穿值与其内部录入存储的预设运行风险值阈值和预设运行击穿值阈值进行比对分析:
若运行风险值与预设运行风险值阈值的比值小于等于一,且运行击穿值减去预设运行击穿值阈值得到的值小于等于零,则生成正常信号,并将正常信号发送至环境分析单元;
若运行风险值与预设运行风险值阈值的比值大于一,或运行击穿值减去预设运行击穿值阈值得到的值大于零,则生成异常信号,并将异常信号发送至预警显示单元和自检分析单元,预警显示单元在接收到异常信号后,立即将异常信号所对应的监测点标记为黄色,进而提醒工作人员及时的对监测点进行维护,以提高数据采集的有效性和真实性;
环境分析单元在接收到河道特征图像和正常信号后,立即对河道特征图像进行监管评估分析,判断目标河道是否受到四乱影响,以便及时的进行预警监管,具体的监管评估分析过程如下:
获取到目标河道的划界范围,进而获取到时间阈值内各个子长度段内目标河道的划界范围内的河道特征图像,将河道特征图像划分为k个子区域块,k为大于零的自然数,并将各个子区域块的河道特征图像与预设河道特征图像进行差异度比对,若各个子区域块的河道特征图像与预设河道特征图像存在差异,则获取到河道特征图像与预设河道特征图像的差异值,进而获取到时间阈值内各个子长度段内目标河道的划界范围内的差异值,标号为Ci,并将差异值Ci与其内部录入存储的预设差异值阈值进行比对分析:
若差异值Ci小于等于预设差异值阈值,则判定目标河道未受到四乱影响,不生成任何信号;
若差异值Ci大于预设差异值阈值,则判定目标河道受到四乱影响,生成预警信号,并将预警信号发送至自检分析单元和预警显示单元,预警显示单元在接收到预警信号后,立即将预警信号所对应的子长度段河道标记为红色,进而有助于及时的对存在四乱的子河道进行管理和追溯。
实施例3
自检分析单元在接收到异常信号和预警信号后,立即采集数据显示端的显示数据,显示数据包括显示特征图像和中控主板的运行延误值,并对显示数据进行数据呈现监管评估分析,以判断数据显示端是否正常运行,以便为后续的地点追踪提供基础,具有的数据呈现监管评估分析过程如下:
将时间阈值划分为o个子时间段,o为大于零的自然数,获取到各个子时间段内数据显示端的显示特征图像,获取到子时间段内数据显示端的显示特征图像,从显示特征图像中获取到画面缺失面积和画面抖动次数,并将画面缺失面积与画面抖动次数超出预设画面抖动次数阈值的部分经数据归一化处理后得到的积值标记为信息完整风险值,以此构建信息完整风险值的集合A,获取到集合A中的均值,并将其标记为平均信息完整风险值,其中,平均信息完整风险值是一个反映数据显示端状态的影响参数;
获取到时间阈值数据显示端内部的中控主板的运行延误值,运行延误值指的是中控主板的运行温度超出预设运行温度阈值的部分与延误风险值经去量纲化处理后的积值,延误风险值指的是中控主板开始控制显示面板时刻到显示面板完成信息更新时刻之间的时长超出预设时长的部分与网络延误值超出预设网络延误值阈值的部分经数据归一化处理后得到的和值,并将运行延误值与预设运行延误值阈值进行比对分析,若运行延误值大于预设运行延误值阈值,则将运行延误值大于预设运行延误值阈值的部分标记为数据延误风险值,需要说明的是,数据延误风险值的数值越大,则数据显示端运行故障风险越大,将平均信息完整风险值和数据延误风险值与其内部录入存储的预设平均信息完整风险值阈值和预设数据延误风险值阈值进行减法分析:
若平均信息完整风险值减去预设平均信息完整风险值阈值得到的值小于等于零,且数据延误风险值减去预设数据延误风险值阈值得到的值小于等于零,则生成运行信号,并将运行信号发送至预警显示单元,预警显示单元在接收到运行信号后,立即获取预警信号所对应的子长度段河道内的监测点编号,并以数字的形式进行显示,同时显示监测点编号内的历史记录视频,以便后续的追溯,提高追溯的准确性和高效性;
若平均信息完整风险值减去预设平均信息完整风险值阈值得到的值大于零,且数据延误风险值减去预设数据延误风险值阈值得到的值大于零,则生成风险指令,当生成风险指令时,立即获取到平均信息完整风险值大于预设平均信息完整风险值阈值的部分和数据延误风险值大于预设数据延误风险值阈值的部分,并将其分别标记为过险显示值和过险滞后值,分别标号为GX和GZ;
根据公式得到信息呈现风险评估系数,其中,a1和a2分别为过险显示值和过险滞后值的预设比例因子系数,比例因子系数用于修正各项参数在公式计算过程中出现的偏差,从而使得计算结果更加准确,a1和a2均为大于零的正数,a3为预设修正系数,取值为2.342,F为信息呈现风险评估系数,系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值,便于后续比较,关于系数的大小,取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的系数;只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可,将信息呈现风险评估系数F与其内部录入存储的预设信息呈现风险评估系数区间进行比对分析:
若信息呈现风险评估系数F大于预设信息呈现风险评估系数区间中的最大值,则生成一级风险信号;
若信息呈现风险评估系数F位于预设信息呈现风险评估系数区间之内,则生成二级风险信号;
若信息呈现风险评估系数F小于预设信息呈现风险评估系数区间中的最小值,则生成三级风险信号,其中,一级风险信号、二级风险信号以及三级风险信号所对应的故障风险依次降低,并将一级风险信号、二级风险信号以及三级风险信号发送至预警显示单元,预警显示单元在接收到一级风险信号、二级风险信号以及三级风险信号后,立即做出一级风险信号、二级风险信号以及三级风险信号的预设预警操作,进而及时的对数据显示面板进行维护,以便提高显示面板显示数据的完整性和有效性,同时便于后续的四乱定位;
综上所述,本发明通过从采集端、分析端以及显示端三个角度进行分析,且通过数据反馈的方式进行监管预警,有助于及时的对存在四乱的子河道进行显示和追溯,通过从运行风险值和运行击穿值两个维度为采集端进行分析,有助于提高分析结果的准确性,以及提高数据采集的有效性和真实性,而通过分析端判断目标河道是否受到四乱影响,即通过对河道特征图像进行监管评估分析,以便及时的进行预警监管,及时的对存在四乱的子河道进行管理和追溯,此外,通过对显示端进行分析,即通过对显示数据进行数据呈现监管评估分析,以判断数据显示端是否正常运行,以便为后续的地点追踪提供基础,同时将存在四乱的子河道对应的监测点编号以数字的形式进行显示,同时显示监测点编号内的历史记录视频,以便后续的追溯,提高追溯的准确性和高效性,且根据显示端不同的故障风险等级情况进行合理、针对性的管理,以便提高显示面板显示数据的完整性和有效性,同时便于后续的四乱定位。
阈值的大小的设定是为了便于比较,关于阈值的大小,取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据设定基数数量;只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式,公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置,以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:采集目标河道的河道特征图像和监测点的运行数据,并将监测点的运行数据发送至步骤二中,将河道特征图像发送至步骤三中;
步骤二:对运行数据进行数据有效评估分析,以判断监测点是否正常运行,若异常,则输出预警,若正常,则进入步骤三;
步骤三:对河道特征图像进行监管评估分析,判断目标河道是否受到四乱影响,若存在四乱,则将对应子河道标记为红色;
步骤四:采集数据显示端的显示数据,对显示数据进行数据呈现监管评估分析,以判断数据显示端是否正常运行,以便为后续的地点追踪提供基础,若正常运行,则进入步骤五,若异常运行,则进入步骤六;
步骤五:将步骤三子河道对应监测点编号以数字的形式进行显示,同时显示监测点编号内的历史记录视频,以便后续的追溯;
步骤六:对数据显示端进行风险划分分析,根据显示端不同的故障风险等级情况进行合理、针对性的管理;
数据有效评估分析过程如下:
S1:将目标河道等距划分为i个子长度段,i为大于零的自然数,在各个子长度内设置监测点,采集到监测点开始运行时刻到结束运行时刻之间的时长,并将其标记为时间阈值,获取到时间阈值内监测点内部收发器的异常风险值,异常风险值指的是时间阈值内收发器的运行温度超出预设运行温度阈值的部分与收发器的平均运动电压超出预设平均运行电压阈值的部分以及收发器开始接收信号时刻到发送信号完成时刻之间的时长超出预设时长的部分经数据归一化处理后得到的积值,并将异常风险值与预设异常风险值阈值进行比对分析,若异常风险值大于预设异常风险值阈值,则将异常风险值大于预设异常风险值阈值的部分标记为运行风险值;
S12:获取到时间阈值内监测点的运行线路风险值,运行线路风险值指的是时间阈值内环境干扰值与线路运行电流超出预设线路运行电流的部分经去量钢化后得到的积值,环境干扰值指的是环境湿度超出预设环境湿度阈值的部分与环境粉尘值经数据归一化处理后得到和值,并将运行线路风险值与预设运行线路风险值阈值进行比对分析,若运行线路风险值大于预设运行线路风险值阈值,则将运行线路风险值大于预设运行线路风险值阈值的部分与预设运行线路风险值阈值的比值标记为运行击穿值,将运行风险值和运行击穿值与其内部录入存储的预设运行风险值阈值和预设运行击穿值阈值进行比对分析:
若运行风险值与预设运行风险值阈值的比值小于等于一,且运行击穿值减去预设运行击穿值阈值得到的值小于等于零,则生成正常信号;
若运行风险值与预设运行风险值阈值的比值大于一,或运行击穿值减去预设运行击穿值阈值得到的值大于零,则生成异常信号;
监管评估分析过程如下:
获取到目标河道的划界范围,进而获取到时间阈值内各个子长度段内目标河道的划界范围内的河道特征图像,将河道特征图像划分为k个子区域块,k为大于零的自然数,并将各个子区域块的河道特征图像与预设河道特征图像进行差异度比对,若各个子区域块的河道特征图像与预设河道特征图像存在差异,则获取到河道特征图像与预设河道特征图像的差异值,进而获取到时间阈值内各个子长度段内目标河道的划界范围内的差异值Ci,并将差异值Ci与其内部录入存储的预设差异值阈值进行比对分析:
若差异值Ci小于等于预设差异值阈值,则不生成任何信号;
若差异值Ci大于预设差异值阈值,则生成预警信号;
数据呈现监管评估分析过程如下:
第一步:将时间阈值划分为o个子时间段,o为大于零的自然数,获取到各个子时间段内数据显示端的显示特征图像,获取到子时间段内数据显示端的显示特征图像,从显示特征图像中获取到画面缺失面积和画面抖动次数,并将画面缺失面积与画面抖动次数超出预设画面抖动次数阈值的部分经数据归一化处理后得到的积值标记为信息完整风险值,以此构建信息完整风险值的集合A,获取到集合A中的均值,并将其标记为平均信息完整风险值;
第二步:获取到时间阈值数据显示端内部的中控主板的运行延误值,运行延误值指的是中控主板的运行温度超出预设运行温度阈值的部分与延误风险值经去量纲化处理后的积值,延误风险值指的是中控主板开始控制显示面板时刻到显示面板完成信息更新时刻之间的时长超出预设时长的部分与网络延误值超出预设网络延误值阈值的部分经数据归一化处理后得到的和值,并将运行延误值与预设运行延误值阈值进行比对分析,若运行延误值大于预设运行延误值阈值,则将运行延误值大于预设运行延误值阈值的部分标记为数据延误风险值;
第三步:将平均信息完整风险值和数据延误风险值与其内部录入存储的预设平均信息完整风险值阈值和预设数据延误风险值阈值进行减法分析:
若平均信息完整风险值减去预设平均信息完整风险值阈值得到的值小于等于零,且数据延误风险值减去预设数据延误风险值阈值得到的值小于等于零,则生成运行信号;
若平均信息完整风险值减去预设平均信息完整风险值阈值得到的值大于零,且数据延误风险值减去预设数据延误风险值阈值得到的值大于零,则生成风险指令。
2.基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示系统,其特征在于,包括服务器、数据采集单元、采集分析单元、环境分析单元、自检分析单元以及预警显示单元;
当服务器生成监管指令时,并将监管指令发送至数据采集单元,数据采集单元在接收到运管指令后,立即采集目标河道的河道特征图像和监测点的运行数据,其中,运行数据包括监测点内部收发器的异常风险值和监测点的运行线路风险值,并将运行数据和河道特征图像分别对应发送至采集分析单元和环境分析单元;
采集分析单元接收到运行数据后,立即对运行数据进行数据有效评估分析,将得到的正常信号发送至环境分析单元,将得到的异常信号发送至预警显示单元和自检分析单元;
环境分析单元在接收到河道特征图像和正常信号后,立即对河道特征图像进行监管评估分析,将得到的预警信号发送至自检分析单元和预警显示单元;
自检分析单元在接收到异常信号和预警信号后,立即采集数据显示端的显示数据,显示数据包括显示特征图像和中控主板的运行延误值,并对显示数据进行数据呈现监管评估分析,得到运行信号和风险指令,将运行信号发送至预警显示单元;
所述采集分析单元的数据有效评估分析过程如下:
S1:将目标河道等距划分为i个子长度段,i为大于零的自然数,在各个子长度内设置监测点,采集到监测点开始运行时刻到结束运行时刻之间的时长,并将其标记为时间阈值,获取到时间阈值内监测点内部收发器的异常风险值,异常风险值指的是时间阈值内收发器的运行温度超出预设运行温度阈值的部分与收发器的平均运动电压超出预设平均运行电压阈值的部分以及收发器开始接收信号时刻到发送信号完成时刻之间的时长超出预设时长的部分经数据归一化处理后得到的积值,并将异常风险值与预设异常风险值阈值进行比对分析,若异常风险值大于预设异常风险值阈值,则将异常风险值大于预设异常风险值阈值的部分标记为运行风险值;
S12:获取到时间阈值内监测点的运行线路风险值,运行线路风险值指的是时间阈值内环境干扰值与线路运行电流超出预设线路运行电流的部分经去量钢化后得到的积值,环境干扰值指的是环境湿度超出预设环境湿度阈值的部分与环境粉尘值经数据归一化处理后得到和值,并将运行线路风险值与预设运行线路风险值阈值进行比对分析,若运行线路风险值大于预设运行线路风险值阈值,则将运行线路风险值大于预设运行线路风险值阈值的部分与预设运行线路风险值阈值的比值标记为运行击穿值,将运行风险值和运行击穿值与其内部录入存储的预设运行风险值阈值和预设运行击穿值阈值进行比对分析:
若运行风险值与预设运行风险值阈值的比值小于等于一,且运行击穿值减去预设运行击穿值阈值得到的值小于等于零,则生成正常信号;
若运行风险值与预设运行风险值阈值的比值大于一,或运行击穿值减去预设运行击穿值阈值得到的值大于零,则生成异常信号;
所述环境分析单元的监管评估分析过程如下:
获取到目标河道的划界范围,进而获取到时间阈值内各个子长度段内目标河道的划界范围内的河道特征图像,将河道特征图像划分为k个子区域块,k为大于零的自然数,并将各个子区域块的河道特征图像与预设河道特征图像进行差异度比对,若各个子区域块的河道特征图像与预设河道特征图像存在差异,则获取到河道特征图像与预设河道特征图像的差异值,进而获取到时间阈值内各个子长度段内目标河道的划界范围内的差异值Ci,并将差异值Ci与其内部录入存储的预设差异值阈值进行比对分析:
若差异值Ci小于等于预设差异值阈值,则不生成任何信号;
若差异值Ci大于预设差异值阈值,则生成预警信号;
所述自检分析单元的数据呈现监管评估分析过程如下:
第一步:将时间阈值划分为o个子时间段,o为大于零的自然数,获取到各个子时间段内数据显示端的显示特征图像,获取到子时间段内数据显示端的显示特征图像,从显示特征图像中获取到画面缺失面积和画面抖动次数,并将画面缺失面积与画面抖动次数超出预设画面抖动次数阈值的部分经数据归一化处理后得到的积值标记为信息完整风险值,以此构建信息完整风险值的集合A,获取到集合A中的均值,并将其标记为平均信息完整风险值;
第二步:获取到时间阈值数据显示端内部的中控主板的运行延误值,运行延误值指的是中控主板的运行温度超出预设运行温度阈值的部分与延误风险值经去量纲化处理后的积值,延误风险值指的是中控主板开始控制显示面板时刻到显示面板完成信息更新时刻之间的时长超出预设时长的部分与网络延误值超出预设网络延误值阈值的部分经数据归一化处理后得到的和值,并将运行延误值与预设运行延误值阈值进行比对分析,若运行延误值大于预设运行延误值阈值,则将运行延误值大于预设运行延误值阈值的部分标记为数据延误风险值;
第三步:将平均信息完整风险值和数据延误风险值与其内部录入存储的预设平均信息完整风险值阈值和预设数据延误风险值阈值进行减法分析:
若平均信息完整风险值减去预设平均信息完整风险值阈值得到的值小于等于零,且数据延误风险值减去预设数据延误风险值阈值得到的值小于等于零,则生成运行信号;
若平均信息完整风险值减去预设平均信息完整风险值阈值得到的值大于零,且数据延误风险值减去预设数据延误风险值阈值得到的值大于零,则生成风险指令。
3.根据权利要求2所述的基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示系统,其特征在于,当生成风险指令时,立即获取到平均信息完整风险值大于预设平均信息完整风险值阈值的部分和数据延误风险值大于预设数据延误风险值阈值的部分,并将其分别标记为过险显示值GX和过险滞后值GZ;
根据公式得到信息呈现风险评估系数,其中,a1和a2分别为过险显示值和过险滞后值的预设比例因子系数,a1和a2均为大于零的正数,a3为预设修正系数,取值为2.342,F为信息呈现风险评估系数,将信息呈现风险评估系数F与其内部录入存储的预设信息呈现风险评估系数区间进行比对分析:
若信息呈现风险评估系数F大于预设信息呈现风险评估系数区间中的最大值,则生成一级风险信号;
若信息呈现风险评估系数F位于预设信息呈现风险评估系数区间之内,则生成二级风险信号;
若信息呈现风险评估系数F小于预设信息呈现风险评估系数区间中的最小值,则生成三级风险信号。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310712284.6A CN116681307B (zh) | 2023-06-15 | 2023-06-15 | 基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310712284.6A CN116681307B (zh) | 2023-06-15 | 2023-06-15 | 基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116681307A CN116681307A (zh) | 2023-09-01 |
CN116681307B true CN116681307B (zh) | 2023-11-14 |
Family
ID=87778992
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310712284.6A Active CN116681307B (zh) | 2023-06-15 | 2023-06-15 | 基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116681307B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117495083B (zh) * | 2023-10-24 | 2024-04-12 | 中交广州航道局有限公司 | 一种护岸边坡稳定性监测系统及方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102150280B1 (ko) * | 2019-10-02 | 2020-09-01 | 주식회사 제이비티 | 도시 하천 관리를 위한 연계 플랫폼 |
CN112418557A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-02-26 | 清研灵智信息咨询(北京)有限公司 | 基于云服务的数据分析和预测系统及方法 |
CN112945298A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-06-11 | 南京国凰智能科技有限公司 | 基于物联网和图像分析技术的河道护坡安全在线实时监测方法及云监测平台 |
CN113658024A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-11-16 | 浙江鼎胜环保技术有限公司 | 一种河道运维管理平台 |
WO2023061039A1 (zh) * | 2021-10-13 | 2023-04-20 | 中通服和信科技有限公司 | 基于物联网的尾矿库风险监测预警系统 |
CN116202590A (zh) * | 2023-03-07 | 2023-06-02 | 江苏新晖测控科技有限公司 | 一种城区河道大数据监测液位告警系统及方法 |
CN116246407A (zh) * | 2023-05-04 | 2023-06-09 | 浙江农林大学 | 一种基于人工智能的农林区域火灾预警监管系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20210163324A1 (en) * | 2019-12-01 | 2021-06-03 | Jiangsu Easthigh Environmental Holdings Ltd. | River course treatment integration system |
-
2023
- 2023-06-15 CN CN202310712284.6A patent/CN116681307B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102150280B1 (ko) * | 2019-10-02 | 2020-09-01 | 주식회사 제이비티 | 도시 하천 관리를 위한 연계 플랫폼 |
CN112418557A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-02-26 | 清研灵智信息咨询(北京)有限公司 | 基于云服务的数据分析和预测系统及方法 |
CN112945298A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-06-11 | 南京国凰智能科技有限公司 | 基于物联网和图像分析技术的河道护坡安全在线实时监测方法及云监测平台 |
CN113658024A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-11-16 | 浙江鼎胜环保技术有限公司 | 一种河道运维管理平台 |
WO2023061039A1 (zh) * | 2021-10-13 | 2023-04-20 | 中通服和信科技有限公司 | 基于物联网的尾矿库风险监测预警系统 |
CN116202590A (zh) * | 2023-03-07 | 2023-06-02 | 江苏新晖测控科技有限公司 | 一种城区河道大数据监测液位告警系统及方法 |
CN116246407A (zh) * | 2023-05-04 | 2023-06-09 | 浙江农林大学 | 一种基于人工智能的农林区域火灾预警监管系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
河道巡查管理系统设计与实现;安东 等;《河道巡查管理系统设计与实现》;全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116681307A (zh) | 2023-09-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109827077B (zh) | 一种水流量漏损预警方法、系统、装置以及存储介质 | |
CN116681307B (zh) | 基于多端融合反馈的河道四乱监管追溯显示方法及系统 | |
CN116633816A (zh) | 一种基于企业数字化的传媒展示终端安全监管预警系统 | |
CN116246407A (zh) | 一种基于人工智能的农林区域火灾预警监管系统 | |
CN117010597B (zh) | 一种基于物联网的智慧城市安防监控云平台 | |
CN116800517A (zh) | 一种基于数据分析的数据采集智能管理系统 | |
CN104462445A (zh) | 网页访问数据的处理方法和装置 | |
CN103750552A (zh) | 一种智能取样方法及其在香烟质量控制的应用 | |
CN116884193A (zh) | 一种基于多端感应融合的芯片工厂智慧生产监控警报系统 | |
CN110836952A (zh) | 利用排放源监测数据调整排放源清单的空气质量预报方法和装置 | |
CN113053063A (zh) | 基于移动端的灾害在线处置流程实现方法 | |
CN116614525A (zh) | 一种基于大数据分析的地块土壤环境快速监测系统 | |
CN114429308A (zh) | 一种基于大数据的企业安全风险评估方法及系统 | |
CN117394337A (zh) | 一种电网负荷预警方法及其系统 | |
CN117032004A (zh) | 基于物联网的工业生产自动化控制平台 | |
CN117032415A (zh) | 一种基于温度变化的设备数据监管系统及方法 | |
CN111859050A (zh) | 一种轧机数据可视化方法、装置及服务器 | |
CN116522096B (zh) | 基于动作捕捉的三维数字孪生内容智能制作方法 | |
CN101782763B (zh) | 统计过程控制的监控方法 | |
CN114338348A (zh) | 一种智能告警方法、装置、设备及可读存储介质 | |
CN117522651A (zh) | 一种基于数据分析的矿业环境污染监测管理系统 | |
CN117491787A (zh) | 一种芯片生产设备电磁干扰检测系统 | |
CN116739299A (zh) | 一种任务信息处理方法与系统 | |
CN116271930A (zh) | 醇类精制工艺的远程遥控控制系统 | |
CN116566839A (zh) | 一种电力企业通信资源质量评估系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |