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公开(公告)号：CN118761889A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411252132.3
申请日：2024-09-09
IPC: G06Q50/26 , G06Q10/063 , G06N7/01 , G06N3/092
Abstract: 本申请提供一种基于多维基础设施关系网络的城市洪涝应急处置方法，涉及灾害应急处置技术领域，方法包括：根据各类基础设施系统，构建相互依赖的多维基础设施异功能网络；根据多维基础设施异功能网络，构建与多维基础设施异功能网络对应的部分可观测马尔科夫过程；通过部分可观测马尔科夫过程对多智能深度强化学习模型进行训练，获得训练合格的城市洪涝应急处置模型；根据城市降雨数据，确定受损物理组件列表；根据多维基础设施异功能网络和受损物理组件列表，模拟城市受灾情况；通过将城市受灾情况输入城市洪涝应急处置模型进行处理，获得最佳应急处置方案。旨在基于灾害场景确定针对基础设施系统的最佳灾害应急处置方案。
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公开(公告)号：CN118735137A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411216461.2
申请日：2024-09-02
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06N7/01
Abstract: 本申请提供一种基于动态贝叶斯的洪涝灾害链情景推演方法及系统，涉及自然灾害技术领域，方法包括：构建城市暴雨内涝灾害链情景的本体模型；根据本体模型和城市暴雨内涝历史灾害事件，构建城市暴雨内涝灾害链情景；根据城市暴雨内涝灾害链情景、承灾体的属性和应对措施，构建与城市暴雨内涝灾害链情景对应的动态贝叶斯网络模型；根据动态贝叶斯网络模型中状态已知的情景要素节点和应对措施节点，确定动态贝叶斯网络模型中待预测的情景要素节点在待预测时间段处于目标状态的概率。旨在更为全面地考虑多种影响因素对灾害链情景推演过程的影响，从而提升灾害链情景推演的准确性和实现多种灾害应对方案的科学选择。
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公开(公告)号：CN118691103A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411196023.4
申请日：2024-08-29
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/40 , G06F30/28 , G06F30/15
Abstract: 本申请提供一种面向暴雨灾害链的多模型耦合交通动态风险评估方法，涉及自然灾害技术领域，方法包括：根据研究区域内的城市降雨数据和城市管网数据，确定研究区域内管网的溢水点和溢水量；通过对溢水点和溢水点的溢水量进行道路积水计算，获得研究区域内的路面积水量；根据路面积水量和研究区域内道路的平均速度，确定研究区域内道路的道路限速数据；通过对道路限速数据和研究区域内的智能体行程信息进行处理，确定暴雨灾害链场景下的交通模拟结果；根据交通模拟结果，确定承灾体的受灾情况。旨在提升受灾风险评估的准确性。
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公开(公告)号：CN116957303A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311211469.5
申请日：2023-09-20
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F17/18 , G06Q50/26 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供一种面向洪涝灾害场景的应急响应调度决策方法及系统。方法包括：根据目标时刻研究区域的降雨和基础地理数据，确定淹没范围内网格淹没水深并根据淹没等级划分规则，确定网格淹没等级；根据手机信令数据，确定网格中人数；根据网格淹没等级与人数，确定网格受灾人数；根据受灾区域划分规则，合并网格为受灾区域；通过人员重心算法确定受灾区域的受灾点和受灾人数；将受灾点所在网格淹没等级确定为其淹没等级并根据受灾人数，确定受灾点所需救援人员数；基于定义的指标函数，构建调度决策模型；根据受灾点所需救援人员数，通过非支配排序遗传算法求解调度决策模型，获得最优调度方案。旨在制定面向洪涝灾害场景的应急响应调度方案。
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公开(公告)号：CN116628519B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310868631.4
申请日：2023-07-17
Applicant: 河海大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种生态脆弱区识别方法及系统，所述方法包括：通过目标InVEST模型对待识别区域进行多种生态系统服务计算，获得所述待识别区域内每个栅格中的各种生态系统服务各自对应的计算结果；通过目标MaxEnt模型对所述待识别区域进行物种空间分布预测，获得所述待识别区域内每个栅格中的物种空间分布的预测结果；根据所述计算结果和所述预测结果，确定所述待识别区域的每个栅格的空间匹配度指数；根据所述空间匹配度指数，确定所述待识别区域内的生态脆弱区。旨在进行高精度、高效率和可扩展的生态脆弱区识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116128322A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310157922.2
申请日：2023-02-23
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种城市复杂地理场景下洪涝灾害智能体交互式应急决策方法，涉及灾害应急处理技术领域，所述方法包括：通过将城市降雨信息和城市基础地理场景信息输入城市洪涝模型，获得对应时刻的洪涝灾害数据；根据受灾人所处网格位置和所述洪涝灾害数据，确定所述受灾人的风险程度并向所述受灾人发布风险预警信息，其中，所述受灾人包括单个智能体或智能体集合；根据所述风险预警信息和所述受灾人的属性信息，确定所述受灾人的目标避灾行为规则；根据所述目标避灾行为规则，创建对应的目标任务；通过执行所述目标任务，控制所述受灾人进行避灾。旨在有效提升城市洪涝灾害应急决策的智能化和精细化。
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公开(公告)号：CN111241950A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010004348.3
申请日：2020-01-03
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的城市积水深度监测方法，通过采集城市交通监控视频作为城市积水深度的监测的数据源，使用深度学习模型检测出视频中的汽车轮胎，将轮胎作为测量积水深度的标尺，然后利用勾股定理法计算交通监控视频数据中的积水深度。本发明数据来源丰富且容易获取，从已有的城市交通监控视频中采集数据，能够以一种经济的方式，快速准确地测量出城市内不同地方的积水深度，方便人民群众提前规划出行路线，以及遇到危险时的逃生路线规划，为城市积水预警迅速提供决策依据，最大限度地减轻由积水带来的损失。
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公开(公告)号：CN109800779A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811467928.5
申请日：2015-12-10
Applicant: 河海大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开利用D-S证据理论融合FCM算法的变化检测方法，其特征是，首先求取两个时相遥感影像对应波段差、两个时相的变化矢量的幅值、两个时相的光谱夹角的余弦，然后作为FCM的输入，分别得到各自的模糊划分矩阵，将模糊划分矩阵中的每一类的模糊度作为证据理论的质量函数，最后利用证据理论对上述三个划分矩阵进行融合，得到新的模糊划分矩阵，据此得到最终的变化检测结果。本发明所达到的有益效果：本方法为基于FCM和D-S证据理论的变化检测方法，利用证据理论融合波段差、变化矢量幅值和光谱角信息输入FCM模型后的检测结果，消除变化检测中的不确定性，使得变化检测的结果更加可靠，也更加具有稳健性。
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公开(公告)号：CN106485693B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201610813818.4
申请日：2016-09-09
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了卡方变换结合MRF模型的多时相遥感影像变化检测方法，步骤依次为，输入多时相遥感影像、影像配准、辐射归一化校正、计算多时相差异影像、迭代CST变换检测、输入MRF模型，基于差异影像的模值获取最终的变化检测结果。本发明克服了现有技术难以解决高空间分辨率遥感影像背景信息复杂、噪声干扰严重的问题。
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