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公开(公告)号：CN117456356A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311356080.X
申请日：2023-10-19
Applicant: 南京信息工程大学 , 河北省气象灾害防御和环境气象中心(河北省预警信息发布中心)
IPC: G06V20/10 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的城市内涝视频识别预警方法，包括：收集城市内涝图片数据，生成json格式的标签数据；将json格式数据处理成二值化图像格式；对积水图像数据进行包括旋转、缩放、色域变换、高斯模糊等预处理工作；将预处理后的图像数据与对应的标签数据输入DeepLabV3+深度学习模型中进行训练，获得最佳模型训练权重文件；输入城市内涝视频数据利用模型逐帧进行识别，将模型识别后的视频数据逐帧计算积水像素占整幅图像像素的比例，用来表征长时间序列城市内涝的动态范围变化过程。本发明能够将城市内广泛分布的监控设施作为城市内涝的监测媒介对积水状况进行实时地识别，并能反应城市内涝的动态变化。
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公开(公告)号：CN119600444A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411650899.1
申请日：2024-11-19
Applicant: 河北省气象灾害防御和环境气象中心(河北省预警信息发布中心)
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/776 , G06V10/30 , G06V10/32 , G06T5/90 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V20/13 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了基于YOLOv8的城市内涝范围识别方法，该方法构建了一个从社交媒体上收集的城市内涝数据集，并按照9：1的比例划分为训练集和测试集；其次，分别设计了K折交叉验证、样本规模对比实验、复杂场景检测实验训练YOLOv8‑seg不同网络版本模型；为根据特定环境条件和计算资源选择合适的YOLOv8配置提供了明确的指导方针。本发明通过采用yolov8‑seg模型对城市内涝进行实例分割，证明了实例分割在城市内涝识别任务中准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118172217A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410286213.9
申请日：2024-03-13
Applicant: 河北省气象灾害防御和环境气象中心(河北省预警信息发布中心)
Abstract: 本发明公开了一种考虑蓄滞洪区的极端降水影响评估方法，包括以下步骤：获取极端降水的致灾因子危险度、承灾体暴露度、承灾体脆弱性以及蓄滞洪区影响度；对所述致灾因子危险度、承灾体暴露度、承灾体脆弱性以及蓄滞洪区影响度作相乘处理，获得极端降水影响指数；基于所述极端降水影响指数，划分极端降水影响等级，完成对极端降水的影响评估。本发明考虑蓄滞洪区的影响，评估过程可操作性强，解决了建模过程繁琐的问题，结果更符合实际，为极端降水过程发生前的灾害影响预估，过程中的跟踪分析以及结束后的快速评估奠定技术基础。
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公开(公告)号：CN114692432A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210444822.3
申请日：2022-04-26
Applicant: 河北省气象灾害防御和环境气象中心(河北省预警信息发布中心)
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明属于气象预测技术领域，具体涉及一种城市暴雨积水模拟实时订证的预报系统及方法。本发明要解决的是城市暴雨实时订证的预报模式的技术问题，提供了一种城市暴雨实时订证的预报方法；采用模型计算与积水监测同化处理，确定局部产汇流系数和排水系数，是基于模型计算结果与积水监测结果数据同化，并通过同化参数订证来完成的数学模式；所提出的模式可以提高城市暴雨预报模拟的精度，通过实时修正产汇流系数和排水系数可以提高计算效率，采用模型计算与积水监测同化处理可以增加计算稳定性。
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公开(公告)号：CN117874414A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311670219.8
申请日：2023-12-07
Applicant: 北京师范大学 , 河北省气象灾害防御和环境气象中心(河北省预警信息发布中心)
Abstract: 本发明提供一种承灾体脆弱性评估方法及装置，方法包括：获取暴雨事件数据集；对所述暴雨事件数据集进行指标提取处理，得到暴雨致灾因子；根据所述暴雨致灾因子，得到重现期暴雨致灾强度；根据所述重现期暴雨致灾强度，得到暴雨致灾因子危险性强度综合指数；根据所述暴雨致灾因子危险性强度综合指数，对承灾体进行脆弱性评估，得到承灾体暴雨脆弱性曲线。本发明的方案能够综合历史降水数据及历史灾情数据来定量、客观、全面的评价暴雨灾害对主要承灾体脆弱性的影响、实现暴雨对多承灾体的脆弱性评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116109143A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310362358.8
申请日：2023-04-07
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种面向暴雨洪涝灾害风险分析的地形起伏影响指数确定方法、系统、装置及存储介质，包括以下步骤：获取研究地区的数字高程模型DEM数据；以DEM数据栅格单元作为计算单元，利用栅格值间的差异计算水流数据，其中，水流数据包括水流下降方向和水流汇总指数。本发明以数字高程模型DEM作为输入数据，以栅格数值作为计算对象，确定水流数据，以反映暴雨洪涝灾害过程中水流传播方向，并通过水流数据反演计算汇水区，在宏观角度，以汇水区作为研究对象计算得到汇水区面积与汇水区坡度总和指数；在微观角度，以栅格水流下降方向作为计算因子，结合宏观与微观影响因素计算得到面向暴雨洪涝灾害的地形起伏影响指数。
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公开(公告)号：CN115860268B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310134699.X
申请日：2023-02-20
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑XGBOOST模型的短时强降水预测方法，属于城市内涝监测预警领域。现有短时强降水预测模型多依赖雷达数据，不适用于雷达数据缺失或失真的情况。此外还可以依赖大气环境物理量进行预测，但多使用机器学习方法和CNN等深度学习方法，机器学习方法无法很好的应对特征变量很多的情况及提取特征变量的时间变化特征；而CNN等深度学习方法可以很好的提取特征，但无法很好的运行特征进行预测。因此，提出一种基于CNN‑XGBOOST模型的短时强降水预测方法，本方法可以在不需求雷达回波数据的情况下进行短时强降水预测，同时可以提取特征变量的时间变化特征，并充分利用提取出的特征进行预测。
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公开(公告)号：CN114297953B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111599073.3
申请日：2021-12-24
Applicant: 河北省气象灾害防御中心 , 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种山区大风灾害风险区划方法，属于气象防灾减灾领域。本发明利用流体动力学CFD仿真软件进行山体投影面地表风场模拟，获得山体投影面与地表面交线相交的每个栅格的风速；再利用#imgabs0#计算获得山地的全域风场，最后根据所建立的风灾风险区划指标体系进行相应的风险区划。该技术方法有效地弥补了现有山区大风灾害风险区划方法的不足，充分考虑了山区地形对风场模拟的影响，合理地实现了对山区进行大风灾害风险区划。本发明方法使用方便，易于实现。
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公开(公告)号：CN116109143B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310362358.8
申请日：2023-04-07
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种面向暴雨洪涝灾害风险分析的地形起伏影响指数确定方法、系统、装置及存储介质，包括以下步骤：获取研究地区的数字高程模型DEM数据；以DEM数据栅格单元作为计算单元，利用栅格值间的差异计算水流数据，其中，水流数据包括水流下降方向和水流汇总指数。本发明以数字高程模型DEM作为输入数据，以栅格数值作为计算对象，确定水流数据，以反映暴雨洪涝灾害过程中水流传播方向，并通过水流数据反演计算汇水区，在宏观角度，以汇水区作为研究对象计算得到汇水区面积与汇水区坡度总和指数；在微观角度，以栅格水流下降方向作为计算因子，结合宏观与微观影响因素计算得到面向暴雨洪涝灾害的地形起伏影响指数。
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公开(公告)号：CN114297953A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111599073.3
申请日：2021-12-24
Applicant: 河北省气象灾害防御中心 , 南京信息工程大学 , 南京宸象空间信息技术有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种山区大风灾害风险区划方法，属于气象防灾减灾领域。本发明利用流体动力学CFD仿真软件进行山体投影面地表风场模拟，获得山体投影面与地表面交线相交的每个栅格的风速；再利用计算获得山地的全域风场，最后根据所建立的风灾风险区划指标体系进行相应的风险区划。该技术方法有效地弥补了现有山区大风灾害风险区划方法的不足，充分考虑了山区地形对风场模拟的影响，合理地实现了对山区进行大风灾害风险区划。本发明方法使用方便，易于实现。
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