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申请/专利权人:烟台市水文中心(烟台市水土保持监测站)
摘要:本申请提供了一种智慧水利工程巡查巡检方法,涉及水利工程技术领域,安装水质传感器,实时监测并传输数据至中央控制平台,平台利用深度学习预测潜在污染源和污染高风险区域,无人机执行精细化巡查,通过遗传算法规划最优飞行路径,确保覆盖所有重要监测点和新识别的漂浮物位置,对水域图像进行分析,识别漂浮物位置并分类,判断适宜的打捞方式,对于无人机适合打捞的漂浮物,系统动态构建无向图模型,实时调整路径以高效打捞并监控负载,确保作业安全。集成物联网、深度学习、遗传算法和实时监控技术,实现对水利工程的高效、智能化管理。
主权项:1.一种智慧水利工程巡查巡检方法,其特征在于,所述方法包括:S1、布设固定监测站点,安装水质传感器,实时采集水质数据并传输至中央控制平台,利用深度学习模型分析历史水质数据,预测潜在污染源和污染高风险区域,设置检测参数和预警机制;S2、根据历史水质数据预测结果,确定潜在污染源和污染高风险区域,并在这些区域设置水样采集点,为无人机规划初始路径,确保覆盖所有高风险区域和采集点,无人机按照规划路径进行精细巡查,搭载高精度摄像头和多光谱传感器确认污染状况,在高风险区域和预定采集点进行水样采集;S3、根据无人机获取的水域图像,识别水域中漂浮物的位置并分类,判断漂浮物适合无人机打捞、水下机器人打捞还是人工打捞;S4、若适合无人机打捞,根据漂浮物位置,在原有路径规划基础上,额外构建一个动态无向图模型,加入新的漂浮物节点,重新规划路径,打捞起漂浮物后,计算剩余体积和承载重量,达到阈值时返航,根据剩余节点位置,再次重新进行路径规划;S5、若适合水下机器人,根据打捞漂浮物和位置水下机器人规划路径,实时监控打捞漂浮物所占体积和重量,实时规划水下机器人的路径;S6、水样采集后,水样被运送至实验室进行分析,所述水质数据通过无线网络上传至中央平台,利用大数据和深度学习模型对历史水质数据和新水质数据进行综合分析,识别污染高风险区域,生成详细的水质报告;S7、用户通过平台实时查看巡查状态,并根据分析结果调整水域管理策略或布设应急措施。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 烟台市水文中心(烟台市水土保持监测站) 一种智慧水利工程巡查巡检方法
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