CN114662797B - 一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法和*** - Google Patents

一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法和*** Download PDF

Info

Publication number
CN114662797B
CN114662797B CN202210527176.7A CN202210527176A CN114662797B CN 114662797 B CN114662797 B CN 114662797B CN 202210527176 A CN202210527176 A CN 202210527176A CN 114662797 B CN114662797 B CN 114662797B
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
road
flood
ponding
target
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
Application number
CN202210527176.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114662797A (zh
Inventor
邵泽华
李勇
刘彬
权亚强
梁永增
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengdu Qinchuan IoT Technology Co Ltd
Original Assignee
Chengdu Qinchuan IoT Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengdu Qinchuan IoT Technology Co Ltd filed Critical Chengdu Qinchuan IoT Technology Co Ltd
Priority to CN202210527176.7A priority Critical patent/CN114662797B/zh
Publication of CN114662797A publication Critical patent/CN114662797A/zh
Priority to US17/810,647 priority patent/US11721191B1/en
Application granted granted Critical
Publication of CN114662797B publication Critical patent/CN114662797B/zh
Priority to US18/332,694 priority patent/US20230326321A1/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/10—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to calamitous events, e.g. tornados or earthquakes
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B27/00—Alarm systems in which the alarm condition is signalled from a central station to a plurality of substations
    • G08B27/006—Alarm systems in which the alarm condition is signalled from a central station to a plurality of substations with transmission via telephone network
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G06Q50/265—Personal security, identity or safety
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B31/00—Predictive alarm systems characterised by extrapolation or other computation using updated historic data
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
    • G16Y20/10—Information sensed or collected by the things relating to the environment, e.g. temperature; relating to location
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y30/00—IoT infrastructure
    • G16Y30/10—Security thereof
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/10—Detection; Monitoring
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/50—Safety; Security of things, users, data or systems
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A50/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE in human health protection, e.g. against extreme weather

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Geology (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

本说明书实施例提供一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法和***。该方法包括：通过气象管理平台获取目标区域的目标时间段内的降水信息；通过水务平台获取目标区域的排水能力信息；基于降水信息以及排水能力信息，确定目标区域在目标时间段的区域积水信息；以及根据区域积水信息，生成目标区域的第一水灾预警信息。

Description

一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法和***
技术领域
本说明书涉及物联网领域，特别涉及一种基于物联网的基于物联网的智慧城市水灾预警方法和***。
背景技术
在现代生活中，水灾是指山洪、河水暴涨、城市内涝、融雪等所造成的灾害事故。水灾通常会使城市区域内的道路出现积水甚至被淹没，给城市的交通和正常生活带来巨大不便。
因此，需要一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法。该方法可以基于物联网通过对水灾进行预警，从而避免人们盲目前往水灾区域。同时，还可以使救援方迅速展开抢险救援。
发明内容
本发明包括一种基于物联网的基于物联网的智慧城市水灾预警方法、***、装置及存储介质，用于对水灾进行预警，避免人们盲目前往水灾区域。
发明内容包括一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法，所述方法包括：通过气象管理平台获取目标区域的目标时间段内的降水信息；通过水务平台获取所述目标区域的排水能力信息；基于所述降水信息以及所述排水能力信息，确定所述目标区域在所述目标时间段的区域积水信息；以及根据所述区域积水信息，生成所述目标区域的第一水灾预警信息。
发明内容包括根据一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法，当所述目标区域的区域积水信息满足第一预设条件时，通过交通管理平台获取所述目标区域的路网信息；通过所述水务平台获取所述目标区域的历史区域积水信息以及所述目标区域中各条道路的历史道路积水信息；根据所述路网信息、所述降水信息、所述排水能力信息、所述历史区域积水信息以及所述历史道路积水信息，确定所述目标区域中所述各条道路在所述目标时间段的道路积水信息；基于所述道路积水信息，确定所述目标区域中的积水路段；以及根据所述目标区域中的积水路段，生成所述目标区域的第二水灾预警信息。
发明内容包括根据一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法，获取所述目标区域内各条道路的道路积水信息；针对所述目标区域中的每条道路，通过地理信息***获取该道路的环境信息；根据该道路的所述道路积水信息以及所述环境信息，确定该道路在所述目标时间段的道路损毁信息；以及基于所述目标区域内各条道路对应的道路损毁信息，生成所述目标区域的第三水灾预警信息。
发明内容包括根据一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法，当所述目标区域的区域积水信息满足第二预设条件时，通过交通管理平台获取所述目标区域第一预设范围内的道路监控信息；基于所述道路监控信息，确定目标终端，所述目标终端为对其进行水灾预警提醒的目标人员所使用的终端；以及向所述目标终端发送所述第一水灾预警信息。
发明内容包括根据一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法，当所述目标区域的区域积水信息满足第三预设条件时，通过应急管理平台获取所述目标区域的第二预设范围内的救援信息，所述救援信息至少包括救援方的信息；以及向所述救援方发送救援提醒信息。
发明内容包括一种基于物联网的智慧城市水灾预警***，所述***包括用户平台、服务平台、水灾预警管理平台、传感网络平台以及对象平台，所述水灾预警管理平台被配置为执行以下操作：通过气象管理平台获取目标区域的目标时间段内的降水信息；通过水务平台获取所述目标区域的排水能力信息；基于所述降水信息以及所述排水能力信息，确定所述目标区域在所述目标时间段的区域积水信息；以及根据所述区域积水信息，生成所述目标区域的第一水灾预警信息。
发明内容包括根据一种基于物联网的智慧城市水灾预警***，所述水灾预警管理平台进一步被配置为使所述***：当所述目标区域的区域积水信息满足第一预设条件时，通过交通管理平台获取所述目标区域的路网信息；通过所述水务平台获取所述目标区域的历史区域积水信息以及所述目标区域中各条道路的历史道路积水信息；根据所述路网信息、所述降水信息、所述排水能力信息、所述历史区域积水信息以及所述历史道路积水信息，确定所述目标区域中所述各条道路在所述目标时间段的道路积水信息；基于所述道路积水信息，确定所述目标区域中的积水路段；以及根据所述目标区域中的积水路段，生成所述目标区域的第二水灾预警信息。
发明内容包括根据一种基于物联网的智慧城市水灾预警***，所述水灾预警管理平台进一步被配置为使所述***：获取所述目标区域内各条道路的道路积水信息；针对所述目标区域中的每条道路，通过地理信息***获取该道路的环境信息；根据该道路的所述道路积水信息以及所述环境信息，确定该道路在所述目标时间段的道路损毁信息；以及基于所述目标区域内各条道路对应的道路损毁信息，生成所述目标区域的第三水灾预警信息。
发明内容包括根据一种基于物联网的智慧城市水灾预警***，所述水灾预警管理平台进一步被配置为使所述***：当所述目标区域的区域积水信息满足第二预设条件时，通过交通管理平台获取所述目标区域第一预设范围内的道路监控信息；基于所述道路监控信息，确定目标终端，所述目标终端为对其进行水灾预警提醒的目标人员所使用的终端；以及向所述目标终端发送所述第一水灾预警信息。
发明内容包括根据一种基于物联网的智慧城市水灾预警***，所述水灾预警管理平台进一步被配置为使所述***：当所述目标区域的区域积水信息满足第三预设条件时，通过应急管理平台获取所述目标区域的第二预设范围内的救援信息，所述救援信息至少包括救援方的信息；以及向所述救援方发送救援提醒信息。
发明内容包括一种基于物联网的智慧城市水灾预警装置，所述装置包括：至少一个处理器以及至少一个存储器；所述至少一个存储器用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现本说明书任一实施例所述的基于物联网的智慧城市水灾预警方法。
发明内容包括一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机运行如上述实施例中任一实施例所述的基于物联网的智慧城市水灾预警方法。
本发明包括的基于物联网的基于物联网的智慧城市水灾预警方法、***、装置及存储介质，通过预测区域积水信息、道路积水信息以及道路损毁信息，可以确定出应水灾造成的积水路段以及损毁路段，从而进行相应的水灾预警提醒，可以有效避免居民因不了解水灾情况而造成的不利影响，以及可以为救援方提供相关救援信息，使得救援方可以迅速展开抢险救援，进一步保障了居民的生命财产安全。
附图说明
本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
图1是根据本说明书一些实施例所示的智慧城市水灾预警***的应用场景示意图；
图2是根据本说明书一些实施例所示的智慧城市水灾预警***的示意图；
图3是根据本说明书一些实施例所示的一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法的示例性流程图；
图4是根据本说明书一些实施例所示的积水路段的确定方法的示例性流程图；
图5A是根据本说明书一些实施例所示的道路积水信息确定模型的示例结构图；
图5B是根据本说明书一些实施例所示的路网图结构数据的示意图；
图6是根据本说明书一些实施例所示的第三水灾预警信息的确定方法的示例性流程图；
图7是根据本说明书一些实施例所示的道路损毁确定模型的示例结构图；
图8是根据本说明书一些实施例所示的水灾路段的实际受灾情况确定方法的示例性流程图；
图9是根据本说明书一些实施例所示的水灾预警信息的发送方法的示例性流程图；
图10是根据本说明书一些实施例所示的救援提醒方法的示例性流程图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例。对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解，本文使用的“***”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素。而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的***所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
图1是根据本说明书一些实施例所示的智慧城市水灾预警***的应用场景示意图。
在一些实施例中，智慧城市水灾预警***的应用场景100可以包括目标区域的相关信息110、网络120、存储器130、处理设备140和终端150。在一些实施例中，应用场景100中的组件可以经由网络120（例如无线连接、有线连接或其组合），以实现彼此连接和/或通信。例如，处理设备140可以通过网络120连接到存储器130。
目标区域的相关信息110是指一个或多个可能或正在遭受水灾的位置或区域内的用于水灾预警的信息。在一些实施例中，目标区域的相关信息110可以包括但不限于目标区域的降水信息110-1、排水能力信息110-2、路网信息110-3、环境信息110-4等。关于降水信息110-1、排水能力信息110-2、路网信息110-3、环境信息110-4更多内容可以参见图3-图6及其相关描述。在一些实施例中，目标区域的相关信息110可以经由网络传送至处理设备140和/或终端150进行处理，以生成水灾预警的相关信息。例如，第一水灾预警信息。
网络120可以包括提供能够促进应用场景100的信息和/或数据交换的任何合适的网络。在一些实施例中，应用场景100的一个或多个组件（例如，处理设备140、存储器130和终端150）之间可以通过网络120交换信息和/或数据。网络120可以包括局域网（LAN）、广域网（WAN）、有线网络、无线网络等或其任意组合。在一些实施例中，网络120可以是有线网络或无线网络中的任意一种或多种。在一些实施例中，网络120可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络120可以包括有线或无线网络接入点，例如基站和/或网络交换点。通过这些网络接入点，应用场景100的一个或多个组件可连接到网络120以交换数据和/或信息。
存储器130可以用于存储数据、指令和/或任何其他信息。在一些实施例中，存储器130可以是处理设备140的一部分。在一些实施例中，存储器130可以与应用场景100的至少一个组件（例如，处理设备140、终端150）通信。在一些实施例中，存储器130可以储存处理设备140用来执行或使用以完成本说明书中描述的示例性方法的数据和/或指令。例如，存储器130可以存储用于判断积水风险等级的预设条件。又例如，存储器130可以存储一个或多个机器学习模型。在一些实施例中，存储器130还可以可包括大容量存储器、可移除存储器等或其任意组合。
处理设备140可以处理与智慧城市水灾预警***的应用场景100有关的信息和/或数据，以执行本说明书中描述的一个或以上功能。例如，处理设备140可以基于目标区域的降水信息和排水能力信息，确定目标区域的区域积水风险等级。在一些实施例中，处理设备140可以包括一个或以上处理引擎（例如，单芯片处理引擎或多芯片处理引擎）。仅作为示例，处理设备140可以包括中央处理单元（CPU）。处理设备140可以处理从其他设备或***组成部分中获得的数据、信息和/或处理结果。并基于这些数据、信息和/或处理结果执行程序指令，以执行本说明书中描述的一个或以上功能。
终端150可以指用户所使用的一个或多个终端或软件。在一些实施例中，用户（如，水灾预警管理人员、水灾救援指挥专家等）可以是终端150的所有者。在一些实施例中，终端150可以包括移动设备、平板电脑、笔记本电脑、可穿戴智能终端等或其任意组合。在一些实施例中，终端150可以为具有定位功能的设备。例如，终端150可以为目标人员的移动设备。移动设备可以收到某一区域可能会出现积水，尽量不要前往该区域的信息。又例如，终端150可以为救援方的传呼装置，传呼装置可以收到救援提醒信息。
应当注意智慧城市水灾预警***的应用场景100仅仅是为了说明的目的而提供的，并不意图限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本说明书的描述，做出多种修改或变化。例如，智慧城市水灾预警***的应用场景100可以在其它设备上实现类似或不同的功能。然而，这些变化和修改不会背离本申请的范围。
物联网***是一种包括用户平台、服务平台、管理平台、传感网络平台、对象平台中部分或全部平台的信息处理***。用户平台是指以用户为主导的平台，可以获取用户的需求以及将信息反馈给用户的平台。服务平台指可以为用户提供输入和输出服务的平台。管理平台可以实现统筹、协调各功能平台（如传感网络平台、对象平台）之间的联系和协作，汇聚着物联网运行体系的信息，可以为物联网运行体系提供感知管理和控制管理功能。传感网络平台可以实现连接管理平台和对象平台，起着感知信息传感通信和控制信息传感通信的功能。对象平台是对感知信息生成和控制信息进行执行的功能平台。
物联网***中信息的处理可以分为感知信息的处理流程及控制信息的处理流程，控制信息可以是基于感知信息而生成的信息。其中，感知信息的处理是由对象平台获取感知信息，并通过传感网络平台传递至管理平台。控制信息则是由管理平台通过传感网络平台下发至对象平台，进而实现对相应对象的控制。
在一些实施例中，将物联网***应用于水灾预警时，可以将其称之为基于物联网的智慧城市水灾预警***。
图2是根据本说明书一些实施例所示的智慧城市水灾预警***的示意图。如图2所示，智慧城市水灾预警***200可以基于物联网***实现。智慧城市水灾预警***200包括用户平台210、服务平台220、水灾预警管理平台230、传感网络平台240和对象平台250。在一些实施例中，智慧城市水灾预警***200可以为处理设备140的一部分或由处理设备140实现。
用户平台210可以指以用户为主导的平台。例如，用户平台可以通过终端（例如，终端150）获取用户的输入指令，接收水灾预警信息（如，第一水灾预警信息、第二水灾预警信息、第三水灾预警信息等）。
服务平台220指可以为用户提供输入和输出服务的平台。例如，服务平台可以给用户平台发送第一水灾预警信息等。
水灾预警管理平台230可以指统筹、协调各功能平台之间的联系和协作，汇聚着物联网全部的信息。为物联网运行体系提供感知管理和控制管理功能的平台。例如，水灾预警管理平台230可以通过气象管理平台获取目标区域的目标时间段内的降水信息；通过水务平台获取目标区域的排水能力信息；基于降水信息以及排水能力信息，确定目标区域在目标时间段的区域积水信息；以及根据区域积水信息，生成目标区域的第一水灾预警信息。水灾预警管理平台可以包括图1中的处理设备以及其他组件。在一些实施例中，水灾预警管理平台可以是由管理人员、人工智能、或由预设规则操控的远程平台。
传感网络平台240可以指对传感通信进行管理的功能平台。在一些实施例中，传感网络平台240可以连接水灾预警管理平台230和对象平台250，实现感知信息传感通信和控制信息传感通信的功能。在一些实施例中，传感网络平台可以包括多个传感网络分平台。
对象平台250可以指感知信息生成的功能平台。在一些实施例中，对象平台可以获取信息。例如，获取不同的目标区域的道路积水信息等。
在一些实施例中，智慧城市水灾预警***200可以应用于水灾预警的多种场景。在一些实施例中，智慧城市水灾预警***200可以获取目标区域中获取多种场景下的用于水灾预警的相关信息（例如，降水信息、排水能力信息、路网信息、历史积水信息、环境信息、道路监控信息等），以得到各个场景下的水灾预警信息（如，第一水灾预警信息、第二水灾预警信息、第三水灾预警信息等）。在一些实施例中，智慧城市水灾预警***200可以基于获取到各个场景下的用于水灾预警的相关数据，得到整个区域（如整个城市）的水灾预警信息。
水灾预警的多种场景可以包括如学校、地铁、道路、建筑工地、居民小区、商场、办公场所等。例如，可以包括预警工作管理、道路情况预测、目标人员管理、水灾救援方管理等。需要说明的是以上场景仅为示例，并不对智慧城市水灾预警***200的具体应用场景起限制作用，本领域技术人员可以在本实施例公开的内容基础上，将智慧城市水灾预警***200应用于其他合适的任何场景。
在一些实施例中，智慧城市水灾预警***200可以应用于预警工作管理。在应用于预警工作管理时，智慧城市水灾预警***200可以将通过气象管理平台采集到的相关的数据（如，降水信息等）和水务平台采集到的相关的数据（如，排水能力），上传至传感网络平台240，传感网络平台240可以对收集到的数据进行汇总处理，例如，传感网络平台240可以将收集到的相关数据进行按时间划分、按降水强度归类、按区域划分等。传感网络平台240再将进一步汇总处理后的数据上传至水灾预警管理平台230，由水灾预警管理平台230基于对收集到的数据的处理做出与预警工作相关的策略或指令。例如，确定目标区域的区域积水风险等级、生成不同程度的水灾预警信息、启动水灾预警等。
在一些实施例中，智慧城市水灾预警***200可以应用于道路情况预测。在应用于道路情况预测时，智慧城市水灾预警***200可以将通过交通管理平台获取到的目标区域（如，学校）的路网信息、通过水务平台获取到的目标区域的历史区域积水信息和目标区域中各条道路的历史道路积水信息以及通过地理信息***获取到目标区域内的道路的环境信息，上传至传感网络平台240，传感网络平台240可以对收集到的数据进行汇总处理，例如，传感网络平台240可以将收集到的数据进行按路网复杂程度（如，路口的数量）进行划分、历史及积水程度进行分类等。传感网络平台240再将进一步汇总处理后的数据上传至水灾预警管理平台230。由水灾预警管理平台230基于对收集到的数据的处理确定与道路情况相关的预测信息。例如，距离学校5km范围内的区域在目标时间段的各条道路的积水风险、积水路段、道路损毁风险等。
在一些实施例中，智慧城市水灾预警***200可以应用于目标人员管理。在应用于目标人员管理时，智慧城市水灾预警***200可以将通过交通管理平台获取到的道路监控信息（如，监控视频等）上传至传感网络平台240，传感网络平台240可以对收集到的道路监控信息进行汇总处理，例如，传感网络平台240可以将收集到的道路监控信息进行按距离水灾发生位置远近进行排序、距离最近的水灾严重程度进行分类等。传感网络平台240再将进一步汇总处理后的数据上传至水灾预警管理平台230，由水灾预警管理平台230基于对收集到的数据的处理做出与目标人员管理相关的策略或指令。如距离水灾发生位置5km范围内的区域在目标时间段的区域拥堵程度，以及区域内各道路在目标时间段的道路拥堵程度。
在一些实施例中，智慧城市水灾预警***200可以应用于水灾救援方管理。在应用于水灾救援方管理时，对象平台250可以用于采集与救援方相关的数据，如救援方的位置等。智慧城市水灾预警***200还可以通过应急管理平台获取目标区域的救援信息。对象平台250可以将采集到的与上述相关的数据上传至传感网络平台240，传感网络平台240可以对收集到的数据进行汇总处理。例如，传感网络平台240可以将收集到的数据进行按水灾救援区域划分、按救援方当前位置划分数据等。传感网络平台240再将进一步汇总处理后的数据上传至水灾预警管理平台230，由水灾预警管理平台230基于对收集到的数据的处理做出与救援方管理相关的策略或指令。如救援方的确定、救援方到救援地路线的确定等。
在一些实施例中，智慧城市水灾预警***200可以由多个水灾预警子***构成，每个子***可以应用于一种场景。智慧城市水灾预警***200可以对各个子***获取的数据、输出的数据进行综合管理与处理，进而得到用于辅助水灾预警的相关策略或指令。
例如，智慧城市水灾预警***200可以包括分别应用于预警工作管理的子***、应用于道路情况预测的子***、应用于目标人员管理的子***、应用于水灾救援方管理的子***。智慧城市水灾预警***200作为各个子***的上级***。
以下将以智慧城市水灾预警***200管理各个子***并基于子***获取相应数据以得到用于水灾预警的策略为例进行说明：
智慧城市水灾预警***200可以基于预警工作管理的子***获取目标区域的降水信息、排水能力信息等相关数据；基于道路情况预测的子***获取目标区域的路网信息、历史区域积水信息、历史道路积水信息以及目标区域内的道路的环境信息等相关数据；基于目标人员管理的子***获取道路监控信息等相关数据；基于水灾救援方管理的子***获取救援方的位置等。
智慧城市水灾预警***200在进行上述数据获取时，可以分别对应各个子***单独设置多个对象平台进行数据采集。
智慧城市水灾预警***200在获取到上述数据后，通过传感网络平台240对收集到的数据进行汇总处理。传感网络平台240再将进一步汇总处理后的数据通过传感网络平台240的数据库上传至水灾预警管理平台230。由水灾预警管理平台230基于对收集到的数据的处理确定与水灾预警相关的预测数据。
例如，传感网络平台240可以获取气象管理平台上的目标区域的第一预设时间段内的降水信息和水务平台上的目标区域的排水能力信息。传感网络平台240可以将上述信息上传至水灾预警管理平台230，由水灾预警管理平台230基于上述信息，确定目标区域的区域积水风险信息，生成目标区域的第一水灾预警信息。
例如，当目标区域的区域积水风险等级满足第一预设条件时，传感网络平台240可以获取交通管理平台上的目标区域的路网信息和水务平台上的目标区域的历史区域积水信息以及目标区域中各条道路的历史道路积水信息。传感网络平台240可以将上述信息上传至水灾预警管理平台230，由水灾预警管理平台230基于上述信息，确定各条道路的积水路段，生成目标区域的第二水灾预警信息。
又例如，传感网络平台240还可以获取对象平台上的目标区域内各条道路的道路积水信息以及地理信息***上的道路的环境信息。传感网络平台240可以将上述信息上传至水灾预警管理平台230，由水灾预警管理平台230基于上述信息，确定该道路的道路损毁信息，从而确定第三水灾预警信息。
再例如，当目标区域的区域积水风险等级满足第二预设条件时，传感网络平台240可以获取交通管理平台上的目标区域第一预设范围内的道路监控信息。传感网络平台240可以将道路监控信息上传至水灾预警管理平台230，由水灾预警管理平台230基于道路监控信息，确定目标终端，并向目标人员的目标终端发送第一水灾预警信息。
再例如，当目标区域的区域积水风险等级满足第三预设条件时，传感网络平台240可以获取应急管理平台上的目标区域的第二预设范围内的救援信息。传感网络平台240可以将救援信息上传至水灾预警管理平台230，由水灾预警管理平台230基于救援信息，向救援方发送救援提醒信息。
对于本领域的技术人员来说，在了解该***的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，将***移用到其他任何合适的场景下。
以下将以智慧城市水灾预警***200应用于水灾预警场景为例对智慧城市水灾预警***200进行具体说明。
水灾预警管理平台230可以配置为通过气象管理平台获取目标区域的第一预设时间段内的降水信息；通过水务平台获取目标区域的排水能力信息；基于降水信息以及排水能力信息，确定目标区域的区域积水风险等级；以及根据区域积水风险等级，生成目标区域的第一水灾预警信息。关于生成目标区域的第一水灾预警信息的更多内容，参见图3及其相关描述，此处不再赘述。
在一些实施例中，水灾预警管理平台230还可以被配置为当目标区域的区域积水风险等级满足第一预设条件时，通过交通管理平台获取目标区域的路网信息；通过水务平台获取目标区域的历史积水情况；根据路网信息以及历史积水情况，确定目标区域中各条道路的道路积水风险；基于道路积水风险，确定目标区域中的积水路段；以及根据目标区域中的积水路段，生成目标区域的第二水灾预警信息。关于生成目标区域的第二水灾预警信息的更多内容，参见图4及其相关描述，此处不再赘述。
在一些实施例中，水灾预警管理平台230还可以被配置为获取目标区域内各条道路的道路积水风险；针对目标区域中的每条道路，通过地理信息***获取该道路的环境信息；根据该道路的道路积水风险以及环境信息，确定该道路的道路损毁信息；以及基于目标区域内各条道路对应的道路损毁信息，确定目标区域的第三水灾预警信息。
在一些实施例中，水灾预警管理平台230还可以被配置为当目标区域的区域积水风险等级满足第二预设条件时，通过交通管理平台获取目标区域第一预设范围内的道路监控信息；基于道路监控信息，确定目标终端，目标终端为对其进行水灾预警提醒的目标人员所使用的终端；以及向目标终端发送第一水灾预警信息。关于向目标终端发送第一水灾预警信息的更多内容，参见图9及其相关描述，此处不再赘述。
在一些实施例中，水灾预警管理平台230还可以被配置为当目标区域的区域积水风险等级满足第三预设条件时，通过应急管理平台获取目标区域的第二预设范围内的救援信息，救援信息至少包括救援方的信息；以及向救援方发送救援提醒信息。关于向救援方发送救援提醒信息的更多内容，参见图10及其相关描述，此处不再赘述。
需要注意的是，以上对于***及其组成部分的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该***的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个组成部分进行任意组合，或者构成子***与其他组成部分连接。例如，传感网络平台和救援管理平台可以整合在一个组成部分中。又例如，各个组成部分可以共用一个存储器，各个组成部分也可以分别具有各自的存储器。诸如此类的变形，均在本说明书的保护范围之内。
图3是根据本说明书一些实施例所示的一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法的示例性流程图。在一些实施例中，流程300可以由智慧城市水灾预警***200或水灾预警管理平台230执行。
在一些实施例中，智慧城市水灾预警***200或水灾预警管理平台230可以根据实际需要执行流程300。
在一些实施例中，智慧城市水灾预警***200可以响应于用户（如政府工作人员）提交的水灾预警请求，根据水灾预警请求执行本说明书实施例提供的水灾预警方法，以确定目标区域的区域积水信息。其中，水灾预警请求可以是用于预估目标区域正遭受或可能遭受的降水导致的目标区域的积水情况的操作指令。例如，用户可以通过用户平台210输入水灾预警请求，服务平台220可以解析该水灾预警请求以确定目标区域正在遭受或可能遭受的降水情况（如暴雨的降雨情况）并发送到水灾预警管理平台230，水灾预警管理平台230可以根据水灾预警请求执行流程300以确定目标区域的积水情况。
在一些实施例中，智慧城市水灾预警***200可以持续或周期性执行流程300，以实现对目标区域积水情况的实时监控。在一些实施例中，智慧城市水灾预警***200可以根据其他方法的需要（如后续流程600、流程800等），执行流程300。
如图3所示，流程300可以包括下述步骤；
步骤310，通过气象管理平台获取目标区域的目标时间段内的降水信息。
气象管理平台可以指记录有目标区域的天气信息的云平台或数据库。例如，气象管理平台可以是目标区域气象观察站的数据库。气象管理平台可以是外部数据库。气象管理平台可以与智慧城市水灾预警***200中的至少一个平台（如服务平台220、水灾预警管理平台230等）通信，从而将降水信息发送到水灾预警管理平台230。在一些实施例中，气象管理平台中的数据可以通过传感网络平台240中的气象传感器获取。例如，气象管理平台可以根据气象卫星、雨量气象站等气象传感器获取的气象信息确定目标区域当前或未来的天气信息。示例性地，可以根据雨量气象站获取的降雨信息确定当前的降水信息，并结合气象卫星获取的气象云图预估未来的降水信息。再例如，气象管理平台可以实时记录天气信息，当智慧城市水灾预警***200需要时，气象管理平台可以调用过去时间的天气信息发送给智慧城市水灾预警***200。
目标区域可以指正在遭受或可能遭受水灾的地区。例如，目标区域可以是正在遭受暴雨的降雨区域以及暴雨波及的周边区域。再例如，目标区域可以是可能受周边区域洪水影响形成水灾的区域。
在一些实施例中，目标区域可以由用户设置。例如，用户在用户平台210输入水灾预警请求中可以包括用户设定的目标区域。在一些实施例中，目标区域可以根据实际降水情况或实际需要确定。例如，目标区域可以是降水天气的降水范围内的区域。再例如，目标区域可以需要确定积水情况的区域。
目标时间段可以是目标区域中降水天气的至少部分存续时间。例如，目标时间段可以是目标区域当前遭受的暴雨从暴雨开始至暴雨停止的时间段。在一些实施例中，目标时间段可以包括多个预设子时间段。例如，目标时间段可以包括暴雨开始的第1个小时、第2个小时、……第n个小时等。
在一些实施例中，目标时间段可以根据降水情况与实际需求确定。例如，用户统计当前暴雨可能导致目标区域的积水时，目标时间段可以从暴雨的降雨速度大于目标区域的排水能力时开始，并在当前时间或暴雨预估结束时间终止。再例如，用户统计目标区域的积雪情况时，目标时间段可以从降雪不会自然融化时开始直到降雪会自然融化结束。
降水信息可以反应目标区域在目标时间内的降水情况。例如，降水信息可以包括目标时间内降雨、降雪等天气造成的液态水或固态水降落到目标地区的降水量。
在一些实施例中，降水信息的具体内容与表现形式可以根据实际需求确定。例如，当评估暴雨天气是否会影响目标区域的交通时，降水信息可以包括目标区域的当前暴雨天气的总降水量以及当前降雨速率；当评估气温转暖时，积雪对目标区域的影响时，降水信息可以包括冬季目标区域的固态水（如雪、冰雹等）的总降水量。在一些实施例中，降水信息还可以包括其他天气因素对降水的影响。例如，降水信息还可以包括风向、风强度等，可以基于风向与风强度确定风导致的降水范围的偏移。在一些实施例中，目标区域的降水信息可以进一步包括目标区域内各条道路的排水信息。
步骤320，通过水务平台获取目标区域的排水能力信息。
水务平台可以指记录有目标区域的排水信息的云平台或数据库。例如，水务平台可以是目标区域的城市排水***的数据库。其中，城市排水***可以指处理和排除目标区域内城市污水和雨水的工程设施***，如城市下水道。排水信息可以包括城市排水***的分布情况、城市排水***的历史排水数据、城市排水***的污水/雨水去向情况。
智慧城市水灾预警***200中的至少一个平台（如服务平台220、水灾预警管理平台230等）可以与水务平台通信，从而使智慧城市水灾预警***200与水务平台实现数据交换。例如，智慧城市水灾预警***200可以通过水务平台通信的平台接收水务平台发送的水务信息（如目标区域的排水能力信息）。在一些实施例中，水务平台中的数据可以通过设置在城市排水***中的传感器获取。
排水能力信息可以指目标区域地面上的液态积水的排放能力。例如，排水能力信息可以包括目标区域每小时能排出的最大积水量。
在一些实施例中，排水能力信息可以包括目标区域整体的排水能力信息。例如，该目标区域每小时的最大排水量。再例如，该目标区域的自然排水情况（如地面蒸发、土地吸收等）、主动排水措施（如抽水车、水泵等）。在一些实施例中，例如，排水能力信息可以包括目标区域中每条道路的排水能力信息。例如，每条道路各个排水口的位置、每小时最大排水量等。在一些实施例中，目标区域的排水能力信息可以进一步包括目标区域内各条道路的排水能力信息。
步骤330，基于降水信息以及排水能力信息，确定目标区域的区域积水信息。
区域积水信息可以指目标区域的在目标时间段的积水情况。
在一些实施例中，区域积水信息与积水情况的在时间上的对应关系可以根据实际情况确定。例如，降水信息包含未来一天内的预估降水情况且要求预估未来的积水情况，则对应的区域积水信息可以用于描述未来一天内的目标区域的可能的积水量。
在一些实施例中，区域积水信息可以通过积水高度表示。积水高度可以为积水的水平线高度与目标区域的基准高度的相对高度。
在一些实施例中，区域积水信息还可以表征为区域积水风险等级。区域积水风险等级可以为描述目标区域的积水情况的参数。目标区域的积水量越多则区域积水风险等级越高。
在一些实施例中，区域积水风险等级可以根据目标区域的积水高度确定。例如，可以预设积水高度阈值，积水高度阈值可以包括第一积水高度阈值以及第二积水高度阈值，其中，第二积水高度阈值高于第一积水高度阈值。当目标区域的积水高度小于第一积水高度阈值时，目标区域的区域积水风险等级可以为1级；当目标区域的积水高度大于或等于第一积水高度阈值小于第二积水高度阈值时，目标区域的区域积水风险等级可以为2级；当目标区域的积水高度大于第二积水高度阈值时，目标区域的区域积水风险等级可以为3级。
在一些实施例中，可以对比目标区域的降水信息以及排水能力信息的相关数据以确定目标区域的区域积水风险等级。例如，当降水信息中的降水速度（如目标区域的当前降雨速率）小于排水能力信息中的排水速度（如目标区域每小时能排出的最大积水量），则可以说明目标区域未积水，此时区域积水风险等级可以为1级。当降水信息中的降水速度大于排水能力信息的总排水速度，则可以说明目标区域已经开始积水，此时区域积水风险等级大于1级。
在一些实施例中，区域积水风险等级可以根据降水量与排水量的差值确定。例如，可以根据目标区域的降水速度以及排水速度确定目标区域的总降水量与总排水量，以确定目标区域的总降水量与总排水量的差值，并根据目标区域的面积以及海拔情况预估积水高度，从而确定区域积水风险等级。在一些实施例中，区域积水风险等级还可以根据当前已知的积水情况更新。例如，在统计暴雨后第3小时的区域积水风险等级时，可以根据第2小时已确定的区域积水风险等级以及第3小时内的净积水量确定第3小时的区域积水风险等级。
在一些实施例中，区域积水信息还可以通过区域积水信息确定模型确定。其中，区域积水信息确定模型的输入可以是目标区域的降水信息以及排水能力信息，输出可以是目标区域的区域积水信息。在一些实施例中，区域积水信息可以以向量形式呈现，向量的每一个元素可以对一个区域积水风险等级对应，元素值可以反应该区域积水风险等级的概率。
在一些实施例中，区域积水信息确定模型可以基于历史数据训练。其中，目标区域的历史降水信息以及历史排水能力信息可以作为训练样本，目标区域的历史积水情况可以作为训练标签。将带有标识的训练样本输入初始区域积水信息确定模型，通过训练更新初始区域积水信息确定模型的参数。当训练的模型满足预设条件时，训练结束，获取训练好的区域积水信息确定模型。
在一些实施例中，区域积水信息与降水信息以及排水能力信息的时间关系可以根据目标时间确定。例如，目标时间为过去时间段，则对应的区域积水信息可以描述该过去时间段的积水情况。再例如，目标时间为未来时间段，则对应的区域积水信息可以描述该未来时间段的积水情况。
在一些实施例中，可以基于目标区域的区域积水信息确定水灾道路。其中，水灾道路可以指受水灾影响的道路。水灾道路可以包括积水路段、损毁路段等。关于积水路段的更多描述可以参见图4、图5A及其相关描述。关于损毁路段的更多描述可以参见图6、图7及其相关描述。
步骤340，根据区域积水信息，生成目标区域的第一水灾预警信息。
第一水灾预警信息可以指提醒目标区域居民目标区域存在积水风险的相关提醒信息。例如，第一水灾预警信息可以包括目标区域的积水情况，积水的持续时间等信息。
在一些实施例中，第一水灾预警可以基于区域积水信息确定。例如，可以根据描述当前积水情况的区域积水信息确定目标区域的当前积水情况。再例如，可以根据未来各个时间段的区域积水风险确定目标区域的未来积水情况，并根据未来各个时间段的区域积水风险中区域积水风险等级为1的时间段确定积水的持续时间。在一些实施例中，还可以设置区域积水风险等级阈值，当目标区域的积水风险等级小于提醒阈值时，不发出第一水灾预警信息。例如，提醒阈值可以为2级，当目标区域的积水风险等级为1级时，不发出第一水灾预警信息。
在一些实施例中，水灾预警管理平台230确定第一水灾预警信息后，可以通过服务平台220发送到用户平台210，并由用户平台210发送到需要接受第一水灾预警信息的目标终端。需要接收第一水灾预警信息的目标终端可以为目标区域的人员的终端。在一些实施例中，当目标区域的区域积水信息满足第二预设条件时，还可以通过交通管理平台获取目标区域第一预设范围内的道路监控信息；基于道路监控信息，确定目标终端，目标终端为对其进行水灾预警提醒的目标人员所使用的终端；以及向目标终端发送第一水灾预警信息。关于上述实施例的更多内容参见图9及其相关描述，此处不再赘述。
在一些实施例中，可以根据区域积水信息确定第一水灾预警信息的发送方式。例如，当区域积水信息中区域积水风险等级不大于区域积水风险等级阈值时，可以直接通过新闻、天气预报等方式广播向目标区域的人员发送第一水灾预警信息。当区域积水信息中区域积水风险等级大于区域积水风险等级阈值时，可以先确定需要接收第一水灾预警信息的目标终端，并通过电话或短信的方式将第一水灾预警信息发送到该目标终端。
本说明书的一些实施例提供的水灾预警方法可以基于降水信息与排水能力信息确定目标区域的区域积水信息。并基于区域积水信息生成第一水灾预警信息从而实现对降水造成的水灾的预警与播报，提高对居民对水灾的应对能力。此外，本说明书实施例提供的水灾预警方法涉及多维度的降水信息与排水能力信息，进而提高对水灾预警的精确度。
图4是根据本说明书一些实施例所示的积水路段的确定方法的示例性流程图。在一些实施例中，流程400可以由智慧城市水灾预警***200或水灾预警管理平台230执行。
在一些实施例中，可以当目标区域的区域积水信息满足第一预设条件时可以执行流程400。第一预设条件可以指预先设定的目标区域可能存在积水路段的条件。在一些实施例中，第一预设条件可以包括区域积水信息中相关参数的阈值。例如，第一预设条件可以包括区域积水风险等级阈值。当区域积水信息中的区域积水风险等级大于区域积水风险等级阈值时，区域积水信息满足第一预设条件。如图4所示，流程400可以包括下述步骤：
步骤410，通过交通管理平台获取目标区域的路网信息。
交通管理平台可以指记录有目标区域的道路信息的云平台或数据库。例如，交通管理平台可以是目标区域城市规划局的数据库。交通管理平台可以是外部数据库，可以与智慧城市水灾预警***200中的至少一个平台（如服务平台220、水灾预警管理平台230等）通信，从而向智慧城市水灾预警***200发送路网信息。
路网信息可以是描述目标区域的道路网络的相关数据。例如，路网信息可以包括目标区域的各个路口的路口信息（如路口位置，海拔高度、路口类型等）以及各个路口之间的道路的道路信息（如道路两端的路口、道路宽度、道路长度、道路坡度等）。
步骤420，通过水务平台获取目标区域的历史区域积水信息以及目标区域中各条道路的历史道路积水信息。
历史区域积水信息可以是目标区域历史时间段内的区域积水信息。例如，历史区域积水信息可以包括目标区域的历史区域积水风险等级。其中，历史时间段可以预先设定。例如，可以预先设定为去年的该月。
历史道路积水信息可以指历史时间段的目标区域中各道路的道路积水信息。关于道路积水信息的更多内容参见步骤430及其相关描述，此处不再赘述。
在一些实施例中，水务平台可以根据水灾预警管理平台230的需求，从历史数据中确定出目标区域的历史区域积水信息以及目标区域中各条道路的历史道路积水信息。
步骤430，根据路网信息、降水信息、排水能力信息、历史区域积水信息以及历史道路积水信息，确定目标区域中各条道路在目标时间段的道路积水信息。
道路积水信息可以用于描述各个道路在目标时间段内的积水情况。与区域积水信息相似，道路积水信息可以包括道路的积水高度，可以表征为道路积水风险等级。
在一些实施例中，可以进行建模或采用各种数据分析算法，例如回归分析法、判别分析法等，对路网信息、降水信息、排水能力信息、历史区域积水信息以及历史道路积水信息进行分析处理，确定目标区域中各条道路在目标时间段的道路积水信息。
在一些实施例中，可以基于道路积水信息确定模型确定目标区域中各条道路的道路积水信息。即可以根据道路积水信息确定模型处理路网信息、降水信息、排水能力信息、历史区域积水信息以及历史道路积水信息，确定目标区域中的各条道路的道路积水信息。关于道路积水信息确定模型的更多内容可以参见图5A及其相关描述。
步骤440，基于道路积水信息，确定目标区域中的积水路段。
积水路段可以指积水高度大于积水高度阈值（如第一积水高度阈值）的路段。在一些实施例中，可以根据道路积水信息中的道路积水风险等级确定积水路段。例如，积水路段可以是道路积水风险等级大于2级的路段。
步骤450，根据目标区域中的积水路段，生成目标区域的第二水灾预警信息。
第二水灾预警信息可以是目标区域内存在积水路段的提醒信息。例如，第二水灾预警信息可以包括目标区域各个积水道路的预警信息，每条积水道路的预警信息包括该道路的积水情况（如积水高度）、积水的持续时间等信息。
在一些实施例中，步骤450可以由水灾预警管理平台230执行。例如，水灾预警管理平台230确定第二水灾预警信息后，可以通过服务平台220发送到用户平台210，并由用户平台210发送到需要接受第二水灾预警信息的用户或终端。
在一些实施例中，可以根据各个积水路段的道路积水信息确定第二水灾预警信息的发送方式及目标。例如，当该道路满足预设条件时则可以将该道路的第二水灾预警信息发送到该道路及其周边路口的电子指示牌中。第二水灾预警信息还可以发送到目标终端。关于目标终端的更多内容可以参见步骤340、图9及其相关描述。
在一些实施例中，第二水灾预警信息可以基于目标区域各个积水道路的道路积水信息确定。例如，可以根据各个积水道路的道路积水风险等级确定目标区域内各个积水道路的当前积水高度。再例如，可以根据未来各个时间段的目标区域内各个道路的道路积水风险等级确定各个道路的未来积水高度，并根据未来积水高度约等于0的时间段确定该道路的积水的持续时间。
本说明书一些实施例提供的积水路段的确定方法，可以进一步确定目标区域内各个道路的积水情况。从而可以指导居民出行，避免了积水路段对交通工具的损毁。
图5A是根据本说明书一些实施例所示的道路积水信息确定模型的示例结构图。
如图5A所示，道路积水信息确定模型532可以对路网图结构数据530处理，确定各个道路的道路积水信息534。
目标区域的路网图结构数据530可以包括节点以及节点之间的边。其中，节点可以与目标区域内各个路口对应。节点属性可以反应对应路口的相关特征。边可以与目标区域内各个道路对应。边属性可以反应对应道路的相关特征。在一些实施例中，边所连接的节点可以是对应道路所联通的两个路口对应的节点，边的方向可以根据海拔高度差异确定。例如，边的方向可以是海拔高度从高到低的方向。关于路网图结构数据的更多内容可以参见图5B的相关描述。
如图5A所示，路网图结构数据530可由路网信息528、易堵塞特征524、排水能力特征522以及降水特征520确定。其中，可以根据路网信息确定路网图结构数据中的节点、边以及边的部分属性可以根据易堵塞特征、排水能力特征以及降水特征确定。
如图5B所示，路网图结构数据可以包括节点A、B、C、D、E以及边AD、AB、DB、ED、CE、CB。其中，节点A、B、C、D、E可以与实际路口一一对应。边AD、AB、DB、ED、CE、CB则说明各个路口之间的道路，且该道路所连接的两个路口中边名称中的第一个节点高于第二个节点。例如，根据边AD可知节点A的海拔高于节点D的海拔。
在一些实施例中，可以根据路网信息中各个路口及道路的位置、海拔高度确定路网图结构中的节点、边以及边属性。边属性可以包括对应道路的降水特征、排水特征、坡度、宽度以及长度等。坡度可以描述有向边的坡度陡峭程度。坡度可以用坡度角度来表示。节点属性可以包括节点的易堵塞特征、排水能力特征以及降水特征。
易堵塞特征可以描述目标区域各个路口的易堵塞的程度。例如某一路口在历史上发生过多次积水，且非常频繁，则该路口的易堵塞特征数据较高。如图5A所示，易堵塞特征524可以基于历史道路积水信息518以及历史区域积水信息516确定。例如，可以根据历史区域积水信息确定发生积水的历史时间点，并根据历史区域积水信息确定各个路口在该历史时间点确定道路的积水情况，并对积水情况与积水频率进而确定易堵塞特征。在一些实施例中，易堵塞特征可以通过人工评估历史道路积水信息以及历史区域积水信息而确定。
排水能力特征可以描述目标区域各个路口以及道路的排水能力。排水能力特征可以用一个数值定量表示，例如，单位时间内排水的体积。如图5A所示，排水能力特征可以由目标区域的排水能力信息514确定。
降水特征可以描述目标区域各个路口以及道路在目标时间段内降水量。如图5A所示，降水特征520可以根据目标区域的降水信息512确定。在一些实施例中，降水特征还可以包括目标区域各个路口与道路的当前已有的积水量。例如，积水量可以根据区域积水情况中的区域积水风险等级预估。
在一些实施例中，道路积水信息确定模型可以是图形神经网络模型（GraphNeural Network, GNN）。道路积水信息确定模型输入可以是目标区域的路网图结构数据，输出可以是目标区域中各条道路的道路积水信息。例如，各条道路的道路积水信息可以表征为各边的积水情况向量，每个积水情况向量与边对应，积水情况向量可以包括多个元素，每个元素与不同的道路积水风险等级对应，元素值代表处于该道路积水风险等级的概率。示例性地，某一边的积水情况向量可以为(0,0.7,0.3,0)，则说明该边对应的道路的道路积水风险等级有70%的概率为2级，30%的概率为3级。
道路积水信息确定模型可以基于信息传播机制不断交换路网图结构数据内各个节点的属性（如调整各个节点的积水量）以达到各个节点的稳定均衡状态（如各点积水不向相邻的节点流动），并基于将节点稳定均衡状态进行处理（如通过前馈神经网络进行处理）确定与该节点稳定均衡状态对应的输出值，即前述各条道路的道路积水信息。
在一些实施例中，可以基于训练数据对初始道路积水信息确定模型进行训练以确定道路积水信息确定模型。其中，初始道路积水信息确定模型可以指未设置参数的道路积水信息确定模型。训练数据可以包括训练样本以及训练标签，其中，训练样本可以是基于历史数据确定的历史路网图结构数据。训练标签可以为历史道路积水信息确定。将带有标识的训练样本输入初始道路积水信息确定模型，通过训练更新初始道路积水信息确定模型的参数。当训练的模型满足预设条件时，训练结束，获取训练好的道路积水信息确定模型。历史路网图结构数据的节点与边可以与路网图结构数据相同或类似，节点与边的具体属性可以基于历史排水能力信息以及历史降水信息确定。在一些实施例中，历史道路积水信息中的历史道路积水风险等级可以通过基于历史数据中该道路的历史积水高度确定。例如，某一道路的历史积水高度高于第一积水高度阈值时，该道路的标签可以为（0,1,0,0）。再例如，某一道路的标签可以根据历史积水高度与积水高度阈值的比值确定。示例性地，历史积水高度为30cm，第一积水高度阈值为60cm时，则标签值可以为30/60=0.5。
本说明书一些实施例所示的道路积水信息确定模型，在确定各个道路的道路积水信息时，考虑到了积水在各个路口与道路的流动，从而确定的各个道路的道路积水信息更符合实际情况，提高了道路积水信息的准确率。
图6是根据本说明书一些实施例所示的第三水灾预警信息的确定方法的示例性流程图。在一些实施例中，流程600可以由智慧城市水灾预警***200或水灾预警管理平台230执行。如图6所示，流程600包括下述步骤：
步骤610，获取目标区域内各条道路的道路积水信息。
关于道路积水信息的更多内容可以参见图4及其相关描述，此处不再赘述。
步骤620，针对目标区域中的每条道路，通过地理信息***获取该道路的环境信息。
地理信息***可以是记录有目标区域内每条道路的环境信息的云平台或数据库。例如，地理信息***可以是目标区域城市规划局、国土资源局的数据库。地理信息***可以是外部数据库，可以与智慧城市水灾预警***200中的至少一个平台（如服务平台220、水灾预警管理平台230等）可以通信，从而使智慧城市水灾预警***200接收目标区域中的每条道路的环境信息。
环境信息可以反应该道路所处的周边环境。在一些实施例中，环境信息可以包括但不限于该道路的天气特征、道路特征、树木特征以及山体特征等。
天气特征可以反应道路所遭受的天气情况。例如，天气特征可以包括风力等级、温度、湿度、降水量等。道路特征可以反应道路本身的基本情况。例如，道路特征可以包括道路的设计承重量、建成年代、道路质量、等级、维护情况等。树木特征可以反应道路周边的树木种植情况。例如，树木特征可以包括树干粗度、树木高度、树龄、稳定度。在一些实施例中，树木特征可以根据该道路周围的树木的平均值确定。例如，可以选取最容易发生树木倒伏的树木的特征。示例性地，树木特征中的树木高度取可以选取该道路周围最高的树木的高度。山体特征可以反应道路所在山体的山体情况。例如，山体特征可以包括山体土壤水分、山体土壤温度、道路邻接山体的面积、该山体的历史损毁信息。历史损毁信息是指该山体在各种环境信息下发生过的山体损毁。
步骤630，根据该道路的道路积水信息以及环境信息，确定该道路在目标时间段的道路损毁信息。
道路损毁信息可以包括道路损毁概率。在一些实施例中，可以根据各个道路的历史损毁情况确定该道路的损毁概率。例如，可以从历史数据中寻找与当前的环境信息相似的历史损毁数据，根据环境信息的相似度（如参数之间的欧氏距离）确定道路的道路损毁概率。
在一些实施例中，道路损毁信息还可以包括各个类型的损毁概率。例如，道路损毁信息可以包括树木倒伏导致的损毁概率、道路塌陷导致的损毁概率以及泥石流导致的损毁概率。各个类型的损毁概率的道路损毁信息可以通过向量形式呈现。其中，各个向量元素与损毁类型对应，各个元素值为对应的损毁类型的损毁概率。在一些实施例中，各个类型的损毁概率可以根据历史数据中发生过对应类型道路损毁的相关数据确定。其中，各个类型的损毁概率可以根据当前环境信息与相关数据中历史环境信息的相似度确定。
在一些实施例中，基于道路损毁确定模型处理该道路的所述道路积水信息以及所述环境信息，确定所该道路的道路损毁概率。关于道路损毁确定模型的更多内容可以参见图7及其相关描述，此处不再赘述。
步骤640，基于目标区域内各条道路对应的道路损毁信息，确定目标区域的第三水灾预警信息。
第三水灾预警信息可以是目标区域内道路损毁情况的提醒信息。例如，第三水灾预警信息可以包括目标区域各个道路的预警信息，每条道路的预警信息包括该道路的损毁情况。在一些实施例中，第三水灾预警信息可以基于目标区域各个道路的道路损毁信息确定。例如，可以先基于损毁概率确定损毁路段，将该损毁路段的道路损毁信息作为该路段的损毁情况从而生成第三水灾预警信息。
在一些实施例中，道路损毁概率大于预设损毁概率阈值的道路可以称为损毁路段。损毁路段将无法通行。在一些实施例中，可以基于各个类型的损毁概率综合判断损毁路段。例如，可以根据各个类型的损毁概率进行加权计算，当加权结果大于概率阈值时，可以确定该道路为损毁路段。在一些实施例中，可以根据道路损毁信息确定第三水灾预警信息的发送方式及目标终端。例如，可以将第三水灾预警信息发送到各个损毁路段及其周边路口的电子指示牌中。
基于本说明书实施例提供的损毁路段确定方法，可以确定目标区域中因水灾损毁的道路，从而指导居民出行。避免了损毁路段对居民生命财产的损害。此外，损毁路段还可以供救援团队执行救援措施提供帮助，如封闭损毁路段，救援损毁路段的受困人员等。
图7是根据本说明书一些实施例所示的道路损毁确定模型的示例结构图。
道路损毁确定模型710可以是深度神经网络模型。如图7所示，对于目标区域的各个道路，可以将道路的道路积水信息720以及环境信息730输入道路损毁确定模型710，输出为道路损毁概率740。
道路积水信息720以及环境信息730可以逐一通过道路损毁确定模型710的输入层输入道路损毁确定模型710。通过道路损毁确定模型710对道路积水信息720以及环境信息730进行处理，从而确定道路损毁概率740并从输出层输出。
在一些实施例中，可以根据训练数据训练初始道路损毁确定模型，直到训练结束输出道路损毁确定模型。其中，初始道路损毁确定模型可以是未设置参数的道路损毁确定模型。
训练数据可以包括训练样本与训练标签。其中，训练样本可以为道路在历史时间点的历史道路积水情况及历史环境信息。训练标签可以是历史道路损毁概率。历史道路损毁概率可以通过向量描述，其中，向量的元素可以对应不同的道路损毁类型，元素值可以反应该道路损毁类型导致了道路损毁。例如，如果道路发生了树木倒伏而未发生其他类型的损毁时，该历史道路损毁概率对应的向量中与树木倒伏导致的道路损毁对应元素的元素值为1，其他元素的元素值为0。
在训练初始道路损毁确定模型时，可以将各个道路的历史道路积水情况及历史环境信息输入初始道路损毁确定模型，经初始道路损毁确定模型处理确定对应的训练输出。根据训练输出与训练标签构建输入损失函数，并基于损失函数迭代初始道路损毁确定模型的相关参数。直到符合输出条件，得到训练好的道路损毁确定模型。
基于本说明书的一些实施例提供的道路损毁确定模型，可以更充分地利用历史数据，从而提高道路损毁概率的精确度。
图8是根据本说明书一些实施例所示的水灾路段的实际受灾情况确定方法的示例性流程图。在一些实施例中，流程800可以由智慧城市水灾预警***200或水灾预警管理平台230执行。如图8所示，流程800包括下述步骤：
步骤810，获取目标路段中的水灾路段以及水灾路段的第一置信度。
水灾路段可以指因道路积水而造成危害的路段。道路积水而造成危害可以包括道路积水而造成的道路积水，对应的，水灾路段可以包括积水路段。道路积水而造成危害还可以包括道路积水而造成的道路损毁，对应的，水灾路段还可以包括损毁路段。在一些实施例中，水灾路段也可以根据实际情况确定。例如，水灾路段可以由用户设置。
第一置信度可以指水灾路段遭受水灾的概率。在一些实施例中，当水灾路段为积水路段时，可以将道路积水信息中道路积水风险等级对应的概率作为该水灾路段的第一置信度。在一些实施例中，当水灾路段为损毁路段时，可以将道路损毁概率作为该水灾路段的第一置信度。
步骤820，当第一置信度小于第一阈值，获取水灾路段的监控信息。
水灾路段的监控信息可以包括反应水灾路段的实际受灾情况的图像信息或视频信息。例如，水灾路段的监控信息可以包括水灾路段周围的监控视频。传感网络平台240可以调用水灾路段周围的图像采集装置（如监控摄像头），将图像采集装置获取的图像或视频作为水灾路段的监控信息。
步骤830，基于水灾路段的监控信息确定水灾路段的实际受灾情况。
当水灾路段为遭受洪水的道路时，实际受灾情况可以包括该道路洪水所导致积水高度，水流速等。当水灾路段为受水灾损毁的道路，实际受灾情况可以包括道路的损毁位置、损毁原因、损毁范围等。
在一些实施例中，水灾路段的实际受灾情况也可以通过水灾等级描述。例如，积水高度超过60cm，可以为1级水灾。积水高度每提高60cm，水灾等级加1级。
在一些实施例中，可以根据水灾路段的监控信息与水灾路段的常态图像对比确定实际受灾情况。其中，水灾路段的常态图像可以指水灾路段未遭受水灾时的图像。例如，可以根据水灾路段的常态图像确定图像采集装置相对于地面的高度，再根据水灾路段的监控图像确定图像采集装置相对于积水水平面的高度，根据图像采集装置相对于地面的高度与图像采集装置相对于积水水平面的高度确定积水高度，从而确定实际受灾情况。再例如，可以通过对于水灾路段的监控图像与水灾路段的常态图像确定道路在图像中的变化，根据该变化确定道路的损毁情况。
在一些实施例中，考虑到通过算法确定实际受灾情况可能因为水灾路段的监控信息的分辨率以及算法的准确率而导致算法确定的实际受灾情况不准确。由此，本说明书实施例提供的水灾路段的实际受灾情况确定方法还可以对实际受灾情况进行进一步处理。
如图8所示，流程800还可以包括以下步骤：
步骤840，获取实际受灾情况的第二置信度。
第二置信度可以是步骤830所确定的实际受灾情况的准确概率。其中，第二置信度越高，可以说明步骤830所确定的实际受灾情况的准确率越高，相关工作人员可以采纳该实际受灾情况。在一些实施例中，第二置信度可以根据步骤830中确定实际受灾情况的算法的准确率以及水灾路段的监控信息的分辨率确定。例如，可以基于水灾路段的监控图像的图像分辨率确定分辨率置信度。基于步骤830中实际受灾情况的确定算法的准确率确定算法置信度，对应的第二置信度可以是分辨率置信度与算法置信度的乘积。其中，算法的准确率可以指在测试算法时，算法输出与预设标签相同或相似的次数占测试总次数的比例。
步骤850，当第二置信度满足第四预设条件时，人工调取水灾路段的监控图像以确定水灾路段的实际受灾情况。
第四预设条件可以是第二置信度应当满足的阈值条件。例如，当第二置信度小于对应的阈值时，则可以判定第二置信度满足第四预设条件，反之则不满足。再例如，阈值条件可以是第一置信度与第二置信度的总体阈值条件。即可以基于第一置信度与第二置信度确定最终置信度，当最终置信度小于对应的阈值时，则可以判定第二置信度满足第四预设条件，反之则不满足。其中，最终置信度可以是第一置信度与第二置信度的乘积。最终置信度还可以是第一置信度与第二置信度的加权和。
人工调取水灾路段的监控图像以确定水灾路段的实际受灾情况可以指用户通过用户平台210调用水灾路段的监控图像，并在通过用户平台210上报水灾路段的实际受灾情况。
本说明书实施例提供的水灾路段的实际受灾情况确定方法，可以基于水灾路段确定实际受灾情况进而指导救援团队进行救灾。此外，通过第一置信度与第二置信度合理分配了工作人员的工作量。即只有算法难以判定的实际受灾情况才由人工确定。进而提高了水灾的救援效率。
图9是根据本说明书一些实施例所示的水灾预警信息的发送方法的示例性流程图。在一些实施例中，流程900可以由智慧城市水灾预警***200或水灾预警管理平台230执行。在一些实施例中，当目标区域的区域积水信息满足第二预设条件时，可以执行流程900。
第二预设条件可以预先设置的需要向目标终端发送第一水灾预警信息的预设条件。在一些实施例中，第二预设条件可以包括区域积水信息中相关参数的阈值。例如，第二预设条件可以包括区域积水风险等级阈值，当区域积水风险等级大于区域积水风险等级阈值时，区域积水信息满足第二预设条件。
如图9所示，流程900包括下述步骤：
步骤910，通过交通管理平台获取目标区域第一预设范围内的道路监控信息。
第一预设范围可以是目标区域中存在危险或可能发生危险需要监控的范围。例如，第一预设范围可以是目标区域内区域积水信息高于阈值的范围。第一预设范围还可以是目标区域内可能发生危险的范围。例如，邻近山区的道路。在一些实施例中，第一预设范围可以是目标区域。在一些实施例中，第一预设范围可以是目标区域及其周边预设范围内的区域。例如，第一预设范围可以是目标区域及其周边500m范围内的区域。在一些实施例中，第一预设范围还可以是水灾路段及其周边区域。例如，第一预设范围可以包括积水路段和/或损毁路段以及周围区域（如与该路段连接的路口所连接的其他路段）。在一些实施例中，第一预设范围可以根据实际需求而确定。例如，当目标区域中存在危险区域（如积水路段、损毁路段）时，为提醒居民请勿前往该特定区域。第一预设范围可以包括该危险区域以及能通向该特定区域的所有道路。
道路监控信息可以是设置在各条道路的图像采集装置（如监控摄像头）所获取的道路监控视频。在一些实施例中，水灾预警管理平台230可以获取第一预设范围内各个图像采集装置所获取的道路监控视频作为道路监控信息。
步骤920，基于道路监控信息，确定目标终端，目标终端为对其进行水灾预警提醒的目标人员所使用的终端。
目标终端可以是需接收到水灾预警提醒的目标人员所使用的终端。其中，目标人员可以是处于目标区域第一预设范围内的人。
在一些实施例中，水灾预警管理平台230可以根据出现目标人员的道路监控信息确定目标终端。例如，水灾预警管理平台230可以通过第一预设范围内的道路监控信息识别出前往危险区域的行人或车辆，并根据相关数据确定目标人员（行人及车辆的驾驶员）的目标终端（如手机号）。
在一些实施例中，可以通过图像识别模型处理第一预设范围内的道路监控信息，以确定出现在路监控信息的人或车辆及其标识信息（如身份证、车牌号等）。根据人或车辆的标识信息从其他政府平台（如车辆登记机构）确定人或车辆对应的手机号作为目标终端。
步骤930，向目标终端发送第一水灾预警信息。
在一些实施例中，水灾预警管理平台230可以根据目标终端将第一水灾预警信息发送到目标终端。例如，可以通过目标终端的手机号通过短信、电话等方式将第一水灾预警信息发送到目标终端。在一些实施例中，水灾预警管理平台230还可以通过电台播报、广播、语音播报等方式将第一水灾预警信息传输到持有目标终端的目标人员。在一些实施例中，水灾预警管理平台230的发送方式可以根据区域积水信息确定。例如，当区域积水风险等级为1级，水灾预警管理平台230可以通过手机短信的方式发送第一水灾预警信息。当区域积水风险等级为3级，水灾预警管理平台230可以通过手机电话、电台播报等方式发送第一水灾预警信息。
在一些实施例中，可以将第二水灾预警信息以及第三水灾预警信息合并到第一水灾预警信息中合并发送。需要说明的是，第二水灾预警信息、第三水灾预警信息或类似信息也可以参考流程900的方法单独发送。
基于本说明书提供的水灾预警信息的发送方法，可以精准的确定目标终端，提高了水灾预警信息的发送准确度。此外，可以根据实际受灾情况合理选择合理的发送方法，进而提高目标终端接收到水灾预警信息的概率。
图10是根据本说明书一些实施例所示的救援提醒方法的示例性流程图。在一些实施例中，流程1000可以由智慧城市水灾预警***200或水灾预警管理平台230执行。
在一些实施例中，可以当目标区域的区域积水信息满足第三预设条件时执行流程1000。
第三预设条件可以是需要对目标区域进行救援时应该满足的预设条件。在一些实施例中，第三预设条件可以包括区域积水信息中相关参数的阈值。第三预设条件可以包括区域积水风险等级阈值，当区域积水信息中积水概率最大的区域积水风险等级大于区域积水风险等级阈值时，区域积水信息满足第三预设条件。如图10所示，流程1000包括下述步骤：
步骤1010，通过应急管理平台获取目标区域的第二预设范围内的救援信息。
应急管理平台可以指记录有目标区域的救援信息的云平台或数据库。例如，应急管理平台可以是目标区域应急管理局的物资数据库。应急管理平台可以是外部数据库，可以与智慧城市水灾预警***200中的至少一个平台（如服务平台220、水灾预警管理平台230等）平台通信，从而使智慧城市水灾预警***200接收救援信息。
第二预设范围可以是目标区域内特定区域（如水灾路段、目标区域的区域积水信息超过阈值的区域等）及其周围区域（如损毁路段1km内的区域）。
救援信息可以包括救援方的相关信息。例如，救援方的相关信息可以包括救援建筑物（如应急避难所）、救援物质、救援人员的位置信息等。在一些实施例中，救援信息还可以包括待救援方的相关信息。例如，待救援方的相关信息可以包括待救援人员的位置信息以及特定区域的相关信息。其中，待救援人员可以指位于特定区域（如水灾路段、目标区域的区域积水信息超过阈值的区域等），人身安全存在危险的人。
步骤1020，向救援方发送救援提醒信息。
在一些实施例中，救援信息发送至救援方时，救援提醒信息可以包括待救援方以及特定区域的位置信息以及水灾情况（如路段区域积水风险等级、路段损毁等）。该救援提醒信息发送到救援方后，可以提醒救援方待救援方的位置，供救援方前往救援。还可以提醒特定区域的水灾情况，供救援方采取对应的应急措施，如在特定区域周围设置拦截带等。在一些实施例中，救援提醒信息还可以发送给的待救援方。当救援信息要发送给具有行为能力的待救援方时，救援提醒信息可以包括待救援方周边的救援建筑物以及救援物质。救援提醒信息发送到待救援方后，可以提醒待救援方救援建筑物或救援物质的前进方向。例如，可以通过短信、电话、广播等方式发送该救援提醒信息。
基于本说明书一些实施例所示的救援提醒方法，实现了救援人员与被救援人员的沟通，能有效提高水灾救援效率。
本说明书实施例提供一种基于物联网的智慧城市水灾预警装置。水灾预警装置可以包括至少一个处理器以及至少一个存储器。其中，至少一个存储器可以用于存储计算机指令。至少一个处理器可以用于执行所述计算机指令中的至少部分指令，以实现本说明书实施例提供的任意一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法。
本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机运行如本说明书实施例提供的任意一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的***组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的***。
同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20%的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件（当前或之后附加于本说明书中的）也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (8)

1.一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法，其特征在于，所述方法包括：
通过气象管理平台获取目标区域的目标时间段内的降水信息；
通过水务平台获取所述目标区域的排水能力信息；
基于所述降水信息以及所述排水能力信息，确定所述目标区域在所述目标时间段的区域积水信息；
根据所述区域积水信息，生成所述目标区域的第一水灾预警信息；
当所述目标区域的区域积水信息满足第一预设条件时，
通过交通管理平台获取所述目标区域的路网信息；
通过所述水务平台获取所述目标区域的历史区域积水信息以及所述目标区域中各条道路的历史道路积水信息；
基于道路积水信息确定模型处理路网图结构数据，确定所述目标区域中所述各条道路在所述目标时间段的道路积水信息；其中，所述路网图结构数据基于所述路网信息、所述降水信息、所述排水能力信息、所述历史区域积水信息以及所述历史道路积水信息构建，所述路网图结构数据的节点与所述目标区域内各个路口对应，所述节点的属性反应对应路口的相关特征，所述节点的属性包括易堵塞特征、排水能力特征以及降水特征；所述路网图结构数据的边与所述目标区域内各个道路对应，所述边的属性可以反应对应道路的相关特征，边的方向根据连接的两个节点对应的路口的海拔高度差异确定，所述边的属性包括对应道路的降水特征、排水特征、坡度、宽度以及长度；其中，所述道路积水信息确定模型为GNN模型，所述道路积水信息确定模型输出的所述道路积水信息通过积水情况向量表示，所述积水情况向量的元素值代表处于各个道路积水风险等级的概率；
基于所述道路积水信息，确定所述目标区域中的积水路段；
根据所述目标区域中的积水路段，生成所述目标区域的第二水灾预警信息；
基于所述道路积水风险等级的概率，确定水灾路段的第一置信度，所述第一置信度代表遭受水灾的概率；
当所述第一置信度小于第一阈值，基于所述水灾路段的监控信息与常态图像对比确定所述水灾路段的实际受灾情况；
基于所述监控信息的分辨率和所述实际受灾情况的算法的准确率确定第二置信度，所述第二置信度代表所述实际受灾情况的准确概率；以及
当所述第二置信度小于第二阈值，请求人工调取所述水灾路段的所述监控信息以确定所述实际受灾情况。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述目标区域内各条道路的道路积水信息；针对所述目标区域中的每条道路，通过地理信息***获取该道路的环境信息；根据该道路的所述道路积水信息以及所述环境信息，确定该道路在所述目标时间段的道路损毁信息；以及基于所述目标区域内各条道路对应的道路损毁信息，生成所述目标区域的第三水灾预警信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述目标区域的区域积水信息满足第二预设条件时，通过所述交通管理平台获取所述目标区域第一预设范围内的道路监控信息；基于所述道路监控信息，确定目标终端，所述目标终端为对其进行水灾预警提醒的目标人员所使用的终端；以及
向所述目标终端发送所述第一水灾预警信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述目标区域的区域积水信息满足第三预设条件时，
通过应急管理平台获取所述目标区域的第二预设范围内的救援信息，所述救援信息至少包括救援方的信息；以及
向所述救援方发送救援提醒信息。
5.一种基于物联网的智慧城市水灾预警***，其特征在于，所述***包括：用户平台、服务平台、水灾预警管理平台、传感网络平台以及对象平台，所述水灾预警管理平台被配置为执行以下操作：
通过气象管理平台获取目标区域的目标时间段内的降水信息；通过水务平台获取所述目标区域的排水能力信息；基于所述降水信息以及所述排水能力信息，确定所述目标区域在所述目标时间段的区域积水信息；以及
根据所述区域积水信息，生成所述目标区域的第一水灾预警信息；
当所述目标区域的区域积水信息满足第一预设条件时，
通过交通管理平台获取所述目标区域的路网信息；
通过所述水务平台获取所述目标区域的历史区域积水信息以及所述目标区域中各条道路的历史道路积水信息；
基于道路积水信息确定模型处理路网图结构数据，确定所述目标区域中所述各条道路在所述目标时间段的道路积水信息；其中，所述路网图结构数据基于所述路网信息、所述降水信息、所述排水能力信息、所述历史区域积水信息以及所述历史道路积水信息构建，所述路网图结构数据的节点与所述目标区域内各个路口对应，所述节点的属性反应对应路口的相关特征，所述节点的属性包括易堵塞特征、排水能力特征以及降水特征；所述路网图结构数据的边与所述目标区域内各个道路对应，所述边的属性可以反应对应道路的相关特征，边的方向根据连接的两个节点对应的路口的海拔高度差异确定，所述边的属性包括对应道路的降水特征、排水特征、坡度、宽度以及长度；其中，所述道路积水信息确定模型为GNN模型，所述道路积水信息确定模型输出的所述道路积水信息通过积水情况向量表示，所述积水情况向量的元素值代表处于各个道路积水风险等级的概率；
基于所述道路积水信息，确定所述目标区域中的积水路段；
根据所述目标区域中的积水路段，生成所述目标区域的第二水灾预警信息；
基于所述道路积水风险等级的概率，确定水灾路段的第一置信度，所述第一置信度代表遭受水灾的概率；
当所述第一置信度小于第一阈值，基于所述水灾路段的监控信息与常态图像对比确定所述水灾路段的实际受灾情况；
基于所述监控信息的分辨率和所述实际受灾情况的算法的准确率确定第二置信度，所述第二置信度代表所述实际受灾情况的准确概率；以及
当所述第二置信度小于第二阈值，请求人工调取所述水灾路段的所述监控信息以确定所述实际受灾情况。
6.根据权利要求5所述的***，其特征在于，所述水灾预警管理平台进一步被配置为使所述***：
获取所述目标区域内各条道路的道路积水信息；针对所述目标区域中的每条道路，通过地理信息***获取该道路的环境信息；根据该道路的所述道路积水信息以及所述环境信息，确定该道路在所述目标时间段的道路损毁信息；以及基于所述目标区域内各条道路对应的道路损毁信息，生成所述目标区域的第三水灾预警信息。
7.根据权利要求5所述的***，其特征在于，所述水灾预警管理平台进一步被配置为使所述***：当所述目标区域的区域积水信息满足第二预设条件时，
通过所述交通管理平台获取所述目标区域第一预设范围内的道路监控信息；基于所述道路监控信息，确定目标终端，所述目标终端为对其进行水灾预警提醒的目标人员所使用的终端；以及
向所述目标终端发送所述第一水灾预警信息。
8.根据权利要求5所述的***，其特征在于，所述水灾预警管理平台进一步被配置为使所述***：
当所述目标区域的区域积水信息满足第三预设条件时，通过应急管理平台获取所述目标区域的第二预设范围内的救援信息，所述救援信息至少包括救援方的信息；以及
向所述救援方发送救援提醒信息。
CN202210527176.7A 2022-05-16 2022-05-16 一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法和*** Active CN114662797B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210527176.7A CN114662797B (zh) 2022-05-16 2022-05-16 一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法和***
US17/810,647 US11721191B1 (en) 2022-05-16 2022-07-05 Method and system for flood early warning in smart city based on internet of things
US18/332,694 US20230326321A1 (en) 2022-05-16 2023-06-09 Method and system for generating flood early warning information in smart city based on internet of things

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210527176.7A CN114662797B (zh) 2022-05-16 2022-05-16 一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法和***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114662797A CN114662797A (zh) 2022-06-24
CN114662797B true CN114662797B (zh) 2022-11-11

Family

ID=82037678

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210527176.7A Active CN114662797B (zh) 2022-05-16 2022-05-16 一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法和***

Country Status (2)

Country Link
US (2) US11721191B1 (zh)
CN (1) CN114662797B (zh)

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115472003B (zh) * 2022-07-27 2024-04-05 山西西电信息技术研究院有限公司 一种基于多源信息的城市交通监管***及方法
CN117035234B (zh) * 2023-08-10 2024-05-14 南京新高智联信息技术有限公司 一种基于降雨预报的区域积水深度监测方法
CN117012006B (zh) * 2023-08-28 2024-03-08 浪潮智慧科技有限公司 一种城市道路的洪涝灾害预警方法、设备及介质
CN116935289B (zh) * 2023-09-13 2023-12-19 长江信达软件技术（武汉）有限责任公司 一种基于视频监控的明渠漫堤检测方法
CN117173871B (zh) * 2023-11-01 2024-01-26 招互(江苏)智慧科技有限公司 一种防汛监测方法和***
CN117198032B (zh) * 2023-11-08 2024-02-13 广州市公路实业发展有限公司 一种基于雷达传感器的隧道积水预警方法及***
CN117251973B (zh) * 2023-11-13 2024-02-20 中国水利水电科学研究院 一种洪水避灾路线确定方法
CN117576876B (zh) * 2023-11-17 2024-05-14 中国水利水电科学研究院 一种面向潜在涉险人员的城市洪涝灾害预警方法
CN117575319B (zh) * 2023-11-27 2024-07-02 郑州大学 一种评估城市洪涝灾害等级的方法及***
CN117745095B (zh) * 2023-12-21 2024-07-19 山东融信数科信息科技有限公司 一种基于大数据的城市防汛决策方法、***和存储介质
CN117911750B (zh) * 2023-12-24 2024-07-19 振宁(无锡)智能科技有限公司 一种边缘智能数据处理方法及边缘服务器
CN117579666B (zh) * 2024-01-17 2024-03-19 北京恒润安科技有限公司 一种基于云平台的水库防汛抗旱应急管理***
CN118036829B (zh) * 2024-04-11 2024-06-11 南京邮电大学 用于数字化城市治理的智能洪涝预警应对方法及***

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103944946A (zh) * 2013-01-22 2014-07-23 中国水利水电科学研究院 一种基于物联网的城市内涝监测方法及监测***
CN103345815B (zh) * 2013-06-08 2016-01-20 清华大学 城市暴雨洪水监测与交通控导***及方法
WO2017089181A1 (en) * 2015-11-24 2017-06-01 Philips Lighting Holding B.V. A system for and a method of monitoring water drainage
CN106021970B (zh) * 2016-07-27 2018-08-21 泰华智慧产业集团股份有限公司 通过降雨预报预测城市积水的方法及***
CN108446464B (zh) * 2018-03-05 2021-09-14 重庆大学 一种利用swmm模型构建大排水***的方法
US11158004B2 (en) * 2018-11-05 2021-10-26 EIG Technology, Inc. Property assessment using a virtual assistant
CN110646867A (zh) * 2019-08-28 2020-01-03 北京无线电计量测试研究所 一种城市排水监测预警方法和***
CN112733337B (zh) * 2020-12-28 2022-05-24 华南理工大学 一种暴雨内涝影响下城市道路通行效率评估方法
CN113505546A (zh) * 2021-07-14 2021-10-15 浙江大禹信息技术有限公司 一种洪水风险预测***
CN113781813A (zh) * 2021-10-22 2021-12-10 北京声智科技有限公司 一种预警方法、***、装置和电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
US20230326321A1 (en) 2023-10-12
CN114662797A (zh) 2022-06-24
US11721191B1 (en) 2023-08-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114662797B (zh) 一种基于物联网的智慧城市水灾预警方法和***
US10850731B2 (en) Apparatus and method for automated traffic and driving pattern recognition and location-dependent measurement of absolute and/or relative risk probabilities for car accidents
CN108372856A (zh) 来自自主驾驶***中的感知流的有效情景意识
CN112200351A (zh) 一种基于手机信令数据的城市区域客流量预测方法
JP2018505474A5 (zh)
CN117173871B (zh) 一种防汛监测方法和***
KR20100135947A (ko) 서비스의 질을 개선하는 로드 네트워크 용 운영 보조 시스템
CN116206426B (zh) 一种基于物联网的移动式水位监测报警***
CN117037547B (zh) 一种航道关键节点的拥堵程度评价方法、***及存储介质
CN114913447B (zh) 基于场景识别的警务智慧指挥室***及方法
CN115423173A (zh) 智慧城市绿化管理方法和***及存储介质、装置
KR101369764B1 (ko) 유-시티의 변화 예측 시스템
KR101722989B1 (ko) 기지국 유동인구 정보를 활용한 재난 관리 장치 및 방법
CN114299739A (zh) 目标路段的通过方法、***、存储介质及电子装置
KR20230005642A (ko) 도심지 침수 시민지원 서비스 제공 시스템
KR102143039B1 (ko) 다중 경로식 원격감시제어장치
Pisano et al. Surface transportation weather applications
US20230316413A1 (en) Determining geocoded region based rating systems for decisioning outputs
Hoong et al. Road traffic prediction using Bayesian networks
CN116311039A (zh) 一种城市降水量反演方法、装置、计算机设备及存储介质
CN115345348A (zh) 一种用于城市道路积水风险管控的智能物联***
CN117216503B (zh) 一种小区域短时暴雨的预警方法和***
CN116699730B (zh) 一种基于边缘计算的道路团雾预测方法
KR102594587B1 (ko) 교통정보센터의 돌발 상황 정보 제공 시스템 및 방법
KR102594588B1 (ko) 교통정보센터 상황실의 상황판을 통한 cctv 영상 표출 시스템 및 방법

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