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龙图腾网恭喜杭州市城乡建设设计院股份有限公司申请的专利一种基于数字孪生的给排水监测管理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119624148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510167093.5，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于数字孪生的给排水监测管理系统是由朱峰;王维明;于诗卓设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的给排水监测管理系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于数字孪生的给排水监测管理系统，其中物理层包括设置在给排水管网的分布式传感器网络，通过管内监测节点和管外监测节点共同采集给排水管网的监测数据；传输层用于将物理层采集到的监测数据通过无线通信网络实时传输到数字孪生平台；数字孪生平台用于根据接收到的监测数据整合到给排水管网数字孪生模型中，根据管内节点和管外节点对应的监测数据对给排水管网各位置的潜在风险进行预测，得到风险预测结果；用户层用于供用户终端获取给排水管网数字孪生模型的镜像数据，并进行可视化展示。本发明有助于提高给排水系统管理的管理效率和智能化水平。

本发明授权一种基于数字孪生的给排水监测管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的给排水监测管理系统，其特征在于，包括物理层、传输层、数字孪生平台和用户层；其中，物理层包括设置在给排水管网的分布式传感器网络，其中所述分布式传感器网络包括设置在给排水管网内部的管内监测节点，以及设置在给排水管网周边范围的管外监测节点，通过管内监测节点和管外监测节点共同采集给排水管网的监测数据，其中监测数据包括流量数据、图像数据和振动信号数据；传输层用于将物理层采集到的监测数据通过无线通信网络实时传输到数字孪生平台；数字孪生平台用于根据接收到的监测数据整合到基于GIS搭建的给排水管网数字孪生模型中，对数字孪生模型中对应的元素状态进行更新，其中所述元素包括对应真实监测节点的管内节点和管外节点；根据管内节点和管外节点对应的监测数据对给排水管网各位置的潜在风险进行预测，得到风险预测结果，包括：根据给排水管网中选定位置的上下游管内节点的流量数据，获取该选定位置的流量变化量；根据获取的图像数据进行图像分析处理，识别管网内壁的裂纹特征，并进一步根据裂纹特征识别裂纹的长度；根据获取的振动信号数据分析管网位置受到的冲击力；根据获取的流量变化量、识别到的裂纹长度和受到的冲击力，综合计算给排水管网各位置的潜在风险因子；并根据计算得到的潜在风险因子与预设的标准风险因子进行比较，得到风险预测结果；用户层用于供用户终端获取给排水管网数字孪生模型的镜像数据，并进行可视化展示；其中，数字孪生平台包括模型搭建单元、数据整合单元、风险分析单元、可视化单元；其中，模型搭建单元用于根据给排水管网的真实GIS数据，构建三维数字的给排水管网数字孪生模型，其中数字孪生模型中根据真实监测节点的分布位置，在模型中对应的位置对应的管内节点和管外节点；数据整合单元用于针对各管内节点和管外节点完成对应的API接口设置，将获取的监测数据映射到对应的管内节点和管外节点上；风险分析单元用于针对给排水管网的各个位置，根据对应管内节点和管外节点的监测数据进行联合的潜在风险预测分析，得到相应的风险预测结果，并将得到的风险预测结果进一步整合到数字孪生模型中；可视化单元用于根据数字孪生模型的实时监测数据和风险分析结果生成可视化数据；其中，风险分析单元包括流量分析单元、图像分析单元、振动分析单元和量化分析单元；其中，流量分析单元用于根据给排水管网中选定位置的上下游管内节点的流量数据，获取该选定位置的流量变化量；图像分析单元用于根据获取的图像数据进行图像分析处理，识别管网内壁的裂纹特征，并进一步根据裂纹特征识别裂纹的长度；振动分析单元用于根据获取的振动信号数据分析管网位置受到的冲击力；量化分析单元用于根据获取的流量变化量、识别到的裂纹长度和受到的冲击力，综合计算给排水管网各位置的潜在风险因子；并根据计算得到的潜在风险因子与预设的标准风险因子进行比较，得到风险预测结果；其中，图像分析单元包括图像增强单元；图像增强单元用于在进行图像分析处理之前，据获取管网位置的图像数据进行增强处理，具体包括：根据获取的管网内壁图像，根据图像中各像素点的RGB信息获取像素点的灰度值hx,y；将图像分成M个大小相同的子图像块，针对每一个子图像块，基于子图像块内的各像素点的灰度信息获取灰度共生矩阵，根据得到的灰度共生矩阵计算该子图像块的纹理特征因子，其中采用的纹理特征因子计算函数为： 式中，TCPm表示第m个子图像块的纹理特征因子，Poi,j表示基于第m个子图像块的灰度共生矩阵中灰度级i和灰度级j共同出现的概率，其中，i,j分别为求和函数中的变量，其取值范围分别为i＝1,2,…,k；j＝1,2,…,k；k表示灰度共生矩阵中灰度级的总数，γ表示预设的调节参数；进一步将管网内壁图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间，分别获取图像的亮度层TL、颜色层Ta和颜色层Tb；根据亮度层TL得到各像素点的亮度分量值Lx,y；基于各像素点的亮度分量值，采用尺寸为3×3的拉普拉斯滤波器对各像素点进行卷积处理，分别获取各像素点的拉普拉斯特征值LHx,y；基于各像素点的拉普拉斯特征值和亮度分量值，计算各子图像块的亮度特征因子，其中采用的亮度特征因子计算函数为： 式中，LCIm表示第m个子图像块的亮度特征因子，表示像素点a,b为第m个子图像中的像素点，LHa,b表示像素点a,b的拉普拉斯特征值，La,b表示像素点a,b的亮度分量值，meanLm表示第m个子图像中各像素点的平均亮度分量值，σLm表示第m个子图像中各像素点的亮度分量值标准差；θ表示预设的调节因子；针对各子图像块进行亮度调节处理，其中采用的亮度调节处理函数为： 式中，L'x,y表示亮度调节处理后像素点x,y的亮度分量值，其中像素点x,y为第m个子图像块中的像素点，TCPm表示第m个子图像块的纹理特征因子，TCPth表示预设的纹理特征阈值，meanL3×3x,y表示以像素点为中心的3×3范围内各像素点的平均亮度分量值，Lx,y表示像素点x,y的亮度分量值，β表示敏感度调节因子，α表示调节幅度控制因子，LCIm表示第m个子图像块的亮度特征因子，Lbs表示预设的标准亮度分量值，mean{·}表示求平均函数；分别完成各子图像块的亮度调节处理后，得到亮度调节后的亮度层TL’，并基于亮度调节后的亮度层TL’进行重构，得到增强后的管网内壁图像。

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