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申请/专利权人：广州市水务规划勘测设计研究院有限公司

摘要：本发明涉及信息技术领域，尤其涉及基于GPS定位与无线传感器网络的管道堵塞预警方法及系统，所述方法具体包括：根据GPS定位获取潜在威胁管道的空间位置信息和周围环境的地形地貌数据，将所述空间位置信息和所述地形地貌数据通过三维建模后，对所述潜在威胁管道的狭窄程度进行量化分析，获得所述潜在威胁管道的狭窄程度数值；根据高清摄像头采集所述潜在威胁管道的内部图像数据，通过对所述内部图像数据进行沉积物分类识别，确定所述潜在威胁管道内的不同沉积物对管道堵塞的影响程度。本发明实现了对管道堵塞风险的全面评估与预测，为洪水预警系统提供了支持，有效预防了因管道堵塞可能造成的洪水灾害，从而保障了城市的水务安全和公共安全。

主权项：1.基于GPS定位与无线传感器网络的管道堵塞预警方法，其特征在于，所述方法具体包括：根据GPS定位获取潜在威胁管道的空间位置信息和周围环境的地形地貌数据，将所述空间位置信息和所述地形地貌数据通过三维建模后，对所述潜在威胁管道的狭窄程度进行量化分析，获得所述潜在威胁管道的狭窄程度数值；根据传感器技术实时采集所述潜在威胁管道的水位数据和沉积物累积数据，通过无线网络将所述水位数据和所述沉积物累积数据传输到监控中心进行实时监测；根据高清摄像头采集所述潜在威胁管道的内部图像数据，通过对所述内部图像数据进行沉积物分类识别，确定所述潜在威胁管道内的不同沉积物对管道堵塞的影响程度；基于时间序列分析方法，通过所述沉积物累积数据分析不同类型的沉积物的积累趋势，确定所述潜在威胁管道的管道堵塞风险变化趋势；根据所述潜在威胁管道内的不同类型的沉积物的分布及积累速度信息，采用流体动力学模型进行数值模拟，确定所述潜在威胁管道内的沉积物对所述潜在威胁管道的输水能力影响程度；根据所述潜在威胁管道的狭窄程度数值和所述沉积物累积数据评估所述潜在威胁管道的实际容量，通过比较所述潜在威胁管道的设计容量和实际容量，确定所述潜在威胁管道内的沉积物对所述潜在威胁管道的容量影响程度；获取所述潜在威胁管道的所在区域的降雨数据，通过所述降雨数据、所述狭窄程度数值、所述沉积物累积数据和所述输水能力影响程度，采用机器学习算法建立降雨堵塞风险预测模型，所述降雨堵塞风险预测模型用于预测不同降雨情况下的潜在威胁管道的堵塞风险等级；通过所述降雨堵塞风险预测模型评估各个潜在威胁管道的堵塞概率，采用决策优化算法自动生成最优管道维护方案，所述最优管道维护方案用于实现所述潜在威胁管道的最优维护工作。

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