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申请/专利权人：山东浪潮智水数字科技有限公司;浪潮智慧科技有限公司

摘要：本发明提出的一种基于物联网设备的内涝预测方法、系统、装置及介质，所述方法包括：筛选监测设备，并提取雨量历史降雨数据；获取历史降雨过程中的最高水位、持续时间和图像数据；计算累计降雨量、降雨持续时间、对获取到的图像分割成多个区域，对每个区域进行分类，通过对每个区域进行特征匹配判断每个区域是否为积水，并计算出区域面积；将各站点的累计降雨量、持续降雨时间作为数据特征，分别以最高水位、持续时间和积水面积为标签组合成三组数据；对每组数据采取线性回归算法进行训练，得到三个模型；将雨量站的实时监测数据和预报数据融合后分别输入三个模型中，对内涝点积水进行预测，如果预测将发生积水，将预警信息发送至用户终端。

主权项：1.一种基于物联网设备的内涝预测方法，其特征在于，包括：在待预测区域内筛选出小流域内的雨量测量设备、城市内涝水位监测设备、摄像头，作为内涝预测数据采集设备；提取内涝预测数据采集设备监控范围内的雨量站的历史降雨数据，计算出每次降雨过程的累计降雨量和降雨持续时间；以小流域内的雨量站为中心点构建泰森多边形，确定小流域整体的累计降雨量和降雨持续时间；利用内涝预测数据采集设备获取历史降雨过程中的最高水位、持续时间和图像数据；对图像数据进行预处理，利用图像分割和区域分类技术识别出积水区域，并计算积水区域面积；将小流域整体的累计降雨量和降雨持续时间作为数据特征，分别与对应的最高水位、持续时间和积水区域面积为标签组合成三组数据集；分别采用线性回归算法对三组数据集进行训练，得到最高水位预测模型、持续时间预测模型和积水面积预测模型；实时获取雨量站的监测数据和预报数据，进行融合后生成输入数据；将输入数据分别输入最高水位预测模型、持续时间预测模型和积水面积预测模型，对雨量站监测区域中的内涝点积水进行预测，生成预测的最高水位、持续时间和积水面积，作为预测结果；根据预测结果和对应的预警阈值判断是否发生内涝，若是，则向用户终端发送预警信息。

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