一种基于AI图像识别的水利渠道工程风险点自动识别方法与流程

一种基于ai图像识别的水利渠道工程风险点自动识别方法
技术领域
1.本发明涉及一种水利渠道技术领域，具体涉及一种基于ai图像识别的水利渠道工程风险点自动识别方法。


背景技术：

2.水利渠道是用于引流的一种渠道，方便人们使用，水利渠道能够避免水渗透到地底，可用于灌溉和生活等领域，传统的水利渠道使用时会产生一定的危险性，防护措施不是很好，给人们的生活和工作都带来了一定的危险性，特此，提出一种安全性高的水利渠道，方便人们使用，同时具有很高的安全性；
3.但是在长距离的水利渠道排布过程中，由于排布距离长，水利渠道的排布过程中会遇到多个工程风险点，由此需人工要长时间的实地勘察与计算，才能对其进行施工，但是由于人工实地勘察的时间较长，导致水利渠道的排布时间较长。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是提供了一种基于ai图像识别的水利渠道工程风险点自动识别方法；依次通过建档、建模、数据收集、数据计算、数据模拟以及数据优化，对水利渠道工程风险点进行自动识别和分析，选取最优的解决方案。
5.本发明基于ai图像识别的水利渠道工程风险点自动识别方法是通过以下技术方案来实现的：包括数据处理系统和连接数据处理系统的图像采集系统和数据检监测系统；具体识别步骤如下：
6.s1、建档：建立目的地与出发地；
7.s2、建模：获取目的地与出发地的海平面高度，并通过图像采集系统建立以目的地与出发地为直径的三维地形地貌建模图；
8.s3、数据收集：通过数据检监测系统收集目的地与出发地的降雨量和地质信息；
9.s4、数据计算：基于s3模拟需排布水利渠道的直径大小；
10.s5、数据模拟：基于s2和s3以及和s4，选取适合排布的地质位置；建立目的地与出发地之间的水利渠道工程图；
11.s6、数据优化：基于s5的水利渠道工程图，对渠道工程图蜿蜒化。
12.作为优选的技术方案，数据处理系统包括安装在飞行器上的三维地形地貌建模装置；s2、建模：飞行器携带三维地形地貌建模装置以目的地与出发地为直径进行三维地形地貌收集建模，并传输至数据处理系统内。
13.作为优选的技术方案，数据监测系统包括一个以上分别设置于目的地与出发地的降雨量监测模块和水位采集模块；数据监测系统还包括分别设置于目的地与出发地的地质勘探仪器。
14.作为优选的技术方案，s4、数据计算：通过数据处理系统，将s3、数据收集到的信息进行汇总，结合降雨量，选取排水量大于降雨量的水利渠道。
15.作为优选的技术方案，s5、数据模拟：结合s3、数据收集和s2、建模以及s3、数据收集，选取合适的地质状况，选取适合摆放水利渠道的地理位置。
16.本发明的有益效果是：获取目的地与出发地的海平面高度，并通过三维地形地貌建模装置以目的地与出发地为直径的三维地形地貌建模图，同时配合雨量降雨量监测模块和水位采集模块以及地质勘探仪器对出发地与目的地进行监测，由数据配合，选取合适的水利渠道大小以及合适的排布路线，避免由于雨势过大导致的水利渠道外溢以及由于泥石流导致的水利渠道损坏，同时将水利渠道工程图进行蜿蜒化，增加出发地与目的地之间的水利渠道流经路程，防止在梅雨时节或遇到台风的状况下，水利渠道排水量小的问题。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
18.图1为本发明基于ai图像识别的水利渠道工程风险点自动识别方法的示意。
具体实施方式
19.本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
20.本说明书(包括任何附加权利要求、摘要和附图)中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
21.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“一端”、“另一端”、“外侧”、“上”、“内侧”、“水平”、“同轴”、“中央”、“端部”、“长度”、“外端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
22.此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
23.本发明使用的例如“上”、“上方”、“下”、“下方”等表示空间相对位置的术语是出于便于说明的目的来描述如附图中所示的一个单元或特征相对于另一个单元或特征的关系。空间相对位置的术语可以旨在包括设备在使用或工作中除了图中所示方位以外的不同方位。例如，如果将图中的设备翻转，则被描述为位于其他单元或特征“下方”或“之下”的单元将位于其他单元或特征“上方”。因此，示例性术语“下方”可以囊括上方和下方这两种方位。设备可以以其他方式被定向(旋转90度或其他朝向)，并相应地解释本文使用的与空间相关的描述语。
24.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“套接”、“连接”、“贯穿”、“插接”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通
技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
25.如图1所示，本发明的一种基于ai图像识别的水利渠道工程风险点自动识别方法，包括数据处理系统和连接数据处理系统的图像采集系统和数据检监测系统；具体识别步骤如下：
26.s1、建档：建立目的地与出发地；
27.s2、建模：获取目的地与出发地的海平面高度，并通过图像采集系统建立以目的地与出发地为直径的三维地形地貌建模图；
28.s3、数据收集：通过数据检监测系统收集目的地与出发地的降雨量和地质信息；
29.s4、数据计算：基于s3模拟需排布水利渠道的直径大小；
30.s5、数据模拟：基于s2和s3以及和s4，选取适合排布的地质位置；建立目的地与出发地之间的水利渠道工程图；
31.s6、数据优化：基于s5的水利渠道工程图，对渠道工程图蜿蜒化。
32.本实施例中，数据处理系统包括安装在飞行器上的三维地形地貌建模装置；s2、建模：飞行器携带三维地形地貌建模装置以目的地与出发地为直径进行三维地形地貌收集建模，并传输至数据处理系统内。
33.本实施例中，数据监测系统包括一个以上分别设置于目的地与出发地的降雨量监测模块和水位采集模块；数据监测系统还包括分别设置于目的地与出发地的地质勘探仪器；
34.通过降雨量监测模块和水位采集模块收集目的地和出发地的信息，选取排水大小合适的排水渠道，防止雨势过大，导致雨水及时排出；同时选取合适地质的排放位置，防止由于雨势过大，导致地质松软，引发水利渠道贴合不紧密。
35.本实施例中，s5、数据模拟：三维地形地貌建模图在完成建模后，数据检监测系统通过计算，将水利渠道自动绕开丘陵与山地。
36.本实施例中，s4、数据计算：通过数据处理系统，将s3、数据收集到的信息进行汇总，结合降雨量，选取排水量大于降雨量的水利渠道。
37.本实施例中，s5、数据模拟：结合s3、数据收集和s2、建模以及s3、数据收集，选取合适的地质状况，选取适合摆放水利渠道的地理位置；s6、数据优化：将水利渠道工程图进行蜿蜒化，增加水利渠道的流经路程，防止遇到洪水和泥石流时发生的外溢。
38.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何不经过创造性劳动想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书所限定的保护范围为准。

技术特征：
1.一种基于ai图像识别的水利渠道工程风险点自动识别方法，其特征在于：包括数据处理系统和连接数据处理系统的图像采集系统和数据检监测系统；具体识别步骤如下：s1、建档：建立目的地与出发地；s2、建模：获取目的地与出发地的海平面高度，并通过图像采集系统建立以目的地与出发地为直径的三维地形地貌建模图；s3、数据收集：通过数据检监测系统收集目的地与出发地的降雨量和地质信息；s4、数据计算：基于s3模拟需排布水利渠道的直径大小；s5、数据模拟：基于s2和s3以及和s4，选取适合排布的地质位置；建立目的地与出发地之间的水利渠道工程图；s6、数据优化：基于s5的水利渠道工程图，对渠道工程图蜿蜒化。2.根据权利要求1所述的基于ai图像识别的水利渠道工程风险点自动识别方法，其特征在于：数据处理系统包括安装在飞行器上的三维地形地貌建模装置；所述s2、建模：飞行器携带三维地形地貌建模装置以目的地与出发地为直径进行三维地形地貌收集建模，并传输至数据处理系统内。3.根据权利要求1所述的基于ai图像识别的水利渠道工程风险点自动识别方法，其特征在于：数据监测系统包括一个以上分别设置于目的地与出发地的降雨量监测模块和水位采集模块；数据监测系统还包括分别设置于目的地与出发地的地质勘探仪器。4.根据权利要求1所述的基于ai图像识别的水利渠道工程风险点自动识别方法，其特征在于：所述s4、数据计算：通过数据处理系统，将s3、数据收集到的信息进行汇总，结合降雨量，选取排水量大于降雨量的水利渠道。5.根据权利要求1所述的基于ai图像识别的水利渠道工程风险点自动识别方法，其特征在于：所述s5、数据模拟：结合s3、数据收集和s2、建模以及s3、数据收集，选取合适的地质状况，选取适合摆放水利渠道的地理位置。

技术总结
本发明公开了一种基于AI图像识别的水利渠道工程风险点自动识别方法，具体识别步骤如下：S1、建档：建立目的地与出发地；S2、建模：获取目的地与出发地的海平面高度，并通过图像采集系统建立以目的地与出发地为直径的三维地形地貌建模图；S3、数据收集：通过数据检监测系统收集目的地与出发地的降雨量和地质信息；S4、数据计算：基于S3模拟需排布水利渠道的直径大小；本发明自动识别水利渠道工程风险点，避免由于雨势过大导致的水利渠道外溢以及由于泥石流导致的水利渠道损坏，同时将水利渠道工程图进行蜿蜒化，增加出发地与目的地之间的水利渠道流经路程，防止在梅雨时节或遇到台风的状况下，水利渠道排水量小的问题。水利渠道排水量小的问题。水利渠道排水量小的问题。


技术研发人员：黄俊达 唐思瑶 马祥温
受保护的技术使用者：广东科诺勘测工程有限公司 宏骄（深圳）科技技术有限公司
技术研发日：2023.06.12
技术公布日：2023/9/9