[发明专利]基于图像识别技术的暴雨洪涝事件信息处理方法及装置

说明书

本发明涉及一种基于图像识别技术的暴雨洪涝事件信息处理方法及装置，针对各灾害事件，分别生成其降水分布图；基于当前灾害事件的降水分布图，利用图像识别技术检索得到与其近似匹配的历史灾害事件降水分布图；分别比对当前与检索所得事件的灾情信息。与现有技术相比，本发明基于降水分布图进行灾害事件的匹配和查询，可以快速检索历史上近似的灾害事件，为暴雨洪涝灾害的灾情分析与风险评估，以及灾害风险与应急管理提供参考和依据。

技术领域

本发明涉及一种计算机技术，尤其是涉及一种基于图像识别技术的暴雨洪涝事件信息处理方法及装置。

背景技术

一直以来，自然灾害所带来的严重后果都让人们万分警觉，而自然灾害中，除了旱灾等少数灾害类型外，大多数都与降水灾害或多或少，或直接或间接有所联系，因此如国家气象局，民政部门等部分均对降水数据有着十分完善的记录，然而目前对于降水数据的记录亦或者是灾情的发现、上报、追踪的方式都十分传统，例如，灾情收集多基于行政区划，由所在的乡镇集中到县，再上报至市，逐级上报至省和国家。

虽然现在具有全面、丰富的数据源，但是基于庞大的数据进行分析是十分困难的，而且如何设计相关的分析算法对数据进行处理也是不容易的，目前还没有有效的方式可以利用这些数据进行分析。

此外，一些古老的数据可能会存在原始数据丢失的问题，也对利用这些数据进行灾害预警造成了障碍。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于图像识别技术的暴雨洪涝事件信息处理方法及装置。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于图像识别技术的暴雨洪涝事件信息处理方法，包括：

步骤S1：针对各灾害事件，分别生成其降水分布图；

步骤S2：基于当前灾害事件的降水分布图，利用图像识别技术检索得到与其近似匹配的历史灾害事件的降水分布图；

步骤S3：比对当前与检索所得事件的灾情信息并输出。

所述步骤S1中生成降水分布图的过程具体包括：

步骤S11：获取灾害事件的开始时间和结束时间；

步骤S12：获取灾害事件从开始到结束持续时间内的过程降水数据；

步骤S13：根据获取的降水数据生成过程累积降水量分布图。

所述步骤S2具体包括：

步骤S21：基于历史灾害事件生成的过程累积降水量分布图，训练卷积神经网络模型；

步骤S22：基于训练好的卷积神经网络模型，抽取历史灾害事件图像特征保存至数据库；

步骤S23：基于训练好的卷积神经网络模型，抽取当前灾害事件降水分布图特征，并与数据库中历史灾害事件的图像特征比对，得到近似匹配的历史灾害事件。

所述灾情信息包括灾害损失、救灾信息及其致灾事件信息。

所述步骤S3具体包括：

步骤S31：按照匹配的降水分布图的相似程度，对既往灾害事件进行排序，输出当前事件和近似匹配的既往灾害事件的灾情信息，用于灾情信息比对。

一种基于图像识别技术的暴雨洪涝事件信息处理装置，包括：

降水分布图处理模块，用于针对各灾害事件，分别生成其降水分布图；

图像检索模块，与降水分布图处理模块连接，用于基于当前灾害事件的降水分布图，检索得到与当前灾害事件的降水分布图匹配的既往灾害事件的降水分布图；