[发明专利]一种基于人工智能的社区排水管道探查方法和系统

说明书

本申请实施例提供一种基于人工智能的社区排水管道探查方法和系统。本发明针对排水管道的各个检测位点，将利用闭路探测、潜望镜探测以及声纳探测获得的位点状态参数进行归一化，进而，根据排水管道的拓扑结构以及各个位点状态参数的特征，判断检测位点的拓扑关联性，形成位点局域网络；利用各个检测位点的位点状态参数，通过神经网络训练，模拟分析位点局域网络的变化规律；最后，针对探查发现的排水管道故障点，对该故障点对位点局域网络的影响进行预测，从而提升响应的及时性。本发明还运用GIS信息界面下的可视化展示，实现对社区排水管道故障点及其影响的直观展示。

技术领域

本申请涉及智慧社区技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的社区排水管道探查方法和系统。

背景技术

排水管道保障着社区生活废水和自然降水的排放，是维护社区运营重要的基础设施。一旦排水管道发生故障，往往会导致路面积水、地库存水，乃至引起反流倒灌，严重影响社区的交通和生活秩序，有可能造成车辆被淹等事故，还存在健康隐患以及建筑质量方面的风险。

社区排水管道故障的主要诱因是堵塞淤积、塌陷错位等故障造成的水流量下降，因此，定期探查排水管道以便发现潜在的故障点，是非常必要的技术手段，为管道的后续疏通提供了不可或缺的信息。

目前排水管道的探查方法包括闭路探测、潜望镜探测以及声纳探测。闭路探测是用携带摄像机和照明器材的管道内窥机器人进入排水管道内部，并沿着管道行进一定距离，这一过程中连续拍摄排水管道内部的视频画面，检测人员通过查看和分析画面，发现其中存在的故障点。潜望镜探测较为类似，是由检测人员从管道之间预留的接缝开口处置入潜望镜，潜望镜携带摄像机以及照明器材，通过潜望镜拍摄的视频画面查找故障点。声纳探测则是将具有超声发射器和超声传感器的声纳探头从管道之间预留的接缝开口置入管道内部，主动向水中发射声波，通过接收反射回波发现管道中的目标，并根据反射回波到达时间测算目标距离，通过分析反射回波确定目标相关的参量，从而发现管道的故障点；声纳探测法适用于管道内水体液位较高的场景，可以有效检测到并辨别管道液位之下的障碍物所形成的故障点。

然而，目前针对社区排水管道探查的以上方法，对于获得的故障点位置、状态等参数只是由检测人员进行简单的登记和上报，作为探查记录和维修参考，缺乏系统性地分析，特别是无法针对排水管道或者排水管网之间的拓扑关联性，实施故障点之间的影响因素相互分析，以及对每段排水管道单位的整体性评估和预测评估，导致现有的排水管道探查的功能单一，作用不强，预测性差，对各种排水状况的响应能力弱。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于人工智能的社区排水管道探查方法和系统。本发明针对排水管道的各个检测位点，将利用闭路探测、潜望镜探测以及声纳探测获得的位点状态参数进行归一化，进而，根据排水管道的拓扑结构以及各个位点状态参数的特征，判断检测位点的拓扑关联性，形成位点局域网络；利用各个检测位点的位点状态参数，通过神经网络训练，模拟分析位点局域网络的变化规律；最后，针对探查发现的排水管道故障点，对该故障点对位点局域网络的影响进行预测，从而提升响应的及时性。本发明还运用GIS信息界面下的可视化展示，实现对社区排水管道故障点及其影响的直观展示。

基于上述目的，在本申请提出一种基于人工智能的社区排水管道探查方法，包括：

针对社区排水管道的各个检测位点，利用探测手段获得其位点状态参数；

利用位点状态参数的标准格式模板，对位点状态参数进行归一化，形成数据格式统一的归一化位点状态参数；

根据排水管道的拓扑结构，初步选取彼此拓扑关联的检测位点；

根据彼此拓扑关联的检测位点的归一化位点状态参数的特征，从彼此拓扑关联的检测位点中确定检测位点的关联性，形成位点局域网络；

利用各个检测位点的归一化位点状态参数，通过神经网络训练，进行位点局域网络的变化规律的分析模拟；