[发明专利]管网风险预警方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请涉及人工智能技术领域，揭露了一种管网风险预警方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括获取检测数据；对检测数据进行文本抽取，得到对应的管网信息和缺陷信息；根据管网信息和缺陷信息构建知识图谱；将知识图谱中相连接的任意两个第一节点对应的管网信息和缺陷信息，输入匹配模型，得到对应的相似度，将相似度同步到所述知识图谱中；根据带有相似度的所述知识图谱，计算知识图谱中任意两个第二节点间的第一相似度，根据第一相似度对知识图谱中各第二节点对应的管道进行分类，得到多个管道类别；确定第一管道的管道类别，对第一管道所属管道类别中的第二管道发出风险预警。本申请对管道进行提前预警，避免管道的实际缺陷未被发现。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种管网风险预警方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在城镇的建设过程中，排水管网的建设必不可少，排水管网一直是排水体系的重中之重。在现实生活中，排水管网常出现异常情况，如管网的溢流、外渗等缺陷情况，将会对环境和周边市民生活甚至健康造成不良影响；地下水入渗等缺陷情况可能导致污水厂处理负荷增大，降低处理效率；管网淤积、异物穿入等缺陷情况，可能影响管网运作效率，从而影响城市排污体系的正常运转。而现有的对缺陷情况的处理常通过定期检测的方式发现，但检测成本高，或者经常是已经出现缺陷情况后，处理人员进行抢修。因此，如何对所述管网的缺陷情况进行提前预警成为了亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种管网风险预警方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中，如何对所述管网的缺陷情况进行提前预警的问题。

为解决上述问题，本申请提供了一种管网风险预警方法，包括：

获取检测数据；

对所述检测数据进行文本抽取，得到所述检测数据中管道对应的管网信息和缺陷信息；

根据所述管网信息和缺陷信息构建知识图谱；

将所述知识图谱中相连接的任意两个第一节点对应的管网信息和缺陷信息，输入到匹配模型进行匹配，得到对应的相似度，并将所述相似度同步到所述知识图谱中；

根据带有相似度的所述知识图谱，计算所述知识图谱中任意两个第二节点间的第一相似度，根据所述第一相似度对所述知识图谱中各第二节点对应的所述管道进行分类，得到多个管道类别；

当接收到所述管道中的第一管道具有第一缺陷时，确定所述第一管道所属的管道类别，对所述第一管道所属管道类别中的第二管道发出风险预警。

进一步的，所述获取检测数据包括：

接收处理指令；

根据所述处理指令，调用摄像头拍摄纸质文本，得到文本图像；

根据所述文本图像，利用光学字符识别进行扫描，得到对应的文本数据。

进一步的，所述对所述检测数据进行文本抽取包括：

利用正则表达式，对所述检测数据中的所述管网信息进行抽取；

利用缺陷抽取模型对所述检测数据中的所述缺陷信息进行抽取，所述缺陷抽取模型基于RCNN模型训练得到。

进一步的，所述将所述知识图谱中相连接的任意两个第一节点对应的管网信息和缺陷信息，输入到匹配模型进行匹配，得到对应的相似度包括：

抽取所述知识图谱中相连接的两个第一节点对应的管网信息和缺陷信息；

根据所述相连接的两个第一节点对应的管网信息和缺陷信息，利用匹配模型进行对应匹配，对应得到第一匹配度和第二匹配度，所述匹配模型基于Bimpm模型训练得到；

将所述第一匹配度与第二匹配度相乘，得到对应的相似度。