业务挑战
  • 海量信息之间缺乏内在关联
    面向海量的巡检记录、视频监控和分散监测数据,数据之间缺乏内在关联信息,难以处理灾情与人排涝设施的关系、气象实况与灾情程度之间的关系、排水设施与排涝需求之间的平衡关系等,只能依赖人工判断
  • 内涝灾情有价值线索挖掘难
    当灾情发生后,监测节点少或缺失、视频数据量巨大且难于精准量化,价值密度低,无过程全环节实时数据,网格区域涝灾害无法得出有价值的成因线索,依赖专家经验的事后问题识别诊断,排水防涝工程改造难度大
  • 缺乏事前险情监测预警能力
    当前业界主流方案的内涝风险智能分析能力有限,大部分以路面积水水深和视频监控为主,无法对各类内涝风险区域进行智能风险评估和提前排除险情,只能事件发生后被动响应
  • 全域内涝灾害程度无法评估
    内涝灾害监测站点密度低、覆盖不全且未进行全域联网,导致数据分散,灾害发生时大部分通过现场巡查或者通过视频监控了解灾情,并通过人工方式进行警情信息上报,获取灾情难度大且难以量化
系统架构

城市内涝积水监测系统(图1)

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