一种用于交通道路防洪智能减灾的新型智能检查井系统

当前,由于我国部分城市防洪排涝系统不完善导致城市内涝频发,严重影响道路交通以及市民们的生命及财产安全,为此设计出“一种用于交通道路防洪智能减灾的新型智能检查井系统”来缓解城市道路积水问题。该系统结合城市GIS(城市地理空间信息)系统和近年来道路雨情水情等信息,在城市范围内计算出易涝区域,即“内涝点”。把新型的智慧检查井系统作为“内涝点”的建设内容,配合以升降式窨井盖和物联网无线控制技术,建立一个以检查井为出发点的防洪、排涝智能系统,实现了水情实时监测、雨情预测和防洪排涝等目的。就目前此技术领域内前沿的工程问题尝试给出一种新的解决方案。

智能防雷减灾技术的应用分析

在自然界中,雷电现象较为常见。雷电造成的危害是十分巨大的,会在很大程度上影响人们正常的生产生活。本文首先对雷电进行了介绍,然后对智能防雷减灾技术的实际应用进行了详细分析,以促进防雷减灾技术的发展和应用。

基于人工智能(AI)的地质灾害防控体系建设

近年来,人工智能(AI)技术得到快速发展,并日益融入到经济社会各个领域,成为当代创新发展的新标志,智能防灾减灾将成为未来发展的趋势和研究的热点。在回顾AI发展现状与趋势的基础上,系统梳理出以往地质灾害风险防控的数据依据和传统技术方法,分析了可能采用的潜在AI方法,初步搭建了基于AI的地质灾害风险防控体系建设方案。研究表明,AI技术为地质灾害风险防控提供了新的技术途径,但目前尚无可照搬或可移植的成熟技术或解决方案。智能防灾减灾体系包括早期识别、风险评估、风险防控等3个主要环节,其中最重要的环节是早期识别,传统方法与AI技术融合的关键参数为斜坡失稳概率或泥石流发生概率;根据所依据的数据资料将早期识别方法归纳为图像识别、形变识别、位移识别、内因识别、诱因识别和综合识别等6种方法;提出了从数据层、方法层和应用层3个层次构建基于大数据智能混合优化的地质灾害风险防控平台。认为数据驱动的智能模型与理论驱动的物理模型融合是地质灾害风险防控发展的趋势。

桥梁信息化及智能桥梁2020年度研究进展

以信息化、智能化为特征的数字化时代的到来推动了桥梁工程技术的发展与创新,有必要将云计算、大数据、人工智能、3D打印、机器人等战略性新兴产业技术与桥梁工程相融合,从智能设计、智能施工、智能运维等多个维度,推进桥梁工业化、数字化、智能化升级。本文从桥梁信息化、智能检测与安全运维、智能防灾减灾、智能材料等方面,综述了2020年该领域前沿技术和重要成果,总结了研究热点与前景展望。分析表明:BIM技术可以提升桥梁正向设计精细化水平、施工过程控制和管理准确化程度;无人机、机器人等智能检测技术与机器学习、卷积神经网络等人工智能技术提高了桥梁检测的精度和效率;高性能智能材料的应用促进了桥梁结构的自感知性、自适应性、自调节性和自诊断性;基于人工智能的自然灾害监测与预警为桥梁智能防灾减灾提供了新的发展思路。未来应将人工智能技术深度融合桥梁设计、建造和养护的全生命周期,顺应信息化、智能化的发展趋势,实现桥梁强国梦。

机器学习在滑坡智能防灾减灾中的应用与发展趋势

滑坡灾害易发频发、点多面广、隐蔽性强、危害严重.开展“天‒空‒地‒深”观测一体化的滑坡早期识别、易发性评价及预测预报,对于保障人民生命和财产安全,推进滑坡灾害防治能力现代化具有重要意义.目前,依靠人工解译的滑坡识别耗时耗力,采用启发式模型的滑坡易发性评价不能较好地探明环境因子之间的非线性关系,基于传统监测数据的滑坡预测预报精度较低.机器学习算法凭借其强大的非线性处理能力及鲁棒性等优势,逐渐广泛应用于滑坡智能防灾减灾中.基于此,本研究系统阐述了机器学习在滑坡灾害早期识别、易发性评价及预测预报等方面的具体应用,综述了多种机器学习算法在上述3个领域中运用的优劣,最终对机器学习在滑坡灾害中未来的发展趋势进行了展望.

一体化综合减灾智能服务系统研究

针对目前我国减灾服务重决策轻预警,减灾服务技术、系统、应用集成不够,尚缺乏完善的一体化综合减灾智能服务体系现状。该文从测绘地理信息视角,分析了室内外一体化应急定位、多源应急数据融合、灾害场景可视化、灾害模型分析服务等关键技术,构建了一体化综合减灾智能服务原型系统,并在国家基础地理信息中心和陕西省的相关应急部门进行了实际应用,实现了应急信息的一体化感知、定位、融合、分析、服务,为我国综合减灾决策分析提供了技术支撑。

多层次地质灾害领域本体构建与应用

针对地质灾害知识内容不完全,缺乏形式化、可共享和复用的统一描述机制等问题,该文提出一种多层次地质灾害领域本体构建方法,以地震灾害为例,通过对概念、语义和时空定义地质灾害本体的层次结构和层次表达;在各层次关系描述中将概念层与语义层有机结合,支持多层次下的灾害数据的关联表示,应用于一体化综合智能减灾服务系统,并结合实际案例对地质灾害应急信息进行主动推送服务于领导决策,验证该方法有效性与可靠性。