城市生命线安全风险综合监测预警平台建设方案,时刻守护城市生命线安全

系统概述

城市生命线安全工程,主要包括城市供水、排水、燃气、热力、桥梁等,它们是维系城市正常运行、满足群众生产生活需要的重要基础设施。

平升电子城市生命线安全风险综合监测预警平台建设方案,城市生命线安全监测预警系统,通过现代信息技术手段,对城市生命线基础设施等进行实时监测,感知城市运行状况,分析生命线风险及耦合关系,实现对城市生命线工程的风险识别、透彻感知、分析研判、辅助决策,预警燃气爆炸、城市内涝、桥梁倒塌、路面塌陷、供水供热爆管等重大安全事故,构建城市生命线安全“防火墙”,打造城市生命线安全“预警机”,提升城市安全治理现代化水平。

建设背景

2024年两会,提出

推进城市生命线安全工程建设,通过数字化手段,对城市的供水、排水、燃气、供热、桥梁、管廊等各类设施进行实时监测,及早发现问题、解决问题。

2024年3月,住建部印发《推进建筑和市政基础设施设备更新工作实施方案》,提出

在地级及以上城市全面实施城市生命线工程,推动地下管网、桥梁隧道、窨井盖等完善配套物联智能感知设备加装和更新,并配套搭建监测物联网,实现城市安全风险防控从被动应对转向主动预防,促进现代信息技术与城市生命线工程深度融合。

2024年10月,住建部发布《“数字住建”建设整体布局规划》,指出

对城市的道路、桥梁、供水、排水、供电、供气等基础设施进行数字化监测和管理。建立基础设施运行监测平台,实时掌握基础设施的运行状态和维护需求,提高基础设施
的运行效率和服务质量,保障城市的正常运转。

系统架构

系统功能

全方位监测城市生命线安全各运行指标,实现信息化

  • 供水管网:监测水压、流量、水质等关键指标,及时发现漏损、爆管等异常情况,保障居民用水安全
  • 排水管网:监测水位、流量、水质等信息,预警内涝、溢流等风险,助力城市防汛排涝
  • 燃气管网:监测甲烷浓度数据,精准定位泄漏点,防范燃气泄露事故
  • 供热管网:监测温度、压力、流量等参数,及时发现管网泄漏、堵塞等问题,保障供热稳定
  • 城区易涝点/城市河道:监测水位、雨量——把握整个城区/河道水情变化,及时进行排水调度
  • 桥梁/隧道:监测结构变形、应力、交通荷载等指标,评估设施健康状况,预警潜在风险,保障交通安全

智能多级预警,及时发现异常,避免事故的发生和扩大

  • 多源数据融合:整合前沿技术,实现多维度数据分析和融合,根据实时监测数据、历年事故数据等,综合研判,提前预警
  • 分级预警机制:根据风险等级,建立分级预警机制,及时推送预警信息,为应急处置争取宝贵时间
  • 灵活配置预警值:管理者可根据监测预警目标,动态修改和配置监测设备中各种测量的预警值和报警值

多角度统计分析,提升管理效率

  • 自动统计日度、月度、年度、均值等多种形式的数据,按需生成曲线和报表
  • 生成压力、液位、流量等各类专题图,展示各种测量变化趋势,实现管网分析、淤堵分析、内涝分析,为管网改造、淤堵处理、应急防汛提供决策依据

硬件支撑

软件平台

一张图综合展示

将城市生命线运行状态、风险隐患、预警信息等集中展示,实现“一图统览”

实时动态监控

实时监控重点区域、设施,动态掌握运行状态,及时发现和处理问题

辅助决策分析

提供数据分析、风险评估、趋势分析等功能,为城市安全管理提供科学决策依据

应急预案管理

根据预设的预警/报警规则,自动发布风险信息,多渠道通知相关人员。建立应急预案库,快速响应和处置

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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