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業務挑戰
  • 海量信息之間缺乏內在關聯
    面向海量的巡檢記錄、視頻監控和分散監測數據,數據之間缺乏內在關聯信息,難以處理災情與人排澇設施的關系、氣象實況與災情程度之間的關系、排水設施與排澇需求之間的平衡關系等,只能依賴人工判斷
  • 內澇災情有價值線索挖掘難
    當災情發生后,監測節點少或缺失、視頻數據量巨大且難于精準量化,價值密度低,無過程全環節實時數據,網格區域澇災害無法得出有價值的成因線索,依賴專家經驗的事后問題識別診斷,排水防澇工程改造難度大
  • 缺乏事前險情監測預警能力
    當前業界主流方案的內澇風險智能分析能力有限,大部分以路面積水水深和視頻監控為主,無法對各類內澇風險區域進行智能風險評估和提前排除險情,只能事件發生后被動響應
  • 全域內澇災害程度無法評估
    內澇災害監測站點密度低、覆蓋不全且未進行全域聯網,導致數據分散,災害發生時大部分通過現場巡查或者通過視頻監控了解災情,并通過人工方式進行警情信息上報,獲取災情難度大且難以量化
系統架構

城市內澇積水監測系統(圖1)

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