基于BIM模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法及系统与流程

本技术涉及地铁防汛监测的，尤其是涉及一种基于bim模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法及系统。

背景技术：

1、地铁具有运行速度稳定、不受地面交通拥堵影响、乘客容量大等优点，正成为许多城市居民的首选通勤方式；然而，地铁的大部分路段均位于地下，若地表的水流入地铁隧道或车站内，轻则影响列车的正常运行，重则造成站内人员伤亡事故，因此，针对地铁设施进行防汛监测对于地铁的正常运行至关重要。

2、目前，地铁防汛监测的方法包括对地铁设施所在位置的水位进行监测，以及对降雨量进行监测，然而，针对地铁设施的水位监测难以对洪涝事故进行提前预警，而降雨也并非造成地铁设施洪涝事故的唯一原因。

3、针对上述相关技术，发明人认为现有的地铁防汛监测方法存在预警效果较差的问题。

技术实现思路

1、为了提高地铁设施防汛监测的预警效果，本技术提供一种基于bim模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法及系统。

2、本技术的发明目的一采用如下技术方案实现：

3、基于bim模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法，包括：

4、创建地铁bim模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据，所述汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，所述水位因素是指可对水位上涨速率造成影响的因素；

5、将监测水位数据和变形数据标记至地铁bim模型中，更新地铁bim模型，基于地铁bim模型确定各监测点位的危险水位数据；

6、基于水位因素信息和地铁bim模型，计算各点位的水位上涨速率；

7、基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端。

8、通过采用上述技术方案，创建地铁bim模型，以获知地铁设施的物理结构，便于后续判断各点位所能承受的最大水位，获取地铁设施中各监测点位上的监测传感器监测到的汛情数据，其中汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，其中水位因素是指可能对水位上涨速率造成影响的因素，以便获知各监测点位当前的水位情况，当前水位变化的影响因素和地铁设施的变形情况；将监测水位数据和变形数据标记至地铁bim模型中，以便更新地铁bim模型，便于执行防汛工作的管理人员获知地铁设施当前的实际汛情，根据更新后的地铁bim模型确定各监测点位的危险水位数据，便于提高危险水位数据制定的准确性；根据水位因素信息和地铁bim模型，计算各点位的水位上涨速率，便于对地铁交通网后续的水位上涨情况进行预测；基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间，计算对应的预测水位数据，其中预测时间可以根据实际需求进行设置，例如，可以根据人员疏散时间设定预测时间，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端，便于管理人员及时开始执行人员疏散或防汛措施，为人员疏散或防汛工作预留足够的时间，提高人员安全撤离地铁设施的可能性。

9、本技术在一较佳示例中：创建地铁bim模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据的步骤之后，还包括：

10、根据预设的防汛巡检周期，发送巡检指令至巡检无人机，接收巡检无人机发出的空中巡检图像；

11、将巡检图像输入至防汛资讯匹配模型中，确定巡检汛情信息，基于巡检汛情信息对水位因素数据进行更新。

12、通过采用上述技术方案，由于影响地铁所受洪涝灾情严重程度的因素还包括地铁线路周边施工导致地铁设施破损、地铁线路周边水体漫灌、地铁线路周边地质灾害等影响因素，因此，设置防汛巡检周期，发送巡检指令至巡检无人机，以控制巡检无人机开始执行地铁线路的空中巡检工作，接收巡检无人机发出的空中巡检图像，便于后续分析影响地铁所受洪涝灾情严重程度的其他因素；将巡检图像输入至防汛资讯匹配模型中，以匹配从空中巡检图像中发现的可能对地铁所受洪涝灾情严重程度造成影响的因素，生成巡检汛情信息；基于巡检汛情信息，重新统计可能对地铁设施内水位变化速率造成影响的因素，从而对水位因素数据进行更新修正，以降低因地铁线路周边地质环境变化等因素造成地铁设施水位迅速上涨的情况。

13、本技术在一较佳示例中：创建地铁bim模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据的步骤之后，还包括：

14、获取防汛物资库存信息，所述防汛物资库存信息包括各种类型防汛物资的库存量信息和库存位置信息；

15、将防汛物资库存信息标记至地铁bim模型中。

16、通过采用上述技术方案，为了便于执行地铁防汛工作，获取防汛物资库存信息，以便获知地铁交通网中所库存的防汛物资类型，以及各种类型防汛物资的库存量、库存位置信息，便于后续进行防汛物资的调度管理；将防汛物资库存信息标记至地铁bim模型中，便于在需要进行防汛物资调度时，根据不同类型防汛物资的库存量、库存地点，生成对应的防汛物资调度计划，从而提高防汛物资调度的效率和科学性。

17、本技术在一较佳示例中：创建地铁bim模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据的步骤之后，还包括：

18、基于地铁bim模型获取每一通道的尺寸信息和通行条件信息，从而生成每一通道对应的可通过性信息；

19、将每一通道的位置和对应的可通过性信息标记至地铁bim模型中；

20、获取各类防汛物资的尺寸信息、重量信息，确定对应的携行信息；

21、基于各类防汛物资的携行信息与每一通道的可通过性信息进行对比，从而确定各类防汛物资的调度通道。

22、通过采用上述技术方案，从地铁bim模型中获取地铁交通网中每一条可用通道各处的尺寸信息，以及每一条可用通道的路况生成对应的通行条件信息，进而生成每一条通道的可通过性信息，便于在后续需要进行防汛物资的调度和进行救援时确定可供通行的通道；将每一条通道的位置和对应的可通过性信息标记至地铁bim模型中，便于判断各通道受汛影响程度，以及对应的位置，便于在进行防汛物资调度和救援时规划道路；获取各类防汛物资的尺寸信息、重量信息，判断输送各类防汛物资所需采取的运输设备和运输方式，从而生成对应的携行信息；根据各类防汛物质的携行信息与每一通道的可通过性信息进行对比，便于将各通道的可通过性和各类防汛物资的携行方式进行比较，以确定对各类防汛物资进行调度时可选的通道并确定为对应的调度通道，便于提高防汛物资的调度效率。

23、本技术在一较佳示例中：基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端的步骤之后，还包括：

24、接收管理人员终端发出的疏散指令，基于各监测点位的监测水位数据和水位上涨速率，生成各监测点位的水位变化趋势信息；

25、将所述水位变化趋势信息标记至地铁bim模型中，判断各通道的可通行性变化趋势，生成对应的通行性预测信息；

26、基于各通道的通行性预测信息，规划地铁交通网中各区域的疏散路径信息，基于疏散路径信息生成疏散引导信号并发送至对应区域的广播设备。

27、通过采用上述技术方案，接收管理人员终端发出的疏散指令，以确定是否开始执行人员疏散工作，基于各监测点位当前的监测水位数据和水位上涨速率数据，确定各监测点位的水位变化趋势，生成对应的水位变化趋势信息；将所述水位变化趋势信息标记至地铁bim模型中，从而便于分析各通道的可通行性变化趋势，进而生成各通道对应的通行性预测信息，便于后续执行疏散工作时规划安全疏散通道；基于各通道的通行性预测信息，规划地铁交通网中各区域的疏散路径信息，便于为后续的人员疏散工作提供导航，根据疏散路径信息生成疏散引导信号，并将疏散引导信号发送至对应区域的广播设备，以便通过广播设备自动引导人员疏散，提高人员的疏散效率，降低由人工引导疏散时可能产生的失误。

28、本技术在一较佳示例中：基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端的步骤之后，还包括：

29、接收管理人员终端发出的排水指令，基于各监测点位的监测水位数据和水位上涨速率，计算地铁设施的水量增长率；

30、基于水量增长率计算对应的排水需求数据，基于排水需求数据和防汛物资库存信息，生成物资调度计划并发送至对应的仓储终端。

31、通过采用上述技术方案，接收管理人员终端发出的排水指令，以确定是否开始执行地铁排水工作，基于各监测点位的监测水位数据和水位上涨速率，计算地铁设施内的水量的增长速度作为水量增长率；基于水量增长率计算对应的排水需求数据，其中，排水需求数据是指单位时间需要从地铁设施内排出的水量，根据排水需求数据和防汛物资库存信息，确定所需使用的排水设备的型号、数量等，以生成物资调度计划并发送至对应的仓储终端，以便防汛物资库的工作人员开始执行物质调度工作。

32、本技术在一较佳示例中：创建地铁bim模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据的步骤之后，还包括：

33、将汛情数据存储于历史数据库中，生成历史汛情数据；

34、定期将历史汛情数据输入至历史汛情分析模型中，生成汛情处置规则调整信息。

35、通过采用上述技术方案，将获取到的汛情数据存储于历史数据库中，生成历史汛情数据，便于后续分析地铁设施的历史受汛情况；定期将历史汛情数据输入至历史汛情分析模型中，便于根据历史汛情数据情况验证水位上涨速率、预测水位数据的计算准确性，生成汛情处置规则调整信息，以便优化水位上涨速率、预测水位数据的算法，提高后续汛情处置的科学性。

36、本技术的发明目的二采用如下技术方案实现：

37、基于bim模型及多元传感器的地铁多元数据防汛系统，包括：

38、地铁bim模型创建模块，用于创建地铁bim模型，接收各监测点位的监测传感器发出的汛情数据，所述汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，所述水位因素是指可对水位上涨速率造成影响的因素；

39、危险水位数据生成模块，用于将监测水位数据和变形数据标记至地铁bim模型中，更新地铁bim模型，基于地铁bim模型确定各监测点位的危险水位数据；

40、水位上涨速率计算模块，用于基于水位因素信息和地铁bim模型，计算各点位的水位上涨速率；

41、危险位置信息生成模块，用于基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间计算预测水位数据，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端。

42、通过采用上述技术方案，创建地铁bim模型，以获知地铁设施的物理结构，便于后续判断各点位所能承受的最大水位，获取地铁设施中各监测点位上的监测传感器监测到的汛情数据，其中汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，其中水位因素是指可能对水位上涨速率造成影响的因素，以便获知各监测点位当前的水位情况，当前水位变化的影响因素和地铁设施的变形情况；将监测水位数据和变形数据标记至地铁bim模型中，以便更新地铁bim模型，便于执行防汛工作的管理人员获知地铁设施当前的实际汛情，根据更新后的地铁bim模型确定各监测点位的危险水位数据，便于提高危险水位数据制定的准确性；根据水位因素信息和地铁bim模型，计算各点位的水位上涨速率，便于对地铁交通网后续的水位上涨情况进行预测；基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间，计算对应的预测水位数据，其中预测时间可以根据实际需求进行设置，例如，可以根据人员疏散时间设定预测时间，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端，便于管理人员及时开始执行人员疏散或防汛措施，为人员疏散或防汛工作预留足够的时间，提高人员安全撤离地铁设施的可能性。

43、本技术的发明目的三采用如下技术方案实现：

44、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于bim模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法的步骤。

45、本技术的发明目的四采用如下技术方案实现：

46、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于bim模型及多元传感器的地铁多元数据防汛方法的步骤。

47、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

48、1. 创建地铁bim模型，以获知地铁设施的物理结构，便于后续判断各点位所能承受的最大水位，获取地铁设施中各监测点位上的监测传感器监测到的汛情数据，其中汛情数据包括监测水位数据、变形数据和水位因素信息，其中水位因素是指可能对水位上涨速率造成影响的因素，以便获知各监测点位当前的水位情况，当前水位变化的影响因素和地铁设施的变形情况；将监测水位数据和变形数据标记至地铁bim模型中，以便更新地铁bim模型，便于执行防汛工作的管理人员获知地铁设施当前的实际汛情，根据更新后的地铁bim模型确定各监测点位的危险水位数据，便于提高危险水位数据制定的准确性；根据水位因素信息和地铁bim模型，计算各点位的水位上涨速率，便于对地铁交通网后续的水位上涨情况进行预测；基于各监测点位的监测水位数据、水位上涨速率和预设的预测时间，计算对应的预测水位数据，其中预测时间可以根据实际需求进行设置，例如，可以根据人员疏散时间设定预测时间，当预测水位数据大于危险水位数据时，生成危险位置信息并发送至管理人员终端，便于管理人员及时开始执行人员疏散或防汛措施，为人员疏散或防汛工作预留足够的时间，提高人员安全撤离地铁设施的可能性。

49、2. 由于影响地铁所受洪涝灾情严重程度的因素还包括地铁线路周边施工导致地铁设施破损、地铁线路周边水体漫灌、地铁线路周边地质灾害等影响因素，因此，设置防汛巡检周期，发送巡检指令至巡检无人机，以控制巡检无人机开始执行地铁线路的空中巡检工作，接收巡检无人机发出的空中巡检图像，便于后续分析影响地铁所受洪涝灾情严重程度的其他因素；将巡检图像输入至防汛资讯匹配模型中，以匹配从空中巡检图像中发现的可能对地铁所受洪涝灾情严重程度造成影响的因素，生成巡检汛情信息；基于巡检汛情信息，重新统计可能对地铁设施内水位变化速率造成影响的因素，从而对水位因素数据进行更新修正，以降低因地铁线路周边地质环境变化等因素造成地铁设施水位迅速上涨的情况。

50、3. 为了便于执行地铁防汛工作，获取防汛物资库存信息，以便获知地铁交通网中所库存的防汛物资类型，以及各种类型防汛物资的库存量、库存位置信息，便于后续进行防汛物资的调度管理；将防汛物资库存信息标记至地铁bim模型时，便于在需要进行防汛物资调度时，根据不同类型防汛物资的库存量、库存地点，生成对应的防汛物资调度计划，从而提高防汛物资调度的效率和科学性。