本技术公开了隧道排水管道堵塞情况监控与处理方法及系统,通过多模态传感器阵列采集光学图像、三维点云、超声波反射、气体成分、红外成像、声波图像、电磁感应和流速等数据,进行去噪和归一化预处理,提取多尺度特征;利用自注意力机制和图神经网络对特征数据进行融合和分析,生成优化的多模态综合特征数据;基于这些数据,全连接神经网络对堵塞物种类、数量、尺寸、堵塞程度和清理难度进行判别,并通过实时数据反馈和自学习机制进行动态校正;最终,生成清理方案数据并通过机械臂执行清理任务;本发明提高了数据采集的全面性、特征提取的深度、特征融合的智能化、判别模型的准确性和实时性,实现了隧道排水管道堵塞情况的全面监控和高效处理。
背景技术
隧道排水管道堵塞情况监控与处理对于隧道排水系统的正常运行具有重要意义。排水管道堵塞会导致排水系统失效,造成隧道内积水,严重影响交通安全和隧道结构的稳定性。因此,及时准确地监控和处理隧道排水管道的堵塞情况是确保隧道安全运营的关键。然而,当前的排水管道监控存在一些问题,如数据采集单一、特征提取不准确、判别模型简单、缺乏动态校正机制等。这些问题主要由于现有监控技术依赖单一数据源、缺乏先进的数据处理和分析技术而产生,导致在复杂环境下难以获得全面和准确的堵塞物信息。
现有技术(中国发明专利,公开号:CN114998827A,名称:一种市政排水管道堵塞情况监控与处理方法及系统)在面对这些问题时存在的不足或缺陷主要体现在以下几个方面:首先,数据采集单一,主要依赖光学图像,难以全面捕捉复杂环境下的堵塞信息。其次,数据预处理不足,未能充分去除数据噪声和进行归一化处理,影响了特征提取的准确性。第三,特征提取方法简单,无法充分捕捉多模态数据的深层次特征。第四,判别模型较为简单,难以处理多模态数据的复杂性,容易导致误判或漏判。最后,缺乏动态自适应校正机制,无法根据实时反馈数据优化模型,影响判别结果的准确性和实时性。
实现思路