[发明专利]一种高山峡谷地区的滑坡监测预警系统

权利要求书

1.一种高山峡谷地区的滑坡监测预警系统，其特征在于，气象信息采集模块、地质信息获取模块、图像采集模块、无人机控制模块、中央控制模块、信息分析模块、预警区域划定模块、倾斜度测定模块、模型构建模块、滑坡预警模块；

气象信息采集模块，与中央控制模块连接，用于通过气象信息采集程序进行高山峡谷地区气象信息的采集，得到高山峡谷地区的气象信息；所述气象信息包括降雨信息、温度信息、湿度信息、风向信息、风力信息；

所述通过气象信息采集程序进行高山峡谷地区气象信息的采集，得到高山峡谷地区的气象信息，包括：

获取高山峡谷地区的位置信息；

在网页搜索框中键入高山峡谷地区的位置信息；

分别确定关键词为降雨信息、温度信息、湿度信息、风向信息以及风力信息；

对确定的关键词进行分别搜索，得到高山峡谷地区的气象信息；

所述对确定的关键词进行分别搜索，包括：

确定本地对象与远程数据源同步频率，其中远程数据源即远程Web上数据库；

利用泊松过程来表示远程数据源平均变化频率λ_i，其中，i＝1,2,…,n，n代表远程数据源的个数；

确定平均新颖度：

由得到的平均变化频率λ_i，确定各对象即远程Web上数据库中各数据项e_i对应的同步频率f_i，在满足同步资源限制的条件下，使本地数据库的平均新颖度最大，

根据数据时新性确定更新频率：

在时刻t数据抓取系统所维护的第i个数据记录r_i的时新性如下：

则由N个数据记录组成的数据记录集合S的平均时新性如下：

所述数据记录集合S在时间上取平均值加以衡量：

利用拉格朗日乘子计算得到各对象的理论同步频率，然后按理论同步频率对对象数据进行同步，使本地数据库的平均新颖度达到最大值；

所述按理论同步频率对对象数据进行同步，包括：

对于所有的(s,a)初始化表项Q₀(s,a)＝0；

其中，Q表示计算机机器学习领域的专业表示，即Q为增强学习的表示形式，s表示状态，a表示动作，Q(s,a)表示应用动作a到状态s的结果状态；初始化为0值，即未进行学习初始化值；在每个情节中，将对数据源的范围作为其活动，得到回报值为R_i：

并在时段0-t内，对Q值进行更新：

其中q_j表示第j个数据记录在时段0-t内进行增强学习得到的结果状态值，R_j表示第j个数据记录在时段0-t内进行增强学习得到的回报值；

在资源限制的前提下，即与服务器最大交互次数M为固定值常量，使得新颖度值最大，F(f_i,λ_i)表示对应第i个数据记录的新颖度，新颖度是通过数据时新性得到，也就是时新性表示记录中对象即最小单位数据项的更新频率，而新颖度指数据项的集合记录也就是远程数据源的整体时新性，ω_i是重要性权重；

地质信息获取模块，与中央控制模块连接，用于通过地质信息获取程序进行高山峡谷地区的地质信息的获取，得到高山峡谷地区的地质信息；

图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过携带摄像头的无人机进行高山峡谷地区图像的采集，得到全景高山峡谷地区图像；

所述通过地质信息获取程序进行高山峡谷地区的地质信息的获取，包括：获取高山峡谷地区的位置信息，在数据库中进行所述位置信息对应的地质信息的获取；

无人机控制模块，与中央控制模块连接，用于通过无人机控制程序进行无人机飞行高度、拍摄角度的控制；

中央控制模块，与气象信息采集模块、地质信息获取模块、图像采集模块、无人机控制模块连接，用于通过主控机对各连接模块的运行进行控制，保证各个模块正常运行；

信息分析模块，与中央控制模块连接，用于通过信息分析程序对获取的全景高山峡谷地区图像以及高山峡谷地区的地质信息进行分析，得到信息分析结果；

预警区域划定模块，与中央控制模块连接，用于通过预警区域划定程序依据信息分析结果得到滑坡高危区域，并将所述区域作为预警区域；

倾斜度测定模块，与中央控制模块连接，用于通过倾斜度测定程序依据获取的信息分析结果进行预警区域的山体的倾斜度的测定，得到预警区域的山体的倾斜度；

模型构建模块，与中央控制模块连接，用于通过模型构建程序依据获取的信息分析结果进行预警区域的山体模型的构建，得到预警区域的山体模型；

滑坡预警模块，与中央控制模块连接，用于通过滑坡预警模拟程序进行预警区域的山体模型滑坡模拟测试，得到滑坡预警信息。