本發(fā)明實(shí)施例涉及防災(zāi)減災(zāi)，尤其涉及一種積水點(diǎn)智能識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、近年來，全球極端暴雨事件頻繁發(fā)生，造成了重大的人員傷亡和嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。與農(nóng)村相比，洪水對建筑密集、人口稠密的城市造成的損害更為嚴(yán)重。城市內(nèi)澇點(diǎn)具有空間散布和動態(tài)變化的特點(diǎn)，及時(shí)收集完整的內(nèi)澇位置信息極為困難。

2、在實(shí)時(shí)獲取內(nèi)澇點(diǎn)的傳統(tǒng)技術(shù)中，人工探測和地面?zhèn)鞲衅麟m然可以保證測量精度，但測量范圍有限；遙感、雷達(dá)衛(wèi)星等技術(shù)可以收集實(shí)時(shí)信息，但數(shù)據(jù)質(zhì)量容易受到云層覆蓋或重訪周期的影響；無人機(jī)低空攝影技術(shù)可以獲得高分辨率數(shù)據(jù)，但大規(guī)模收集城市內(nèi)澇點(diǎn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)仍受空域管制、雨天作業(yè)和電力等多重因素的限制。社交媒體的出現(xiàn)使快速獲取內(nèi)澇相關(guān)信息變得更容易，然而，社交媒體自帶的地理標(biāo)簽比例有限，用戶配置文件中的位置大多數(shù)情況下反映的是注冊位置，通常不準(zhǔn)確或已過時(shí)。社交媒體平臺的用戶較注重個人隱私，大多數(shù)用戶不愿意分享自己的位置，導(dǎo)致可直接獲取的地理標(biāo)簽數(shù)據(jù)非常有限。社交媒體文本中相對豐富的地理描述為地理位置的挖掘提供了新的思路，但這類信息的挖掘和應(yīng)用仍在起步階段。

3、因此，如何從社交媒體數(shù)據(jù)中獲取內(nèi)澇點(diǎn)的位置信息是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟待解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例提供一種積水點(diǎn)智能識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，以實(shí)現(xiàn)高效低成本地從社交媒體文本信息中挖掘細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息，極大提高了社交媒體大數(shù)據(jù)的利用價(jià)值，有助于促進(jìn)智慧城市的建設(shè)。

2、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種積水點(diǎn)智能識別方法，包括：

3、采用爬蟲技術(shù)從社交媒體上獲取與暴雨內(nèi)澇有關(guān)的文本信息，并將所述文本信息進(jìn)行預(yù)處理，以得到目標(biāo)文本信息；所述預(yù)處理包括文本分句以及關(guān)鍵詞逆篩；

4、對目標(biāo)文本信息進(jìn)行分類，并對分類后的文本信息進(jìn)行類別標(biāo)注；其中，分類后的文本信息包括積水信息以及損失信息；

5、構(gòu)建細(xì)粒度地理位置自動提取算法，并依據(jù)所述細(xì)粒度地理位置自動提取算法從積水信息以及損失信息中獲取目標(biāo)細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息；

6、確定所述目標(biāo)細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息對應(yīng)的經(jīng)緯度信息，并依據(jù)所述經(jīng)緯度信息對所述目標(biāo)細(xì)粒度積水點(diǎn)位置進(jìn)行編碼以及可視化。

7、第二方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種積水點(diǎn)智能識別裝置，包括：

8、文本信息獲取及預(yù)處理模塊，用于采用爬蟲技術(shù)從社交媒體上獲取與暴雨內(nèi)澇有關(guān)的文本信息，并將所述文本信息進(jìn)行預(yù)處理，以得到目標(biāo)文本信息；所述預(yù)處理包括文本分句以及關(guān)鍵詞逆篩；

9、文本信息分類及標(biāo)注模塊，用于對目標(biāo)文本信息進(jìn)行分類，并對分類后的文本信息進(jìn)行類別標(biāo)注；其中，分類后的文本信息包括積水信息以及損失信息；

10、細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息提取模塊，用于構(gòu)建細(xì)粒度地理位置自動提取算法，并依據(jù)所述細(xì)粒度地理位置自動提取算法從積水信息以及損失信息中獲取目標(biāo)細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息；

11、細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息可視化模塊，用于確定所述目標(biāo)細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息對應(yīng)的經(jīng)緯度信息，并依據(jù)所述經(jīng)緯度信息對所述目標(biāo)細(xì)粒度積水點(diǎn)位置進(jìn)行編碼以及可視化。

12、第三方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種電子設(shè)備，該電子設(shè)備包括：

13、一個或多個處理器；

14、存儲裝置，用于存儲一個或多個程序；

15、當(dāng)所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行，使得所述一個或多個處理器實(shí)現(xiàn)本發(fā)明任意實(shí)施例所述的積水點(diǎn)智能識別方法。

16、第四方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明任意實(shí)施例所述的積水點(diǎn)智能識別方法。

17、第五方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明任意實(shí)施例所述的積水點(diǎn)智能識別方法。

18、本發(fā)明實(shí)施例提供了一種積水點(diǎn)智能識別方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，通過采用爬蟲技術(shù)從社交媒體上獲取與暴雨內(nèi)澇有關(guān)的文本信息并進(jìn)行預(yù)處理，以得到目標(biāo)文本信息；對目標(biāo)文本信息分類為積水信息以及損失信息并進(jìn)行標(biāo)注；構(gòu)建細(xì)粒度地理位置自動提取算法，并依據(jù)所述細(xì)粒度地理位置自動提取算法從積水信息以及損失信息中獲取目標(biāo)細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息；確定所述目標(biāo)細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息對應(yīng)的經(jīng)緯度信息，并依據(jù)所述經(jīng)緯度信息對所述目標(biāo)細(xì)粒度積水點(diǎn)位置進(jìn)行編碼以及可視化。采用本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，集數(shù)據(jù)快速收集、處理及分類、細(xì)粒度積水點(diǎn)位置挖掘、位置編碼及可視化為一體，高效低成本地從社交媒體文本信息中挖掘細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息，極大提高了社交媒體大數(shù)據(jù)的利用價(jià)值，有助于促進(jìn)智慧城市的建設(shè)。

技術(shù)特征：

1.一種積水點(diǎn)智能識別方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用爬蟲技術(shù)從社交媒體上獲取與暴雨內(nèi)澇有關(guān)的文本信息，并將所述文本信息進(jìn)行預(yù)處理，以得到目標(biāo)文本信息，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對目標(biāo)文本信息進(jìn)行分類，并對分類后的文本信息進(jìn)行類別標(biāo)注，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述構(gòu)建細(xì)粒度地理位置自動提取算法，并依據(jù)所述細(xì)粒度地理位置自動提取算法從積水信息以及損失信息中獲取目標(biāo)細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用所述基于語言規(guī)則的地理位置提取算法對積水信息、損失信息以及地理位置識別結(jié)果進(jìn)行處理，得到第一細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述若片段中包含至少兩個目標(biāo)識別結(jié)果，則依據(jù)相鄰兩個目標(biāo)識別結(jié)果間的距離判斷所述至少兩個目標(biāo)識別結(jié)果是否屬于同一地理位置，并將屬于同一地理位置的至少兩個目標(biāo)識別結(jié)果進(jìn)行組合，得到第四細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用基于類別標(biāo)簽的地理位置過濾算法對第一細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息進(jìn)行優(yōu)先級排序得到第二細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息，包括：

8.一種積水點(diǎn)智能識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

10.一種包含計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令在由計(jì)算機(jī)處理器執(zhí)行時(shí)用于執(zhí)行如權(quán)利要求1-7中任一所述的積水點(diǎn)智能識別方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明實(shí)施例公開了一種積水點(diǎn)智能識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：采用爬蟲技術(shù)從社交媒體上獲取與暴雨內(nèi)澇有關(guān)的文本信息，并進(jìn)行文本分句及關(guān)鍵詞逆篩預(yù)處理操作，以得到目標(biāo)文本信息；對目標(biāo)文本信息進(jìn)行分類，并對分類后的文本信息進(jìn)行類別標(biāo)注；構(gòu)建細(xì)粒度地理位置自動提取算法，并依據(jù)所述細(xì)粒度地理位置自動提取算法從積水信息以及損失信息中獲取目標(biāo)細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息；確定所述目標(biāo)細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息對應(yīng)的經(jīng)緯度信息，并依據(jù)所述經(jīng)緯度信息對所述目標(biāo)細(xì)粒度積水點(diǎn)位置進(jìn)行編碼以及可視化。采用本方案，高效低成本地從社交媒體文本信息中挖掘細(xì)粒度積水點(diǎn)位置信息，極大提高了社交媒體大數(shù)據(jù)的利用價(jià)值。

技術(shù)研發(fā)人員：吉金筱,李景茹
受保護(hù)的技術(shù)使用者：深圳大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9