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龙图腾网获悉中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司申请的专利一种基于街道监控的城市排水管网淤堵实时分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119918448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411927203.5，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于街道监控的城市排水管网淤堵实时分析方法是由邵银龙;李晓晨;廖美廷;马景胜;许凤冉;周小日;梁艳慧;张忠中;徐艳秋设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于街道监控的城市排水管网淤堵实时分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于街道监控的城市排水管网淤堵实时分析方法，在于解决城市雨水管网淤积堵塞难以被及时发现、淤积堵塞位置和程度难以确定，而专业管网监测设备费用高昂、难以实时分析诊断的问题，本发明结合现有城市街道监控和卷积神经网络CNN实时计算淹没情况，利用城市雨洪模型、蒙特卡洛方法、反向传播神经网络BP耦合模型进行管网淤堵情况和位置的实时判断分析，此外，本发明所提供的基于街道监控的城市排水管网淤堵实时分析方法无需专业设备、无需新增硬件设备，即可做到对城市雨水管网淤积位置和程度预测的实时计算。

本发明授权一种基于街道监控的城市排水管网淤堵实时分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于街道监控的城市排水管网淤堵实时分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、整理基础数据，建立管网-地表双层城市雨洪模型； S2、使用实测降雨的积水情况完成管网-地表双层城市雨洪模型率定； S3、设定管网淤堵和降雨工况参数，使用蒙特卡洛方法生成用于管网-地表双层城市雨洪模型的不同淤堵位置和降雨数据集； S4、将数据集输入管网-地表双层城市雨洪模型，模拟不同位置管网和雨水口淤堵时的地表积水情况； S5、利用管网淤堵情况与地表积水数据集，训练BP神经网络； S6、利用暴雨时街道发生积水的监控视频和基准点高程、宽度，训练CNN神经网络； S7、将街道监控视频输入CNN神经网络，得到不同地表位置的淹没情况； S8、将地表的淹没情况输入BP神经网络，得到不同节点的淤塞情况； 步骤S5中，利用步骤S4生成的组合数据集，训练n个独立的BP神经网络，n对应的数量为城市洪涝模型中重点关注的管道总数；神经网络的输入数据为：周围m个积水点的水深、降雨强度；神经网络的输出数据为：该管道的堵塞系数。

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