[0001] 本发明涉及大型水电工程大坝区域气象监测技术领域，尤其是涉及一种大坝气象采集分析装置及方法。

[0002] 大型水电工程大坝区域的气象监测对于确保大坝安全、预防自然灾害、优化水资源管理等方面具有极其重要的必要性。

[0003] 监测气象条件，如强风、暴雨等，这些极端天气可能导致大坝结构受损或功能失效。可以基于监测数据提前预警可能由气象条件引发的自然灾害，如洪水、泥石流等，为紧急疏散和救援提供时间。通过气象监测数据分析，可以更好地理解流域的水文循环，为水库的蓄水和放水提供科学依据。优化水资源配置，提高水资源的利用效率。提供长期气象数据，有助于研究气候变化对大坝区域的影响。

[0004] 现有监测手段一般采用在区域内设置多个监测站来实现，这种传统方式存在的缺陷是：

[0005] 1.监测覆盖不均匀：

[0006] 现有监测站点可能分布不均，导致某些关键区域监测数据不足；对非监测区域的气象部分不做数据采集，无法全面了解大坝区域的气象数据，对于一些极端区域的气象事件无法跟踪，例如龙卷风、雷电等。

[0007] 2.数据处理能力有限：现有监测站的数据处理能力可能不足以处理大量实时数据，影响数据分析的质量。

[0008] 3.抗灾能力弱：监测设备一般不具备足够的抗灾能力，如防水、防强风、防雷等，导致在极端天气下无法正常工作。

[0009] 针对以上缺陷，设计新的气象监测系统时应考虑提高监测站的自动化水平、采用先进的通信技术、增强数据处理能力、提高设备的可靠性和抗灾能力，以及确保有足够的资金和人力资源支持监测站的长期运行。

[0042] 以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

[0043] 本发明实施例公开一种大坝气象采集分析装置及方法。

[0044] 参照图1－图4，一种大坝气象采集分析装置，包括多个气象监测仪1、多个中继通信装置2和气象分析服务器3，将待监测区域进行网格化，每个网格中心点设置气象监测仪1，并按照网格化的顺序对多个气象监测仪1进行编号，多个气象监测仪1，根据中继通信有效覆盖范围将待监测区域分成多个中继通信区域，多个中继通信装置2分别布置在多个中继通信区域的中心点，多个气象监测仪1分别通过多个中继通信装置2与气象分析服务器3远程通信连接；气象监测仪1包括支架组件11、笼式监测框12、气象监测模块13、无线通信模块14、四个气象视觉摄像头15和异常数据前置分析模块16，笼式监测框12的底部可拆卸安装在支架组件11的顶部，气象监测模块13分别安装在笼式监测框12设置的多个监测口处，监测气象数据，温湿度数据、气压数据、风速数据、雷电数据和降水数据，并通过无线通信模块14与中继通信装置2无线通信连接，四个气象视觉摄像头15分别安装在笼式监测框12的四个方向，镜头分别对准邻近的四个气象监测仪1，异常数据前置分析模块16分别与气象监测模块13和四个气象视觉摄像头15通信连接，基于气象数据分析得到测站附近异常气象数据，基于四个方向视觉画面分析得到异常气象画面数据，异常数据前置分析模块16通过无线通信模块14和中继通信装置2与气象分析服务器3交互测站附近异常气象数据和异常气象画面数据。

[0045] 采用网格化的监测位设计，在最终气象分析服务器3交互的异常气象数据和异常气象画面数据在电子地图反馈时，也可采用类似的网格地图设置，使异常气象数据和异常气象画面数据能更明确地向工作人员展示，在具体设置气象监测仪1时，若网格中心点位置的地理条件不适合安装，可以在一百米范围内适当调整，最终在气象分析服务器3的网格地图进行对应修改即可，能实现大坝区域气象数据的均匀监测；

[0046] 气象监测仪1设置笼式监测框12，能为一些敏感电子监测元件提供更加稳定的监测环境，避免长期暴露状态下，雷电等气象对电子元件造成损伤；

[0047] 四个气象视觉摄像头15分别安装在笼式监测框12的四个方向，镜头分别对准邻近的四个气象监测仪1。这种设置可以形成一种侧向的视觉监测网络，可以监测气象监测仪1之间的视觉数据，并可以基于视觉数据分析是否存在雷电、龙卷风等异常气象画面；

[0048] 气象监测仪1还设置异常数据前置分析模块16，异常数据前置分析模块16采用前置分析的模式直接判断异常气象数据和异常气象画面数据，只将异常气象数据和异常气象画面数据通过无线网络发送给气象分析服务器3，其它数据只是存储备查，能大幅降低气象分析服务器3的数据处理量，降低气象分析服务器3的算力要求，避免因气象分析服务器3长期大负荷处理多个气象监测仪1的海量气象数据导致的故障风险。

[0049] 支架组件11包括底部支撑柱111、至少两根U型绝缘支撑管113和绝缘支撑柱114，底部支撑柱111的底部可拆卸安装在混凝土预制件100上表面，两根U型绝缘支撑管113的顶部并接，底部并接后可拆卸安装在底部支撑柱111顶部，绝缘支撑柱114的底部可拆卸安装在两根U型绝缘支撑管113的顶部并接处，笼式监测框12的底部可拆卸安装在底部支撑柱111顶部。

[0050] 还包括避雷针4和两组接地电缆，避雷针4的底座安装在绝缘支撑柱114顶部，绝缘支撑柱114内部设有穿线通道，穿线通道从顶部贯穿到侧面，接地电缆一端与避雷针4底部电连接，另一端穿过穿线通道，再穿过绝缘支撑管113与混凝土预制件100的接地点电连接。

[0051] 底部支撑柱111、两根U型绝缘支撑管113和绝缘支撑柱114均采用非金属的金属绝缘材料制成，由于大坝空旷地区雷电影响风险较大，顶部采用避雷针4来进行避雷设置，接地导线采用两根U型绝缘支撑管113向下接地，两根U型绝缘支撑管113的内部空间就相对处于一个安全的电磁环境，笼式监测框12能进一步降低内部电器件受电磁影响的风险。

[0052] 笼式监测框12采用多根金属条组合形成法拉第笼，相邻两根金属条的间距为50mm‑100mm，四个气象视觉摄像头15分别安装在笼式监测框12四个方向的两条金属条的中间缝隙处。

[0053] 金属条可以是铝合金条等具有防锈特性的金属条，形成较好的电磁屏蔽效果，内部可以为电器件提供稳定的监测环境。

[0054] 气象监测仪1还包括隔断板17，隔断板17挂装在绝缘支撑管113上，并位于避雷针4和笼式监测框12之间。

[0055] 隔断板17的设置，一是为笼式监测框12提供遮挡，顶面可以用于安装风速仪131、光照度传感器132、雨量传感器133这类必须裸露的监测元件，隔断板17也需要采用绝缘材料制成。

[0056] 气象监测模块13包括风速仪131、光照度传感器132、雨量传感器133、温湿度传感器134、气压传感器135、空气质量监测仪136和传感器支架，风速仪131、光照度传感器132和雨量传感器133分别可拆卸安装在隔断板17上表面，传感器支架的底部安装在笼式监测框12内部，温湿度传感器134、气压传感器135和空气质量监测仪136分别安装在传感器支架上。

[0057] 异常数据前置分析模块16安装在传感器支架上，异常数据前置分析模块16包括数据存储器161、数据分析芯片162和视觉分析芯片163，数据存储器161的数据输入端分别与风速仪131、光照度传感器132、雨量传感器133、温湿度传感器134、气压传感器135、空气质量监测仪136和四个气象视觉摄像头15通信连接，存储器161内预存雷电视觉特征数据集和龙卷风视觉特征数据集，数据分析芯片162和视觉分析芯片163分别与数据存储器161通信连接，数据存储器161的数据输出端通过无线通信模块14与中继通信装置2无线组网。

[0058] 数据存储器161分为存储区和发送区，存储区可以根据数据存储的类型分为第一气象数据存储区和第二气象数据存储区，发送区分为异常气象数据发送区和异常画面数据发送区；

[0059] 对于气象数据，数据分析芯片162采用设定的阈值来判断数据是否异常，例如温度数据，设置阈值范围为10℃‑30℃，位于这个范围之外的温度数据判断为异常值，对于气象视觉摄像头15拍摄的视觉画面，基于雷电视觉特征数据集和龙卷风视觉特征数据集的相似度对比来进行判断，例如设置视觉相似度阈值为0.8，当视觉相似度大于0.8时判断为异常画面数据。

[0060] 中继通信装置2是LoRa中继模块，无线通信模块14与中继通信装置2基于LoRa无线通信技术无线组网。

[0061] LoRa(Long Range)是一种用于远距离通信的调制技术，LoRa技术具有长距离传输能力、低功耗和良好的穿透性特性，能稳定地实现多个气象监测模块13的数据传输。

[0062] 一种大坝气象采集分析方法，采用一种大坝气象采集分析装置采集大坝区域气象数据并分析，包括以下步骤：

[0063] 步骤1，风速仪131、光照度传感器132、雨量传感器133、温湿度传感器134、气压传感器135和空气质量监测仪136分别采集风速数据、光照度数据、降雨量数据、温湿度数据、气压数据和空气质量数据，并存储在数据存储器161的第一气象数据存储区，四个气象视觉摄像头15分别采集视觉画面数据存储在数据存储器161的第二气象数据存储区；

[0064] 步骤2，数据分析芯片162每隔设定时间调用第一气象数据存储区内的数据，分别基于阈值判断风速数据、光照数据、降雨量数据、温湿度数据、气压数据和空气质量数据是否异常，将判断为异常的异常气象数据存储在数据存储器161的异常气象数据发送区，异常气象数据发送区的数据通过无线网络发送给气象分析服务器3；

[0065] 步骤3，视觉分析芯片163每隔设定时间调用第二气象数据存储区的视觉画面数据，基于视觉相似度对比算法遍历雷电视觉特征数据集和龙卷风视觉特征数据集，将相似度大于设定阈值的视觉画面数据记为异常气象画面数据存储在异常画面数据发送区，异常画面数据发送区的数据通过无线网络发送给气象分析服务器3。

[0066] 以下采用具体实施例来说明本发明一种大坝气象采集分析装置及方法的实施原理：

[0067] 某大坝目标的气象监测中，某时间点视觉分析芯片163调用第二气象数据存储区的视觉画面数据，将视觉画面数据分解为若干图像帧，分别从图像中提取特征，这些特征是颜色直方图、纹理、形状、HOG(Histogram of Oriented Gradients)等。分别计算特征与龙卷风视觉特征数据集中多个龙卷风视觉特征之间的相似度；

[0068] 计算相似度的方法可以是机器学习方法或者图像相似度计算方法，通过计算发现第N到第N+150帧画面中均与龙卷风视觉特征数据集中第M个龙卷风视觉特征相似度大于0.8，则将第N到第N+150帧画面标注为异常画面数据，并发送给气象分析服务器3。

[0069] 以下提供一种关于龙卷风画面数据判断的代码示例：

[0070] #导入必要的库

[0071] import cv2

[0072] import numpy as np

[0073] from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

[0074] #加载数据集和标签

[0075] dataset_images＝[...]#龙卷风特征数据集

[0076] dataset_labels＝[...]#对应的标签

[0077] #特征提取函数

[0078] def extract_features(image):

[0079] #这里使用HOG作为特征提取的例子

[0080] winSize＝(64,128)

[0081] blockSize＝(16,16)

[0082] blockStride＝(8,8)

[0083] cellSize＝(8,8)

[0084] nbins＝9

[0085] hog＝cv2.HOGDescriptor(winSize,blockSize,blockStride,cellSize,nbins)[0086] hog_features＝hog.compute(image)

[0087] return hog_features

[0088] #计算相似度函数

[0089] def calculate_similarity(test_features,dataset_features):

[0090] similarities＝[]

[0091] for features in dataset features:

[0092] similarity＝cosine_similarity(test_features,features)

[0093] similarities.append(similarity)

[0094] return np.mean(similarities)

[0095] #设置相似度阈值

[0096] threshold＝0.8

[0097] #测试图像

[0098] test_image＝cv2.imread('test_image.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

[0099] #提取测试图像特征

[0100] test_features＝extract_features(test_image)

[0101] #提取数据集特征(假设已经提取并存储)

[0102] dataset_features＝[...]#数据集特征

[0103] #计算相似度

[0104] similarity_score＝calculate_similarity(test_features,dataset_features)

[0105] #判断是否出现龙卷风

[0106] if similarity_score>threshold:

[0107] print("可能出现了龙卷风")

[0108] else:

[0109] print("未检测到龙卷风")。

[0110] 以上均为本发明的较佳实施例，并非以此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。