一种基于超像素卷积网络的稳定状态分析方法及系统与流程

本发明涉及堤防安全，尤其涉及一种基于超像素卷积网络的稳定状态分析方法及系统。

背景技术：

1、基于超像素卷积网络的稳定状态分析方法及系统在传统的堤防稳定分析方法的基础上，引入了堤防地测设备以及卫星传感设备，如激光测距仪、水文探测仪、全站仪、土壤探针以及卫星传感设备，通过获取堤防多源数据集，计算三维渗流情况，得到堤防土体中的孔隙水压力和渗流速度场分布，从而分析堤防的稳定性，通过计算应力场分布，了解堤防受力情况，考虑到重力、水压力、地震等因素，以预测堤防的变形和破坏情况，再进行计算机技术进行数据处理和分析，最终实现堤防稳定状态分析快速准确检测和评估，同时，随着计算机技术和图像处理技术的快速发展，基于物基于超像素卷积网络的稳定状态分析方法及系统的应用范围也不断拓展和提高，成为堤防稳定分析的重要手段，极大提高了堤防稳定分析的效率，由于传统的堤防稳定分析方法主要是人工分析和摸底探测，因此其效率较低。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于超像素卷积网络的稳定状态分析方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种基于超像素卷积网络的稳定状态分析方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：利用堤防地测设备以及卫星传感设备获取堤防多源数据，其中堤防多源数据包括堤防高程数据、水文检测数据、堤防三维空间数据、土壤特征数据以及堤防轨迹数据，根据堤防多源数据生成堤防多源数据模型；

4、步骤s2：基于堤防多源数据模型利用渗流应力场室内实验法进行渗流应力场权重优化反演分析计算，生成渗流应力场有限元数值模型；

5、步骤s3：利用光学计算机对渗流应力场有限元数值模型进行堤防超分辨率神经网络分析，生成堤防超分辨率渗流应力场模型；

6、步骤s4：利用超像素卷积网络对堤防超分辨率渗流应力场模型进行膨胀卷积及多尺度采样，生成堤防卷积特征模型；

7、步骤s5：基于堤防卷积特征模型进行堤防光元数据驱动建模，构建堤防光元渗流应力场数据模型，实现堤防稳定状态分析。

8、本发明提供了一种三维渗流及应力场计算的堤防稳定分析方法，该方法利用堤防地测设备以及卫星传感设备获取堤防多源数据，其中堤防多源数据包括堤防高程数据、水文检测数据、堤防三维空间数据、土壤特征数据以及堤防轨迹数据，将其整合成堤防多源数据模型，能够全面、准确地描述堤防的多方面信息，提高了其分析效率，且分析的可靠性和精度较高，基于堤防多源数据模型采用渗流应力场室内实验法生成渗流应力场有限元数值模型，结合光学计算机和深度学习技术生成堤防超分辨率渗流应力场模型，实现了对堤防渗流应力场的高精度分析和预测，利用膨胀卷积和多尺度采样技术生成堤防卷积特征模型，进一步提高了堤防稳定分析的精度和效率，本发明实现了堤防光元数据驱动建模，能够更加精细地描述堤防特征和稳定性，为堤防管理和维护提供了有效的技术手段，最终可以实现对堤防稳定的全面、及时、准确的智能分析。

9、优选地，步骤s1包括以下步骤：

10、步骤s11：利用激光测距仪以及水文探测仪，获取堤防高程数据以及水文检测数据；

11、步骤s12：利用全站仪、土壤探针以及卫星传感设备，获取堤防三维空间数据、土壤特征数据以及堤防轨迹数据；

12、步骤s13：基于堤防高程数据、水文检测数据、堤防三维空间数据、土壤特征数据以及堤防轨迹数据，利用etl工具oracle data integrator进行堤防异构数据融合，生成堤防多源数据集；

13、步骤s14：根据堤防多源数据集利用矩阵分解法进行视觉投影，生成堤防矩阵投影视图；

14、步骤s15：基于堤防矩阵投影视图利用深度信念网络算法进行元学习，生成堤防多源数据模型。

15、本发明提供了一种堤防稳定分析方法，利用激光测距仪以及水文探测仪获取堤防高程数据以及水文检测数据，在保证数据准确性的同时，提高了分析的维度和广度，有效地描述了堤防的高程和水文特征，从而提高了分析的可靠性和精度，利用全站仪、土壤探针以及卫星传感设备获取堤防三维空间数据、土壤特征数据以及堤防轨迹数据，获得了堤防的空间特征和运动轨迹信息，进一步提高了堤防多源数据的维度和广度，基于堤防高程数据、水文检测数据、堤防三维空间数据、土壤特征数据以及堤防轨迹数据，利用etl工具oracledata integrator进行堤防异构数据融合，生成堤防多源数据集，使得不同来源的数据得以融合，形成全方位、多角度的堤防多源数据，提高了分析的全面性和准确性，根据堤防多源数据集利用矩阵分解法进行视觉投影，生成堤防矩阵投影视图，基于投影视图进行特征分析和建模，充分利用数据的维度和广度，提高了数据的利用效率，基于堤防矩阵投影视图利用深度信念网络算法进行堤防元学习，生成堤防多源数据模型，实现了对堤防多源数据的高精度建模，为堤防稳定性分析提供了有效的技术手段，具备极高的实际应用价值。

16、优选地，步骤s2包括以下步骤：

17、步骤s21：基于堤防多源数据模型利用渗流应力场室内实验法进行最优边界分析，获得堤防边界荷载数据集；

18、步骤s22：根据堤防边界荷载数据集利用渗流应力场权重优化反演公式进行应力场权重优化反演分析计算，生成渗流应力场模型；

19、步骤s23：根据渗流应力场模型利用有限元法进行离散单元数据切割，生成渗流应力场有限元初始网格；

20、步骤s24：基于渗流应力场有限元初始网格利用堤防边界荷载数据进行边界约束设定，生成渗流应力场有限元数据集；

21、步骤s25：基于渗流应力场有限元数据集利用有限元建模软件ansys进行渗流应力场计算求解分析，生成渗流应力场有限元数值模型。

22、本发明通过利用堤防多源数据模型和渗流应力场室内实验法进行最优边界分析，生成堤防边界荷载数据集，通过利用多源数据模型和室内实验法分析堤防最优边界荷载情况，得到了更加准确的边界荷载数据集，提高了堤防稳定性分析的精度和可靠性，利用堤防边界荷载数据集和渗流应力场权重优化反演公式进行应力场权重优化反演分析计算，生成渗流应力场模型，通过基于权重优化的渗流应力场反演方法，得到了更加准确的应力场模型，为后续的有限元模拟和计算提供了有力的支撑，利用渗流应力场模型和有限元法进行离散单元数据切割，生成渗流应力场有限元初始网格，采用离散单元数据切割技术，将复杂的渗流应力场模型切割成离散的单元网格，为有限元分析建模奠定了基础，利用堤防边界荷载数据和渗流应力场有限元初始网格进行边界约束设定，生成渗流应力场有限元数据集，通过基于堤防边界荷载数据和有限元初始网格的边界约束设定，得到了更贴近实际的渗流应力场有限元数据集，为后续有限元模拟提供了更加准确和可靠的数据输入，利用有限元建模软件ansys进行渗流应力场有限元数值模拟建模分析，生成渗流应力场有限元数值模型，通过使用有限元建模软件ansys对渗流应力场有限元数据集进行分析和求解，得到了更加准确的渗流应力场有限元数值模型。

23、优选地，步骤s22中的渗流应力场权重优化反演公式具体为：

24、

25、其中，w为渗流应力场权重系数，n为数据点的数量，σi是对应的观测误差，σi2为第i个变量的方差，为向量微积分运算符，ki为第i个数据点处的渗透率张量，pi是第i个数据点的压力值，为对目标函数中关于第i个变量的偏导数，fi为渗流应力场体积源项，λ是正则化参数。

26、本发明提供一种渗流应力场权重优化反演公式，通过将渗流应力场数值模型表示关于渗透率和压力，并求出其关于渗透率和压力的一阶偏导数，提高了模型的复杂度和精度，从而能够更好地描述渗流应力场的特征，利用为数据点的观测误差和对应的方差，构造目标函数，并采用正则化方法约束解的平滑性，可以有效地避免过拟合问题，并确保反演结果的可靠性，通过采用最小二乘法求解目标函数，得到渗流应力场权重系数，提高了渗流应力场权重优化反演公式的计算精度和计算速度。

27、优选地，步骤s21包括以下步骤：

28、步骤s211：基于堤防多源数据模型利用3d打印技术进行叠层打印，生成渗流应力场室内实验物理模型；

29、步骤s212：根据渗流应力场室内实验物理模型利用液压传感器进行边界测量，以获取最优边界的位置以及荷载大小数据；

30、步骤s213：根据最优边界的位置以及荷载大小数据进行数据分析预处理，生成渗流应力场边界荷载数据；

31、步骤s214：基于渗流应力场边界荷载数据进行堤防数据多模态融合，生成堤防边界荷载数据集。

32、本发明通过利用3d打印技术进行渗流应力场室内实验物理模型叠层打印，将多源数据模型转化为实验物理模型，叠层打印可以精确还原堤防渗流应力场的复杂结构，提高了仿真实验的准确性和可靠性，将多源数据模型转化为实验物理模型，使得堤防渗流应力场的研究更具有可操作性和指导性，利用液压传感器进行测量，可以非常准确地获取堤防边界位置以及荷载大小数据，通过测量获取到的数据，能够对渗流应力场进行更准确的边界约束，提高了仿真实验的真实性和可靠性，获取的数据能够支持模型校正优化，为后续的反演计算提供了更加优质的数据基础，根据最优边界的位置以及荷载大小数据进行数据分析预处理，生成渗流应力场边界荷载数据，数据分析预处理可以去除数据中的异常值和噪声干扰，提高数据的准确性和可靠性，根据数据分析生成的渗流应力场边界荷载数据是后续多模态融合的关键，对于提高模型预测准确性和可靠性至关重要，基于渗流应力场边界荷载数据进行堤防数据多模态融合，生成堤防边界荷载数据集，可以将不同源头的数据集进行有效地整合，提高了堤防边界荷载数据的覆盖率和全面性，多模态融合可以有效地收集不同模态数据的优点，弥补数据的局限性，提高数据的准确性和可靠性，最终生成的堤防边界荷载数据集，可以为渗流应力场的模型预测提供更可靠的数据支持，为堤防的安全运营提供决策依据和技术支持。

33、优选地，步骤s3包括以下步骤：

34、步骤s31：利用光学计算机对渗流应力场有限元数值模型进行光电子数值解转化，生成渗流应力场光点云数据；

35、步骤s32：基于渗流应力场光点云数据进行数据堆叠处理，生成渗流应力场光点云数据集；

36、步骤s33：根据渗流应力场光点云数据集进行光点云二维特征投影，生成渗流应力场初级光粒子图像；

37、步骤s34：根据渗流应力场初级光粒子图像利用渗流应力场深度神经网络算法进行堤防超分辨率神经网络分析，生成渗流应力场高维多帧超分辨率图像；

38、步骤s35：基于渗流应力场高维多帧超分辨率图像利用基于神经网络算法的变分自动编码器进行数据编解码重构，生成堤防超分辨率渗流应力场模型。

39、本发明通过渗流应力场有限元数值模型利用光学计算机进行光电子数值解转化，生成渗流应力场光点云数据，光学计算机具有高效快速的计算能力，可以快速转换大量的渗流应力场数据，提高数据分析的效率和准确性，光点云数据可以更好地表示堤防渗流应力场的复杂形态和变化规律，提高了数据的信息容量和描述精度，光点云数据可以进一步进行堆叠处理，形成更加全面、准确的渗流应力场数据集，为后续的分析和建模提供更好的数据基础，基于光点云数据进行数据堆叠，生成渗流应力场光点云数据集，光点云数据堆叠可以对多个数据源的光点云进行有效合并，形成更完整、全面的数据集，提高了堤防渗流应力场的数据覆盖率和准确性，根据渗流应力场光点云数据集进行光点云二维特征投影，生成渗流应力场初级光粒子图像，光点云二维特征投影可以对高维光点云数据进行降维处理，减小数据量，提高了数据处理效率，通过初级光粒子图像，可以更清晰地观察和理解堤防渗流应力场的结构和特征，增强了对渗流应力场的认识和理解，初级光粒子图像是后续超分辨率图像的构建基础，是提高超分辨率图像质量和准确性的关键，渗流应力场深度神经网络算法可以很好地处理堤防渗流应力场数据的非线性关系，提高了数据分析的准确性和可靠性，利用深度神经网络算法进行超分辨率分析，可以更好地还原渗流应力场的高维图像，提高了图像细节和特征的还原效果，利用基于神经网络算法的变分自动编码器进行数据编解码重构，能够更好地还原图像细节和特征，提高超分辨率图像的清晰度和可视化效果，基于神经网络算法的编解码重构，可以对高维多帧超分辨率图像进行有效压缩，减小数据量，提高了数据处理效率，防超分辨率渗流应力场模型是一个重要的预测模型，可以为渗流应力场的预测和分析提供重要的支持和帮助，同时也可以为堤防维护和管理提供科学依据。

40、优选地，步骤s35包括以下步骤：

41、步骤s351：基于渗流应力场高维多帧超分辨率图像利用基于神经网络算法进行变分自动编码器数据编码，生成渗流应力场低维特征向量图；

42、步骤s352：根据低维特征向量图进行变分自动编码器行数据解码，生成渗流应力场源数据低维重构图；

43、步骤s353：根据渗流应力场源数据低维重构图进行渗流应力场源态重构建模，生成堤防超分辨率渗流应力场模型。

44、本发明通过变分自动编码器进行数据编码，可以对高维多帧超分辨率图像进行有效压缩，减小数据量，提高了数据处理效率，采用基于神经网络算法进行变分自动编码器设计，可以更好地还原图像细节和特征，具有更好的编码准确性，渗流应力场低维特征向量图是在保持数据关键特征的基础上，进一步提高了数据处理效率和模型训练的效果，对低维特征向量图进行解码，可以还原出数据真实的空间分布特征，提高了数据的还原准确性，由于特征向量图的维度较小，对于解码和重构数据，计算速度更快，提高了数据处理效率和效益，渗流应力场源数据低维重构图是进行后续数据建模和渗流应力场模拟的重要输入数据，具有较高的价值和应用前景，基于渗流应力场源数据低维重构图进行源态重构建模，可以在保证数据关键特征的前提下，有效提高数据的精细度和还原性，提高模型的可靠性，渗流应力场模型是对渗流应力场数据的有效拟合和预测，为堤防建设和管理提供科学依据和支持，堤防超分辨率渗流应力场模型可以为堤防渗流水准、变形特征等重要动态监测指标提供高精度的预测和评估，具有广泛的应用前景。

45、优选地，步骤s4包括以下步骤：

46、步骤s41：将堤防超分辨率渗流应力场模型作为数据输入，利用超像素卷积网络进行卷积预处理，生成堤防超像素卷积预处理管道；

47、步骤s42：基于堤防超像素卷积预处理管道利用超像素算法进行卷积数据切割，生成堤防高精低维卷积特征图；

48、步骤s43：根据堤防高精低维卷积特征图利用膨胀卷积算法进行边缘特征加强处理，生成堤防渗流应力场卷积特征网络；

49、步骤s44：基于堤防渗流应力场卷积特征网络利用多尺度采样算法进行空间金字塔池化多层采样，生成堤防超清多维卷积特征网络；

50、步骤s45：将堤防超清多维卷积特征网络作为数据输出，利用超像素卷积网络进行堤防数据挖掘算法建模，生成堤防卷积特征模型。

51、本发明通过堤防超分辨率渗流应力场模型作为数据输入，利用超像素卷积网络进行卷积预处理，生成堤防超像素卷积预处理管道，采用超像素卷积网络进行卷积预处理，可以有效提取数据的空间特征，为后续处理提供基础，堤防超像素卷积预处理管道生成后，可以对数据进行有针对性的处理，提高数据处理效率和质量，进行卷积预处理后生成的堤防超像素卷积预处理管道，为后续数据处理和建模提供高质量、高效率的数据支持，利用超像素算法进行卷积数据切割，可以将数据按照空间特征进行切分，提高了提取特征的准确性和可靠性，堤防高精低维卷积特征图具有较低的维度，并且保留了数据的重要空间信息，为后续加工和处理提供了可靠的数据基础，基于堤防超像素卷积预处理管道生成的堤防高精低维卷积特征图，可以提高数据处理效率和准确性，为数据建模提供近乎真实的数据基础，利用膨胀卷积算法进行边缘特征加强处理，可以有效地提升数据的边缘特征，提高了数据的细节表现和准确性，堤防渗流应力场卷积特征网络是凭借着堤防高精低维卷积特征图进行进一步加工和处理得到的，具有更高的数据维度和表现能力，可以更准确地描述提取出数据的特征，于堤防渗流应力场卷积特征网络生成的特征可以为数据建模提供更加准确和完整的数据基础，提高建模的精度和可靠性，利用多尺度采样算法进行空间金字塔池化多层采样，可以提高数据的抽象特征能力和表达能力，利用超像素卷积网络进行数据挖掘算法建模，可以对超清多维卷积特征网络数据进行高效、准确的处理和加工，提高了数据挖掘和建模的精度和可信度，堤防卷积特征模型是对数据挖掘和建模的高效体现，具有可视化、可拓展等多种特点，为后续数据模拟、分析和预测提供重要基础，由于堤防卷积特征模型具备较高的准确度和可信度，因此具有广泛的应用价值和应用前景。

52、优选地，步骤s5包括以下步骤：

53、步骤s51：基于堤防卷积特征模型进行光元数据提取，获取堤防卷积光元数据；

54、步骤s52：基于堤防卷积光元数据进行光元数据划分转换，生成堤防光元数据矩阵；

55、步骤s53：根据堤防光元数据矩阵利用随机森林算法进行堤防深度学习训练，生成堤防光元数据模型；

56、步骤s54：根据堤防光元数据模型利用堤防模型同态加密计算公式进行模型同态加密计算，生成堤防光元同态加密模型；

57、步骤s55：根据堤防光元同态加密模型进行堤防光元数据驱动建模，构建堤防光元渗流应力场数据模型，实现堤防稳定状态分析；

58、本发明通过堤防卷积特征模型，可以快速准确地提取堤防数据中的光元信息，为后续建模提供更有针对性的数据，基于卷积特征的光元数据提取方式，能够保留数据的空间特征和细节信息，为后续数据处理提供重要基础，堤防卷积光元数据的提取与处理，使得数据具备更加清晰、高效、准确的表达能力，为后续数据建模与挖掘提供了有益支持，堤防卷积光元数据可以通过划分和转换得到光元数据矩阵，这种矩阵化的数据形式可以更方便地进行后续处理与分析，光元数据矩阵能够对数据进行有效的提取、归纳和组合，从而发现数据中的潜在规律和特征，利用随机森林算法进行堤防深度学习训练，可以充分挖掘数据中的特征和规律，为建模提供更高的准确性和精度，堤防光元数据模型基于光元数据和随机森林算法构建，具备较高的拟合能力和泛化能力，并能够对未知数据进行较好的预测和识别，基于堤防光元数据模型进行建模和分析，可以更精细、全面地理解数据，为预测分析和决策制定等提供科学依据，利用堤防模型同态加密计算公式实现光元数据模型的同态加密计算，可以保障模型数据的安全性和隐私性，堤防光元同态加密模型不仅具有光元数据模型的高拟合性和泛化性，还能够支持数据的加密、安全传输和共享，建立堤防光元同态加密模型，可以在保障数据隐私和安全的前提下，更广泛地应用于数据分析、预测等方面，于堤防光元同态加密模型进行堤防光元数据驱动建模，能够对数据的空间特征、细节解析和演化方向等进行更深入的挖掘和分析，构建堤防光元渗流应力场数据模型，能够构建出一个更为准确、有效和信任的数据模型，具备更好的预测性和适应性。

59、优选地，步骤s54中的堤防模型同态加密计算公式具体为：

60、加密：

61、解密：

62、其中，enc为加密算法，pk为公钥，x为需要加密的模型明文数据，n为随机数的数量，gi为生成元，ri跟bi为加密算法随机选取的有基数，h为哈希函数值，r0为哈希函数随机数，h(x)r0为模型明文数据通过输入哈希函数得到的哈希值，dec为解密算法，sk为私钥，g是生成元模数，m1为第一段密文，m2为第二段密文。

63、本发明通过利用pk公钥为原始数据进行同态加密，保障数据隐私和安全，随机选取的基数(giri)bi增加了数据的不确定性，提高了加密的强度，使用哈希函数h对明文数据进行处理，增强了加密的安全性，利用sk私钥对同态加密的数据进行解密，实现数据解密和还原，通过使解密过程中保证数据的完整性和有序性，确保解密结果的正确性，利用解密公式去除加密时引入的随机数，得到最终的明文数据。

64、在本说明书的一个实施例中，提供一种基于超像素卷积网络的稳定状态分析系统，包括

65、至少一个处理器；

66、与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

67、存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上所述的基于超像素卷积网络的稳定状态分析方法。

68、该系统利用三维渗流及应力场进行堤防稳定分析，可以提高堤防的安全性和稳定性，避免发生水灾等灾害事故，保护人民生命财产安全，同时，该系统可以在较短的时间内对大面积的堤防进行排查，大大提高了排查效率，并且可以自动化地执行排查分析过程，降低了人工操作的成本和人员的风险，提高了资源利用效率，此外，该系统可以实时监测和预警堤防隐患的情况，及时采取措施进行修复和加固，有效预防了堤防隐患导致的灾害事故的发生。