水位监测预警系统具体能解决什么样的问题_工具

水位监测预警系统具体能解决什么样的问题？水位监测报警系统基于智能视频分析，自动对视频图像信息进行分析识别，无需人工干预；对水面监控区域中的水位进行检测，以最快、最佳的方式进行预警，有效的协助管理人员处理，并最大限度地降低误报和漏报现象；同时还可查看现场录像，方便事后管理查询。水位监测报警系统当然能解决很多的问题。首先对预防有至关重要的作用，一定数据的收集，对以后的排洪泄洪方面都会有。一些政策措施的支持。这就需要软硬件设备以及大数据平台的支持了。

该系统可以更好地为社会服务:

一、能够根据需要布设水位监测报警器，实时掌握该地水位情况。

二、多个报警器同步传输数据形成监测网络，能够更好地判断，预测某个区域的危险系数，为预防和救援提供了信息基础。

三、报警系统是一项功在当代利在千秋的工程，对于节约社会资源，减少和挽回人民生命财产安全和经济损失都有重要作用。

常用的有水尺和水位计。水尺是传统的有效的直接观测设备。实测时，水尺上的读数加水尺零点高程即得水位。水位计是利用浮子、压力和声波等能提供水面涨落变化信息的原理制成的仪器。水位计能直接绘出水位变化过程线。水位计记录的水位过程线要利用同时观测的其他项目的记录，加以检核。

水尺、水位计设置在河道顺直、断面比较规则、水流稳定、无分流斜流和无乱石阻碍的地点；一般避开有碍观测工作的码头、船坞和有大量工业废水和城市污水排入的地点，使测得的水位和同时观测的其他项目的资料具有代表性和准确性；为使水位与流量关系稳定，一般避开变动回水的影响和上下游筑坝、引水等的影响。

监控中心：主要硬件：服务器、客户端、移动数据专线或GPRS数据传输模块DATA-6123。主要软件： *** 作系统软件、数据库软件、水位监测系统软件、防火墙软件。

通信网络：INTERNET公网 + 中国移动公司GPRS网络。

终端设备：微功耗测控终端DATA-6216，市电供电、太阳能供电、电池供电可选。

测量设备：水位计或水位变送器。

扩展资料：

观测时间和测次

水位观测的时间和次数的安排，要满足测得的资料能反映出一日内水位的变化过程，要满足水文情报预报的需要。平水时每日观测1～2次。有洪水、结冰、流凌（流冰）、冰凌堆积、冰坝和冰雪融水补给河流等现象时，增加观测次数，以取得水位变化过程的完整资料。

水位资料与人类生活和生产建设关系密切。水利工程的规划、设计、施工和管理运用，都需水位资料；其他工程建设如航道、桥梁、船坞、港口、给水、排水等也要应用水位资料。

在防汛抗旱中，水位是水文情报和水文预报的依据。水位资料是建立水位流量关系推算流量变化过程、水面比降等必需的根据。在泥沙测验和水温、冰情、水质等观测中，水位是掌握水流变化的重要标志。

参考资料：

百度百科-水位观测

图像数据库。根据查询数据库消息显示，属于源数据库的是图像数据库。数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

智能医疗有很多的发展方向，例如医学影像处理、诊断预测、疾病控制、健康管理、康复机器人、语音识别病历电子化等。当前人工智能技术新的发力点中的医学图像在疾病的预测和自动化诊断方面有非常大的意义，本篇即针对医学影像中的病例分析，降噪，分割，检索等领域来介绍一些常用的数据集。

11 病例分析数据集

111 ABIDE

发布于2013年，这是一个对自闭症内在大脑结构的大规模评估数据集，包括539名患有ASD和573名正常个体的功能MRI图像。

112 OASIS

OASIS，全称为Open Access Series of Imaging Studies，已经发布了第3代版本，第一次发布于2007年，是一项旨在使科学界免费提供大脑核磁共振数据集的项目。它有两个数据集可用，下面是第1版的主要内容。

(1) 横截面数据集：年轻，中老年，非痴呆和痴呆老年人的横断面MRI数据。该组由416名年龄在18岁至96岁的受试者组成的横截面数据库组成。对于每位受试者，单独获得3或4个单独的T1加权MRI扫描包括扫描会话。受试者都是右撇子，包括男性和女性。100名60岁以上的受试者已经临床诊断为轻度至中度阿尔茨海默病。

(2) 纵向集数据集：非痴呆和痴呆老年人的纵向磁共振成像数据。该集合包括150名年龄在60至96岁的受试者的纵向集合。每位受试者在两次或多次访视中进行扫描，间隔至少一年，总共进行373次成像。对于每个受试者，包括在单次扫描期间获得的3或4次单独的T1加权MRI扫描。受试者都是右撇子，包括男性和女性。在整个研究中，72名受试者被描述为未被证实。包括的受试者中有64人在初次就诊时表现为痴呆症，并在随后的扫描中仍然如此，其中包括51名轻度至中度阿尔茨海默病患者。另外14名受试者在初次就诊时表现为未衰退，随后在随后的访视中表现为痴呆症。

113 DDSM

发布于2000年，这是一个用于筛选乳腺摄影的数字数据库，是乳腺摄影图像分析研究社区使用的资源。该项目的主要支持来自美国陆军医学研究和装备司令部的乳腺癌研究计划。DDSM项目是由马萨诸塞州综合医院（D Kopans，R Moore），南佛罗里达大学（K Bowyer）和桑迪亚国家实验室（P Kegelmeyer）共同参与的合作项目。数据库的主要目的是促进计算机算法开发方面的良好研究，以帮助筛选。数据库的次要目的可能包括开发算法以帮助诊断和开发教学或培训辅助工具。该数据库包含约2,500项研究。每项研究包括每个乳房的两幅图像，以及一些相关的患者信息（研究时间，ACR乳房密度评分，异常微妙评级，异常ACR关键字描述）和图像信息（扫描仪，空间分辨率等）。包含可疑区域的图像具有关于可疑区域的位置和类型的像素级“地面真实”信息。

114 MIAS

MIAS全称为MiniMammographic Database，是乳腺图像数据库。

乳腺MG数据（Breast Mammography）有个专门的database，可以查看很多数据集，链接地址为：

115 MURA

发布于2018年2月，吴恩达团队开源了 MURA 数据库，MURA 是目前最大的 X 光片数据库之一。该数据库中包含了源自14982项病例的40895张肌肉骨骼X光片。1万多项病例里有9067例正常的上级肌肉骨骼和5915例上肢异常肌肉骨骼的X光片，部位包括肩部、肱骨、手肘、前臂、手腕、手掌和手指。每个病例包含一个或多个图像，均由放射科医师手动标记。全球有超过17亿人都有肌肉骨骼性的疾病，因此训练这个数据集，并基于深度学习检测骨骼疾病，进行自动异常定位，通过组织器官的X光片来确定机体的健康状况，进而对患者的病情进行诊断，可以帮助缓解放射科医生的疲劳。

参考2018年论文：MURA: Large Dataset for Abnormality Detection in Musculoskeletal Radiographs

116 ChestX-ray14

参考论文：

CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning

ChestX-ray14 是由NIH研究院提供的，其中包含了30,805名患者的112,120个单独标注的14种不同肺部疾病（肺不张、变实、浸润、气胸、水肿、肺气肿、纤维变性、积液、肺炎、胸膜增厚、心脏肥大、结节、肿块和疝气）的正面胸部 X 光片。研究人员对数据采用NLP方法对图像进行标注。利用深度学习的技术早期发现并识别胸透照片中肺炎等疾病对增加患者恢复和生存的最佳机会至关重要。

117 LIDC-IDRI

LIDC-IDRI数据集是由美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)发起收集的，目的是为了研究高危人群早期肺结节检测。该数据集中，共收录了1018个研究实例。对于每个实例中的图像，都由4位经验丰富的胸部放射科医师进行两阶段的诊断标注。该数据集由胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注组成。

118 LUNA16

发布于2016年，是肺部肿瘤检测最常用的数据集之一，它包含888个CT图像，1084个肿瘤，图像质量和肿瘤大小的范围比较理想。数据分为10个subsets，subset包含89/88个CT scan。

LUNA16的CT图像取自LIDC/IDRI数据集，选取了三个以上放射科医师意见一致的annotation，并且去掉了小于3mm的肿瘤，所以数据集里不含有小于3mm的肿瘤，便于训练。

119 NSCLC

发布于2018年，来自斯坦福大学。数据集来自211名受试者的非小细胞肺癌（NSCLC）队列的独特放射基因组数据集。该数据集包括计算机断层扫描（CT），正电子发射断层扫描（PET）/ CT图像。创建该数据集是为了便于发现基因组和医学图像特征之间的基础关系，以及预测医学图像生物标记的开发和评估。

1110 DeepLesion

DeepLesion由美国国立卫生研究院临床中心（NIHCC）的团队开发，是迄今规模最大的多类别、病灶级别标注临床医疗CT图像开放数据集。在该数据库中图像包括多种病变类型，目前包括4427个患者的32,735 张CT图像及病变信息，同时也包括肾脏病变，骨病变，肺结节和淋巴结肿大。DeepLesion多类别病变数据集可以用来开发自动化放射诊断的CADx系统。

1111 ADNI

ANDI涉及到的数据集包括如下几部分Clinical Data（临床数据）、MR Image Data（磁共振成像）、Standardized MRI Data Sets、PET Image Data（正电子发射计算机断层扫描）、Gennetic Data（遗传数据）、Biospecimen Data（生物样本数据）。

12 医学降噪数据集

121 BrainWeb数据集

发布于1997年，这是一个仿真数据集，用于医学图像降噪。研究者可以截取不同断层的正常脑部仿真图像，包括T1，T2，PD3种断层，设置断层的厚度，叠加高斯噪声或者医学图像中常见的莱斯噪声，最终会得到181×217大小的噪声图像。

13 医学分割数据集

131 DRIVE数据集

发布于2003年，这是一个用于血管分割的数字视网膜图像数据集，它由40张照片组成，其中7张显示出轻度早期糖尿病视网膜病变迹象。

132 SCR数据集

发布于2000年，胸部X光片的分割，胸部X光片中解剖结构的自动分割对于这些图像中的计算机辅助诊断非常重要。SCR数据库的建立是为了便于比较研究肺野，心脏和锁骨在标准的后胸前X线片上的分割。

本着合作科学进步的精神，我们可以自由共享SCR数据库，并致力于在这些分割任务上维护各种算法结果的公共存储库。在这些页面上，可以在下载数据库和上载结果时找到说明，并且可以检查各种方法的基准结果。

133 医学图像分析benchmark

在网址>

1将Image图像文件存入到数据库中

我们知道数据库里的Image类型的数据是"二进制数据",因此必须将图像文件转换成字节数组才能存入数据库中

要这里有关数据的 *** 作略写,我将一些代码段写成方法,方便直接调用

//根据文件名(完全路径)

publicbyte[](stringfileName)

{

FileStreamfs=newFileStream(fileName,FileModeOpen);

int=(int)fsLength;

byte[]image=newbyte[];

fsRead(image,0,);

fsClose();

returnimage;

}

//另外,在ASPNET中通过FileUpload控件得到的图像文件可以通过以下方法

publicbyte[](FileUploadFileUpload1)

{

Streamstream=FileUpload1PostedFileInputStream;

byte[]photo=newbyte[FileUpload1PostedFile];

streamRead(photo,0,FileUpload1PostedFile);

streamClose();

returnphoto;

}

2从SQLServer数据库读取Image类型的数据,并转换成bytes[]或Image图像文件

//要使用要加载usingSystemDataSqlClient命名空间

//将数据库中的Image类型转换成byte[]

publicbyte[]SetImage(reader)

{

return(byte[])reader["Image"];//Image为数据库中存放Image类型字段

}

//将byte[]转换成Image图像类型

//加载以下命名空间usingSystemDrawing;/usingSystemIO;

usingSystemDataSqlClient;/

publicImage(byte[]mybyte)

{

Imageimage;

=new(mybyte,0,mybyteLength);

image=ImageFromStream();

returnimage;

}

一) 按对信息收录的学科范围划分

1综合性数据库所收录信息覆盖学科范围广，涉及多门学科，检索范围广泛。如Web of

Science、中国知网(CNKI)、万方数据知识服务平台等。

2专业性数据库所收录信息仅展于某一学科领城，专业性强，用于检索特定专业文献。

如PubMed/MEDLINE、CA 和中国生物医学文献数据库Chinese BioMedial Literature Database,

以下简称CBM )等。

3专题性数据库收录信息仅限于某一特定对象或专题，适用于专题检索。如中国药物专利数据库、GenBank( 核酸序列数据库)等。

(二) 按收录信息内容的类型不同划分

1文献型数据库( literature database) 是指以各类型文献为内容的数据库，包括书目数据库( bibliographic database )和全文数据库(full-text database )。

书目数据库是指存储次文献信息的数据库，包括题录数据库、文摘数据库、目录数据库等，是信息检索最常用的数据库。为检索者提供文献出处，检索结果是文献的线索而非原文。

如中国生物医学文献数据库(CBM )、MEDLINE 等。

全文数据库是存储文献全文的数据库，包括图书全文数据库、期刊全文数据库、学位论文全文库等，是信息检索中最受欢迎的数据库。如书生之家数字图书馆、超数字图书馆CNKI、万方数据知识服务平台等都拥有不同类型文献的全文数据库。

2数值型数据库( numerical database ) 是存就有关科研数据、教们,包括各种统计教据、实验数据、临床检验数据等数值型信息的数据库。如美国国医学图书编制的化学物质毒性数据库RTECS,包含了10 万多种化学物质的急慢性毒理实验数据。

3事实型数据库( fact database ) 也称指南数据库( directory database )，主要存储某种具体事实、知识数据的非文献信息源的一般参考性、指示性资料信息，每个条目都是对一个事实确切、完整的描述。如人物数据库、机构名录数据库、产品或商品信息数据库以及指南库、术语数据库等。如美国医生数据咨询库PDQ( Physician Data Query )，为医生提供肿瘤诊断、治疗、预后、临床研究等详细资料，相当于一部有关肿瘤的百科全书。

4图像数据库( image database) 是指以图像、图面、图形等为信息主体数据集合。如美国国立医学图书馆( NLM )的可视人计划数据库( the visible human project)和哈佛大学医学院的全脑图谱数据库(the whole brain atlas )等。

5多媒体数据库( multimedia database) 是存储数值、文字、表格、图形、图像、声音等多种媒体信息的数据库，如NLM 的医学史数据库( history of medcine )。

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水位监测预警系统具体能解决什么样的问题

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