一种基于深度学习的桥面径流实时监控处理系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习的桥面径流实时监控处理系统及方法，涉及桥面径流监控技术领域，本发明通过联邦学习模型实现多桥阀门协同控制，动态优化应急池资源分配，有效解决传统单桥独立控制导致的资源挤占与响应滞后问题；结合LSTM网络对水文特征的时序建模，动态修正阀门优先级权重，突破传统固定阈值策略的环境适应性局限；引入加密梯度聚合机制，在保护数据隐私的同时打破信息孤岛，实现全局污染事件快速响应。