基于云计算的楼房变形监测方法及系统、云终端与流程

本发明属于云计算技术领域，尤其涉及一种基于云计算的楼房变形监测方法及系统、云终端。

背景技术：

楼房是人们生活的必需品，一般情况下，楼房会被使用几十年甚至上百年。但随着使用时间越来越长，楼房会由于风化、建筑材料的磨损而出现龟裂、倾斜、沉降等变形问题，上述问题都可能给人们带来危险。而房子出现上述问题不是肉眼可以看得见的，至少得出现较大问题时才能被发现，甚至在出现危险时才被发现。

为了解决楼房变形不易发现的问题，现有技术中提出了形变监测的方案，

通过测量事物的细微变化中以毫米级的形态转变的感知能力，将测量的数据收集后，经过服务器分析处理，并评估存在风险及可能发生的时间。

例如，为楼房配备底面接收机、传感器来采集并将采集数据传给服务器进行统计，服务器通过计算来预测是否出现变形，但服务器需要不断学习和积累数据(楼房监测案例)才能进行比较科学的判断，现有的变形监测方案是需要每一栋需要监测的楼房都部署对应的监测装置和服务器，而且需要配置一定的硬件设备如服务器、显示终端等，使用成本比较高。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种基于云计算的楼房变形监测方法及系统、云终端，旨在解决现有技术中需要楼房变形监测成本较高的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于云计算的楼房变形监测方法，所述楼房顶端设置有传感系统，包括：

接收来自所述传感系统感测的位置数据及一个以上基站的观测数据；

基于所述位置数据及观测数据进行差分运算，获得差分定位数据；

将所获得差分定位数据与历史差分定位数据进行比较，评估所述楼房是否发生变形，所述历史差分定位数据包括在多个时间段所获得的差分定位数据。

优选地，所述传感系统包括四个以上传感器，所述四个以上传感器间隔设置在所述楼房的顶端。

优选地，所述将所获得差分定位数据与历史差分定位数据进行比较，评估所述楼房是否发生变形具体包括：

将所获得差分定位数据与历史差分定位数据进行统计，形成差分定位数据图表；

分析所述差分定位数据图表，计算当前差分定位数据与上一次存储的差分定位数据之间的差值；

判断所述差值是否大于预设值；

当判断为是时，确认所述楼房出现变形。

优选地，所述接收来自楼房的传感系统的位置数据及基站的观测数据之前包括：

所述传感系统采集所述楼房所在的位置信息及接收卫星的电文数据，并发送所述位置信息及所述电文数据作为所述位置数据。

优选地，所述基于所述位置数据及观测数据进行差分运算，获得差分定位数据具体包括：

分析是否接收不止两个基站的观测数据；

根据与分析结果对应的观测数据及所述位置数据进行差分运算，获得差分定位数据。

优选地，所述根据与分析结果对应的观测数据及所述位置数据进行差分运算，获得差分定位数据具体包括：

当接收不止两个基站的观测数据时，基于所述不止两个基站的观测数据及所述位置数据进行差分运算，获得差分定位数据；

当接收两个基站的观测数据时，基于所述两个基站的观测数据及所述位置数据进行差分运算，获得差分定位数据。

优选地，所述基于所述两个基站的观测数据及所述位置数据进行差分运算，获得差分定位数据具体包括：

以与所述楼房之间的距离最近的基站作为参考站；

基于所述参考站的观测数据及所述位置数据进行差分运算，获得差分定位数据。

优选地，所述基于所述不止两个基站的观测数据及所述位置数据进行差分运算，获得差分定位数据具体包括：

比较每一基站与所述楼房之间的距离，并根据所述距离由小到大进行排序；

将排列在前两位的距离对应的基站作为参考站；

基于所述参考站对应的观测数据及所述位置数据进行差分运算，获得差分定位数据。

本发明还提供一种基于云计算的楼房变形监测系统，包括：

接收模块，用于接收来自楼房的传感系统的位置数据及一个以上基站的观测数据；

差分定位模块，用于基于所述位置数据及观测数据进行差分运算，获得差分定位数据；

变形评估模块，用于将所获得差分定位数据与历史差分定位数据进行比较，确认所述楼房是否发生变形，所述历史差分定位数据包括在多个时间段所获得的差分定位数据。

本发明还提供一种云终端，所述云终端包括一种基于云计算的楼房变形监测系统，包括：

接收模块，用于接收来自楼房的传感系统的位置数据及一个以上基站的观测数据；

差分定位模块，用于基于所述位置数据及观测数据进行差分运算，获得差分定位数据；

变形评估模块，用于将所获得差分定位数据与历史差分定位数据进行比较，确认所述楼房是否发生变形，所述历史差分定位数据包括在多个时间段所获得的差分定位数据。

在本发明实施例中，基于云计算，采用差分定位来获得楼房的实际位置数据，相比于仅靠传感系统的感测数据来分析评估楼房的变形，可提高楼房变形评估的准确性及降低评估成本。

附图说明

图1是本发明第一实施例提供的一种基于云计算的楼房变形监测方法的流程图；

图2是本发明第一实施例提供的一种基于云计算的楼房变形监测方法的步骤s2的具体流程图；

图3是本发明第一实施例提供的一种基于云计算的楼房变形监测方法的步骤s3的具体流程图；

图4是本发明第二实施例提供的一种基于云计算的楼房变形监测系统的结构图；

图5是本发明第二实施例提供的一种基于云计算的楼房变形监测系统的差分定位模块2的具体结构图；

图6是本发明第二实施例提供的一种基于云计算的楼房变形监测系统的变形评估模块3的具体结构图；

图7是本发明提供的一种基于云计算的楼房变形监测系统的实际应用场景示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例中，一种基于云计算的楼房变形监测方法，所述楼房顶端设置有传感系统，包括：接收来自所述传感系统感测的位置数据及一个以上基站的观测数据；基于所述位置数据及观测数据进行差分运算，获得差分定位数据；将所获得差分定位数据与历史差分定位数据进行比较，评估所述楼房是否发生变形，所述历史差分定位数据包括在多个时间段所获得的差分定位数据。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例一：

图1示出了本发明第一实施例提供的一种基于云计算的楼房变形监测方法的流程图，包括：

步骤s1、接收来自传感系统感测的位置数据及一个以上基站的观测数据；

具体地，首先需要为被监测的楼房设置传感系统(见图7)，优选设置在楼房的顶端位置，该传感系统不但用于感测楼房所在的位置数据，还可接收卫星的电文数据，该电文数据包括楼房所在的位置信息(例如经纬度等)，还可包括对应卫星的状态信息，还可包括其他信息，此处对此不作限制。接收来自传感系统感测的位置数据及一个以上基站的观测数据，转到步骤s2。实际情况下，基站的数量可根据实际情况而设，此处对此不作限制。

在本实施例的一个优选方案中，该传感系统包括四个以上传感器，该四个以上传感器间隔设置在该楼房的顶端所在位置，优选设置在该楼房的靠墙的位置，进一步地，该传感系统包括四个传感器，该四个传感器设置在该楼房顶端所在平面的四个角，该传感系统还可包括数据汇总收发单元，该数据汇总收发单元用于接收每一传感器的感测数据及卫星的观测数据，将所接收的数据传输给云终端。还可用于将接收的数据进行分类存储，对不需要存储的数据进行格式化，以节省存储空间，还可以对数据进行克隆分发，以提供给不同需求的终端。

步骤s2，基于位置数据及观测数据进行差分运算，获得差分定位数据；

具体地，根据所接收的位置数据及观测数据进行差分运算，获得差分定位数据，其中的差分运算算法可采用现有的差分运算技术，此处不再赘述。

步骤s3，将所获得差分定位数据与历史差分定位数据进行比较，评估所述楼房是否发生变形；

具体地，该历史差分定位数据包括在不同时间段所获得的差分定位数据。每一次计算获得的定位差分数据都存储下来，且以被监控楼房为类别存储，即每一被监控楼房都对应存储有不同时间段所获得差分定位数据。计算出差分定位数据后，与之前存储的差分定位数据进行比较，在获得多组不同时间的差分定位数据时，对该多组差分定位数据进行数据分析，形成形变趋势图，从该形变趋势图来判断是否发生变形。

进一步地，根据存储的该楼房对应的差分定位数据绘制形变趋势图表，例如，根据每一差分定位数据计算对应的偏差，并对偏差作图表分析，形成形变趋势图表，便于直观地看到楼房变形趋势。

在本实施例的一个优选方案中，该步骤s1之前还包括：

传感系统采集楼房所在的位置信息及接收卫星的电文数据，并发送位置信息及电文数据作为所述位置数据。

具体地，传感系统实时或者按周期采集楼房所在的位置信息，还接收卫星的电位数据，实时或者按周期将所接收的数据上传给云终端进行楼房变形监测。

在本实施例的一个优选方案中，该步骤s3之后还可包括：

步骤s4，当评估发生变形时，发出变形警告。

本实施例中，根据传感系统感测的位置数据及基站的观测数据进行差分运算，获得差分定位数据，为变形评估提供更加准确的定位数据，提高变形监控的准确性。在每一个时间段均获得对应的差分定位数据，集合多组差分定位数据进行变形分析评估，可提高变形评估的可靠性。

在本实施例的一个优选方案中，如图2所示，为本发明第一实施例提供的一种基于云计算的楼房变形监测方法的步骤s2的具体流程图，该步骤s2包括：

步骤s21、分析是否接收不止两个基站的观测数据；

步骤s22、根据与分析结果对应的观测数据及位置数据进行差分运算，获得差分定位数据。

具体地，首先分析接收到几个基站的观测数据，并根据基站的数量采用对应的方法进行差分定位。

在本实施例的一个优选方案中，该步骤s22包括：

当接收不止两个基站的观测数据时，基于不止两个基站的观测数据及位置数据进行差分运算，获得差分定位数据；

具体地，当基站的数量不止两个时，可获取每一基站与楼房之间的距离，并对所获取的距离进行排序(由小到大或者由大到小)，形成距离列表，然后从距离列表中选择距离最小的两个基站，例如，当距离由小到大排列时，选取排列在前两位的距离对应的基站，以排列在前两位的距离分别对应的基站作为参考站，以该两个参考站的观测数据及所接收的位置数据来进行差分运算，获得对应的差分数据。当距离由大到小排列时，取排列在最后的两个距离对应的两个基站(最小对应的基站及次小距离对应的基站)作为参考站，以该两个参考站对应的观测数据及所接收的位置数据进行差分运算，获得对应的差分数据。

在本实施例的另一优选方案中，还可选取距离值最小(距离由小到大排列)的前三个基站作为参考站，以该三个参考站的观测数据及所接收的位置数据来进行位置修正，以实现差分定位，还可以选择四个基站作为参考站来进行差分定位，此处对此不作限制。

在本实施例的一个变形方案中，上述步骤还可具体为：

将每一基站与楼房之间的距离进行排序，获得最小距离，选取该最小距离对应的基站作为参考站，以该参考站对应的观测数据及所接收的位置数据来进行差分运算，获得对应的差分定位数据。

当接收两个基站的观测数据时，基于该两个基站的观测数据及位置数据进行差分运算，获得差分定位数据。

具体地，当只接收到两个基站的观测数据时，可选择离楼房距离较小的基站作为参考站，以该参考站的观测数据及接收的位置数据进行差分运算，获得差分定位数据；

或者，以该两个基站作为两个参考站，以该两个参考站的观测数据及接收的位置数据来进行差分运算，获得差分定位数据。

在本实施例的另一变形方案中，可以不需要判断接收几个基站的观测数据这一步骤，直接选择与楼房距离最近的一个、两个或者多个基站作为参考站来进行差分定位，而选择的具体过程及差分定位过程可与上述描述一致，此处不再赘述。

需要说明的是，无论采用上述任何一种方式来进行差分定位，每一次差分定位计算的结果均被记录下来以便后续的数据统计分析。

在本实施例的一个优选方案中，如图3所示，为本发明第一实施例提供的一种基于云计算的楼房变形监测方法的步骤s3的具体流程图，该步骤s3具体包括：

步骤s31，将所获得差分定位数据与历史差分定位数据进行统计，形成差分定位数据图表；

具体地，将当前获得的差分定位数据与历史差分定位数据进行统计，形成差分定位数据图表，例如以excel表的形式或者其他列表形式表示。

步骤s32，分析差分定位数据图表，计算当前所获得的差分定位数据与上一次获得的差分定位数据之间的差值；

具体地，计算当前获得的差分定位数据与上一次获得的差分定位数据进行比较，例如在某一个方向上进行数值上的作差处理，获得二者的差值。

步骤s33，判断差值是否大于预设值，当判断为是时，转到步骤s34，否则转到步骤s35；

步骤s34，确认楼房出现变形；

步骤s35，确认该楼房未出现变形。

具体地，将所获得的差值与预设值进行比较，当大于预设值时，表示楼房已经出现变形，当不大于预设值时，表示当前未出现变形。该预设值可根据实际情况(楼房的结构、材质等)而设，此处对此不作限制。

在本实施例的一个优选方案中，还可以对上述差分定位数据图表进行分析，求得每一相邻时间段对应的差分定位数据之间的差值，并形成差值列表，以图表形式来表示，可直观地看到楼房的变化趋势，例如在某一方向的变化趋势，例如楼体以逐渐变快的趋势变形。

在本实施例的进一步优选方案中，还可在步骤s34确认楼房出现变形之后执行上述的分析楼房变化趋势步骤。

需要说明的是，还可以采用其他方式来评估楼房是否出现变形，例如以楼房与地面所成的夹角等来评估，此处对此不作限制。

本实施例中，基于云计算，采用差分定位来获得楼房的实际位置数据，相比于仅靠传感系统的感测数据来分析评估楼房的变形，可提高楼房变形评估的准确性及降低评估成本。

此外，基于历史差分定位数据及当前计算的差分定位数据来评估楼房变形，且以图表形式来分析，评估结果更加直观且科学。

再者，以不止一个基站作为参考站来修正位置数据，提高评估的准确性。

实施例二：

图4示出了本发明第二实施例提供的一种基于云计算的楼房变形监测系统的结构图，包括：接收模块1、与接收模块1连接的差分定位模块2、与差分定位模块2连接的变形评估模块3，其中：

接收模块1，用于接收来自楼房的传感系统的位置数据及一个以上基站的观测数据；

具体地，首先需要为被监测的楼房设置传感系统(见图7)，优选设置在楼房的顶端位置，该传感系统不但用于感测楼房所在的位置数据，还可接收卫星的电文数据，该电文数据包括楼房所在的位置信息(例如经纬度等)，还可包括对应卫星的状态信息，还可包括其他信息，此处对此不作限制。接收来自传感系统感测的位置数据及一个以上基站的观测数据，转到步骤s2。实际情况下，基站的数量可根据实际情况而设，此处对此不作限制。

在本实施例的一个优选方案中，该传感系统包括四个以上传感器，该四个以上传感器间隔设置在该楼房的顶端所在位置，优选设置在该楼房的靠墙的位置，进一步地，该传感系统包括四个传感器，该四个传感器设置在该楼房顶端所在平面的四个角，该传感系统还可包括数据汇总收发单元，该数据汇总收发单元用于接收每一传感器的感测数据及卫星的观测数据，将所接收的数据传输给云终端。还可用于将接收的数据进行分类存储，对不需要存储的数据进行格式化，以节省存储空间，还可以对数据进行克隆分发，以提供给不同需求的终端。

差分定位模块2，用于基于所述位置数据及观测数据进行差分运算，获得差分定位数据；

具体地，根据所接收的位置数据及观测数据进行差分运算，获得差分定位数据，其中的差分运算算法可采用现有的差分运算技术，此处不再赘述。

变形评估模块3，用于将所获得差分定位数据与历史差分定位数据进行比较，确认所述楼房是否发生变形，该历史差分定位数据包括在多个时间段所获得的差分定位数据。

具体地，该历史差分定位数据包括在不同时间段所获得的差分定位数据。每一次计算获得的定位差分数据都存储下来，且以被监控楼房为类别存储，即每一被监控楼房都对应存储有不同时间段所获得差分定位数据。计算出差分定位数据后，与之前存储的差分定位数据进行比较，在获得多组不同时间的差分定位数据时，对该多组差分定位数据进行数据分析，形成形变趋势图，从该形变趋势图来判断是否发生变形。

进一步地，根据存储的该楼房对应的差分定位数据绘制形变趋势图表，例如，根据每一差分定位数据计算对应的偏差，并对偏差作图表分析，形成形变趋势图表，便于直观地看到楼房变形趋势。

在本实施例的一个优选方案中，该传感系统采集楼房所在的位置信息及接收卫星的电文数据，并发送位置信息及电文数据作为所述位置数据。

具体地，传感系统实时或者按周期采集楼房所在的位置信息，还接收卫星的电位数据，实时或者按周期将所接收的数据上传给云终端进行楼房变形监测。

在本实施例的一个优选方案中，该系统还包括：

与上述变形评估模块3连接的提示模块4，用于当评估发生变形时，发出变形警告。

本实施例中，根据传感系统感测的位置数据及基站的观测数据进行差分运算，获得差分定位数据，为变形评估提供更加准确的定位数据，提高变形监控的准确性。在每一个时间段均获得对应的差分定位数据，集合多组差分定位数据进行变形分析评估，可提高变形评估的可靠性。

在本实施例的一个优选方案中，如图5所示，示出了本发明第二实施例提供的一种基于云计算的楼房变形监测系统的差分定位模块2的具体结构图，该差分定位模块2具体包括：分析单元21及与其连接的差分定位单元22，其中：

分析单元21，用于分析是否接收不止两个基站的观测数据；

差分定位单元22，用于根据与分析结果对应的观测数据及所述位置数据进行差分运算，获得差分定位数据。

具体地，首先分析接收到几个基站的观测数据，并根据基站的数量采用对应的方法进行差分定位。

在本实施例的一个优选方案中，该差分定位单元22具体包括：第一差分定位子单元及与其连接的第二差分定位子单元，其中：

第一差分定位子单元，用于当接收不止两个基站的观测数据时，基于不止两个基站的观测数据及位置数据进行差分运算，获得差分定位数据；

具体地，当基站的数量不止两个时，可获取每一基站与楼房之间的距离，并对所获取的距离进行排序(由小到大或者由大到小)，形成距离列表，然后从距离列表中选择距离最小的两个基站，例如，当距离由小到大排列时，选取排列在前两位的距离对应的基站，以排列在前两位的距离分别对应的基站作为参考站，以该两个参考站的观测数据及所接收的位置数据来进行差分运算，获得对应的差分数据。当距离由大到小排列时，取排列在最后的两个距离对应的两个基站(最小对应的基站及次小距离对应的基站)作为参考站，以该两个参考站对应的观测数据及所接收的位置数据进行差分运算，获得对应的差分数据。

在本实施例的另一优选方案中，还可选取距离值最小(距离由小到大排列)的前三个基站作为参考站，以该三个参考站的观测数据及所接收的位置数据来进行位置修正，以实现差分定位，还可以选择四个基站作为参考站来进行差分定位，此处对此不作限制。

在本实施例的一个变形方案中，该第一差分定位子单元还可用于：

将每一基站与楼房之间的距离进行排序，获得最小距离，选取该最小距离对应的基站作为参考站，以该参考站对应的观测数据及所接收的位置数据来进行差分运算，获得对应的差分定位数据。

第二差分定位子单元，用于当接收两个基站的观测数据时，基于该两个基站的观测数据及位置数据进行差分运算，获得差分定位数据。

具体地，当只接收到两个基站的观测数据时，可选择离楼房距离较小的基站作为参考站，以该参考站的观测数据及接收的位置数据进行差分运算，获得差分定位数据；

或者，以该两个基站作为两个参考站，以该两个参考站的观测数据及接收的位置数据来进行差分运算，获得差分定位数据。

需要说明的是，无论采用上述任何一种方式来进行差分定位，每一次差分定位计算的结果均被记录下来以便后续的数据统计分析。

在本实施例的一个优选方案中，如图6所示，为本发明第二实施例提供的一种基于云计算的楼房变形监测系统的变形评估模块3的具体结构图，该变形评估模块3具体包括：统计单元31、与统计单元31连接的分析单元32、与分析单元32连接的差值判断单元33、与差值判断单元33连接的确认单元34，其中：

统计单元31，用于将所获得差分定位数据与历史差分定位数据进行统计，形成差分定位数据图表；

具体地，将当前获得的差分定位数据与历史差分定位数据进行统计，形成差分定位数据图表，例如以excel表的形式或者其他列表形式表示。

分析单元32，用于分析差分定位数据图表，计算当前所获得的差分定位数据与上一次获得的差分定位数据之间的差值；

具体地，计算当前获得的差分定位数据与上一次获得的差分定位数据进行比较，例如在某一个方向上进行数值上的作差处理，获得二者的差值。

差值判断单元33，用于判断差值是否大于预设值，并将判断结果反馈给确认单元34；

确认单元34，用于根据该判断结果确认楼房是否变形；

具体地，将所获得的差值与预设值进行比较，当大于预设值时，表示楼房已经出现变形，当不大于预设值时，表示当前未出现变形。该预设值可根据实际情况(楼房的结构、材质等)而设，此处对此不作限制。

在本实施例的一个优选方案中，还上述分析单元34还可用于对上述差分定位数据图表进行分析，求得每一相邻时间段对应的差分定位数据之间的差值，并形成差值列表，以图表形式来表示，可直观地看到楼房的变化趋势，例如在某一方向的变化趋势，例如楼体以逐渐变快的趋势变形。

需要说明的是，还可以采用其他方式来评估楼房是否出现变形，例如以楼房与地面所成的夹角等来评估，此处对此不作限制。

本实施例中，基于云计算，采用差分定位来获得楼房的实际位置数据，相比于仅靠传感系统的感测数据来分析评估楼房的变形，可提高楼房变形评估的准确性。而依靠云计算的庞大数据库来进行变形计算分析，可降低成本。

此外，基于历史差分定位数据及当前计算的差分定位数据来评估楼房变形，且以图表形式来分析，评估结果更加直观且科学。

再者，以不止一个基站作为参考站来修正位置数据，提高评估的准确性。

本发明还提出一种云终端，该云终端包括云端数据库、云计算中心、还包括上述实施例所述的楼房变形监测系统，该楼房变形监测系统的具体结构及工作原理与上述实施例所述的一致，此处不再赘述。

本发明中，基于云计算，采用差分定位来获得楼房的实际位置数据，相比于仅靠传感系统的感测数据来分析评估楼房的变形，可提高楼房变形评估的准确性。而依靠云计算的庞大数据库来进行变形计算分析，可降低成本。

此外，基于历史差分定位数据及当前计算的差分定位数据来评估楼房变形，且以图表形式来分析，评估结果更加直观且科学。

再者，以不止一个基站作为参考站来修正位置数据，提高评估的准确性。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。

专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。