一种边坡位移多点传感器监测方法与流程

本发明涉及智能传感器，特别涉及一种边坡位移多点传感器监测方法。

背景技术：

1、现有技术存在系统覆盖范围和部署灵活性的局限性，并且数据传输的延迟和网络负载过大，限制了实时监测和响应能力；现有监测方法通常依赖人工巡检，效率低下且容易受限于人为因素，无法实现连续、实时监测；数据处理和分析技术需要将所有数据传输到云服务器进行处理和分析，对网络连接的稳定性要求较高，这增加了数据传输的开销和延迟。

技术实现思路

1、本发明提供了一种边坡位移多点传感器监测方法，解决传统方法中的低效性、有线传输限制、实时监测和响应能力缺乏以及数据处理和分析的局限性问题，通过结合云计算和边缘计算，该系统能够实现高效、实时、灵活和准确的边坡位移监测。

2、本发明提供了一种边坡位移多点传感器监测方法，包括：

3、在边坡区域内的设定范围布置多个传感器节点，所述多个传感器节点之间通过无线通信连接，以进行边坡区域内设定范围的监测数据信息的采集；

4、将数据采模块与所述多个传感器节点进行连接，实现数据的实时传输；

5、将设定的计算任务和数据处理推向距离数据源最近的边缘设备，以便所述边缘设备接收数据采集模块传输的监测数据信息，并进行实时的监测数据信息的处理和分析；

6、将所述边缘设备处理后的所述监测数据集信息在所述移动端和/或pc端进行数据状态显示。

7、进一步地，所述将设定的计算任务和数据处理推向距离数据源最近的边缘设备，以便所述边缘设备接收数据采集模块传输的监测数据信息，并进行实时的监测数据信息的处理和分析的步骤，包括：

8、将所述监测数据信息传输至距离数据源最近的边缘设备，并判断所述监测数据信息是否小于设定阈值；

9、若所述监测数据信息大于等于设定阈值，则定义所述检测数据信息为异常数据，并对所述异常数据进行采集和分类处理，同时进行预警处理；

10、若所述监测数据信息小于设定阈值，则将所述监测数据集信息传输至云服务器，以便所述云服务器采用云边协同算法进行监测数据集信息的深度分析和处理。

11、进一步地，若所述监测数据信息大于等于设定阈值，则定义所述检测数据信息为异常数据，并对所述异常数据进行分类处理，同时进行预警处理的步骤中，对所述异常数据进行分类处理包括：

12、在对传感器测量得到的数据进行接收和发送时，按照层级关系进行从上到下的传递；

13、在数据传输的过程中，利用socket对数据进行发送，并按照i/orequest请求实现对数据的传输，最后由接收端完成对数据的读取；同时，从上层接收到下层传输中对异常数据进行采集；

14、针对结构层当中的异常数据进行捕捉，并对各个层次获取到的异常数据进行分类。

15、进一步地，所述对各个层次获取到的异常数据进行分类，包括：

16、在分类的过程中结合聚类方式完成，针对有异常数据到数据中心点的距离进行计算，计算得出各个异常数据到数据中心点的距离，并将其作为依据，按照设定公式完成聚类。

17、进一步地，所述针对有异常数据到数据中心点的距离进行计算中，计算公式为：

18、

19、其中，m表示为异常数据到数据中心点的距离；xi1表示为某一异常数据特征数值；xi2表示为在相同环境当中另一异常数据的特征值；n表示为无线传感器网络当中存在的异常数据个数。

20、进一步地，所述按照设定公式完成聚类中，设定公式为：

21、

22、其中，μ表示为更新迭代后的聚类中心异常数据分类结果；si表示为无线传感器网络中数据类型集合t的特征值；t表示为无线传感器网络中数据类型集合，得到的聚类结果即为异常数据的分类结果，以此实现对无线传感器网络异常数据的采集。

23、本发明还提供了一种边坡位移多点传感器监测装置，包括：

24、采集模块，用于在边坡区域内的设定范围布置多个传感器节点，所述多个传感器节点之间通过无线通信连接，以进行边坡区域内设定范围的监测数据信息的采集；

25、传输模块，用于将数据采模块与所述多个传感器节点进行连接，实现数据的实时传输；

26、处理模块，用于将设定的计算任务和数据处理推向距离数据源最近的边缘设备，以便所述边缘设备接收数据采集模块传输的监测数据信息，并进行实时的监测数据信息的处理和分析；

27、显示模块，用于将所述边缘设备处理后的所述监测数据集信息在所述移动端和/或pc端进行数据状态显示。

28、本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

29、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

30、本发明的有益效果为：

31、1、能够处理大规模的监测数据并执行复杂的算法分析；

32、2、这样能够覆盖更广范围的边坡区域，并适应复杂的地理条件，提高监测的全面性和准确性；

33、3、能够及时检测到边坡位移的异常情况，并通过预警系统提前发出警报；

34、4、节省大量人力资源和时间成本。

技术特征：

1.一种边坡位移多点传感器监测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的边坡位移多点传感器监测方法，其特征在于，所述将设定的计算任务和数据处理推向距离数据源最近的边缘设备，以便所述边缘设备接收数据采集模块传输的监测数据信息，并进行实时的监测数据信息的处理和分析的步骤，包括：

3.根据权利要求1所述的边坡位移多点传感器监测方法，其特征在于，若所述监测数据信息大于等于设定阈值，则定义所述检测数据信息为异常数据，并对所述异常数据进行分类处理，同时进行预警处理的步骤中，对所述异常数据进行分类处理包括：

4.根据权利要求3所述的边坡位移多点传感器监测方法，其特征在于，所述对各个层次获取到的异常数据进行分类，包括：

5.根据权利要求4所述的边坡位移多点传感器监测方法，其特征在于，所述针对有异常数据到数据中心点的距离进行计算中，计算公式为：

6.根据权利要求5所述的边坡位移多点传感器监测方法，其特征在于，所述按照设定公式完成聚类中，设定公式为：

7.一种边坡位移多点传感器监测装置，其特征在于，包括：

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本发明涉及智能传感器技术领域，公开了一种边坡位移多点传感器监测方法，包括：在边坡区域内的设定范围布置多个传感器节点，多个传感器节点之间通过无线通信连接，以进行边坡区域内设定范围的监测数据信息的采集；将数据采模块与多个传感器节点进行连接，实现数据的实时传输；将设定的计算任务和数据处理推向距离数据源最近的边缘设备，以便边缘设备接收数据采集模块传输的监测数据信息，并进行实时的监测数据信息的处理和分析；将边缘设备处理后的监测数据集信息在移动端和/或PC端进行数据状态显示。本发明提供的边坡位移多点传感器监测方法，通过结合云计算和边缘计算，该系统能够实现高效、实时、灵活和准确的边坡位移监测。

技术研发人员：张一鸣,王雪雅,牛犇
受保护的技术使用者：苏州途睿思信息科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15