CN108574730A - 一种基于云计算的公路隧道结构智能监测系统 - Google Patents

一种基于云计算的公路隧道结构智能监测系统 Download PDF

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CN108574730A CN201810231794.0A CN201810231794A CN108574730A CN 108574730 A CN108574730 A CN 108574730A CN 201810231794 A CN201810231794 A CN 201810231794A CN 108574730 A CN108574730 A CN 108574730A
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Abstract

本发明提供了一种基于云计算的公路隧道结构智能监测系统，包括传感监测装置、云存储平台、数据处理装置；所述传感监测装置与云存储平台的输入端连接，数据处理装置与云存储平台的输出端连接；所述传感监测装置包括基站和多个负责采集公路隧道危险部位传感数据的传感器节点，其中传感器节点将采集的公路隧道危险部位传感数据通过多跳方式发给基站的数据处理器，由数据处理器对传感器节点发送的公路隧道危险部位传感数据进行汇聚处理，进行存储；并经数据处理器将公路隧道危险部位传感数据发送给云存储平台；数据处理装置用于对云存储平台中存储的公路隧道危险部位传感数据进行数据处理。

Description

一种基于云计算的公路隧道结构智能监测系统
技术领域
本发明涉及公路隧道监测领域，具体涉及一种基于云计算的公路隧道结构智能监测系统。
背景技术
相关技术中，采用有线监测网络对公路隧道进行监测，而有线监测网络一方面需要布设大量的电力和通信线缆，成本较高，布设难度大，需要浪费较多的人力物力。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种基于云计算的公路隧道结构智能监测系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了一种基于云计算的公路隧道结构智能监测系统，包括传感监测装置、云存储平台、数据处理装置；所述传感监测装置与云存储平台连接的输入端连接，数据处理装置与云存储平台的输出端连接；所述传感监测装置包括基站和多个负责采集公路隧道危险部位传感数据的传感器节点，其中传感器节点将采集的公路隧道危险部位传感数据通过多跳方式发给基站的数据处理器，由数据处理器对传感器节点发送的公路隧道危险部位传感数据进行汇聚处理，进行存储；并经数据处理器将公路隧道危险部位传感数据发送给云存储平台；数据处理装置用于对云存储平台中存储的公路隧道危险部位传感数据进行数据处理。
优选地，传感器节点包括对公路隧道危险部位进行探测的传感器，其中传感器包括应力传感器、加速度传感器、位移传感器中的一种或多种。
优选地，所述对云存储平台中存储的公路隧道危险部位传感数据进行数据处理，包括：根据云存储平台中存储的公路隧道危险部位传感数据绘制数据曲线和/或拓扑图。
本发明的有益效果为：基于云计算技术和无线传感器网络技术，将众多传感器节点采集的数据进行云存储并统一分析处理，可进行数据分析利用，提高对公路隧道的监测能力；无需布线，节省了人力物力。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明一个示例性实施例的公路隧道结构智能监测系统的结构示意框图；
图2是本发明一个示例性实施例的云存储平台的结构示意框图。
附图标记：
传感监测装置1、云存储平台2、数据处理装置3、数据接收处理模块10、服务控制机群20、Hadoop架构模块30、存储节点机群40、数据存储节点50。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例提供的一种基于云计算的公路隧道结构智能监测系统，包括传感监测装置1、云存储平台2、数据处理装置3；所述传感监测装置1与云存储平台连接。
在一个实施例中，所述传感监测装置1包括基站和多个负责采集公路隧道危险部位传感数据的传感器节点，其中传感器节点将采集的公路隧道危险部位传感数据通过多跳方式发给基站的数据处理器，由数据处理器对传感器节点发送的公路隧道危险部位传感数据进行汇聚处理，进行存储；并经数据处理器将公路隧道危险部位传感数据发送给云存储平台2；数据处理装置3用于对云存储平台2中存储的公路隧道危险部位传感数据进行数据处理。
在一个实施例中，传感器节点包括对公路隧道危险部位进行探测的传感器，其中传感器包括应力传感器、加速度传感器、位移传感器中的一种或多种。
在一个实施例中，所述对云存储平台2中存储的公路隧道危险部位传感数据进行数据处理，包括：根据云存储平台2中存储的公路隧道危险部位传感数据绘制数据曲线和/或拓扑图。
本发明上述实施例基于云计算技术和无线传感器网络技术，将众多传感器节点采集的数据进行云存储并统一分析处理，可进行数据分析利用，提高对公路隧道的监测能力；无需布线，节省了人力物力。
在一个实施例中，云存储平台2包括数据接收处理模块10、服务控制机群20、Hadoop架构模块30、存储节点机群40和多个数据存储节点50，其中服务控制机群20与数据接收处理模块10、Hadoop架构模块30、存储节点机群40均连接，Hadoop架构模块30与数据接收处理模块10、存储节点机群40均连接，存储节点机群40连接多个数据存储节点50。
在一个实施例中，所述云存储平台2采用分布式存储方式对公路隧道危险部位传感数据进行存储，具体包括：
(1)数据接收处理模块10接收传感监测装置1发送的公路隧道危险部位传感数据，将设定数量的公路隧道危险部位传感数据作为一个公路隧道危险部位传感数据集，对公路隧道危险部位传感数据集中的公路隧道危险部位传感数据进行过滤处理后获取公路隧道危险部位传感数据集的公路隧道危险部位传感数据相关信息，将公路隧道危险部位传感数据集发送至Hadoop架构模块30，并将公路隧道危险部位传感数据相关信息发送给服务控制机群20，所述的公路隧道危险部位传感数据相关信息包括公路隧道危险部位传感数据集集中各公路隧道危险部位传感数据的属性信息；
(2)服务控制机群20收到所述公路隧道危险部位传感数据相关信息后，将所述公路隧道危险部位传感数据相关信息传送给Hadoop架构模块30；
(3)Hadoop架构模块30接收到所述公路隧道危险部位传感数据相关信息后，将公路隧道危险部位传感数据集分成多个大小相同的公路隧道危险部位传感数据块后，将该多个公路隧道危险部位传感数据块发送至存储节点机群40；
(4)存储节点机群40将接收的多个公路隧道危险部位传感数据块分配到各数据存储节点50进行存储，存储完成后，存储节点机群40将公路隧道危险部位传感数据块的属性和存放位置信息发送给服务控制机群20，进而由服务控制机群20发送给用户。
本实施例基于Hadoop架构设定了云存储平台2的基础架构以及云存储平台2的公路隧道危险部位传感数据存储机制，Hadoop架构模块30有着高容错机制，通过将大的公路隧道危险部位传感数据集分割成小的公路隧道危险部位传感数据块存放到各存储节点中，实现了分布式的存储，具有存储公路隧道危险部位传感数据速度快和安全性高的特点，而且本实施例中存储节点机群40将接收的多个公路隧道危险部位传感数据块分配到各数据存储节点50进行存储，有利于存储节点机群40监控每个存储节点的运行状态，使得本实施例设定的公路隧道危险部位传感数据存储机制具有自动检测存储节点的高可靠性。
在一个实施例中，数据接收处理模块10在对公路隧道危险部位传感数据集中的公路隧道危险部位传感数据进行过滤处理，包括：
(1)对公路隧道危险部位传感数据集中的公路隧道危险部位传感数据进行归一化处理，按照归一化值由小到大的顺序对公路隧道危险部位传感数据进行排序，形成归一化公路隧道危险部位传感数据集，并获取其中的中位数ymed；
(2)对归一化公路隧道危险部位传感数据集中不满足下列条件的公路隧道危险部位传感数据进行剔除处理：
式中，yi表示归一化公路隧道危险部位传感数据集中的第i个公路隧道危险部位传感数据的归一化值，为归一化公路隧道危险部位传感数据集的公路隧道危险部位传感数据平均归一化值，为[ymed,yn]中的中位数，其中n为归一化公路隧道危险部位传感数据集的公路隧道危险部位传感数据归一化值个数，为[y1,ymed]中的中位数；
(3)剔除处理完成后，对归一化公路隧道危险部位传感数据集中的各公路隧道危险部位传感数据进行反归一化处理，得到过滤处理后的公路隧道危险部位传感数据集。
本实施例创新性地提出了公路隧道危险部位传感数据的过滤处理机制，将不满足条件的公路隧道危险部位传感数据进行剔除处理，有利于消除公路隧道危险部位传感数据集中的错误公路隧道危险部位传感数据，提高公路隧道危险部位传感数据集中的公路隧道危险部位传感数据精度，且对公路隧道危险部位传感数据集中的公路隧道危险部位传感数据进行过滤处理后，再对公路隧道危险部位传感数据集中的公路隧道危险部位传感数据进行存储处理，有利于减少公路隧道危险部位传感数据的存储量，降低公路隧道危险部位传感数据的存储成本。
在一个实施例中，数据存储节点50分为本地存储节点、本地机架存储节点、远程存储节点和随机存储节点。
在一个实施例中，存储节点机群40将接收的多个公路隧道危险部位传感数据块分配到各数据存储节点50进行存储，具体为：
(1)在初始化时计算各数据存储节点50的综合性能：
Qa＝λ1Φc(a)+λ2Φm(a)+λ3Φr(a)+λ4Φs(a)+λ5ΦN(a)
式中，Qa表示数据存储节点50a的综合性能，Φc(a)为数据存储节点50a本身的CPU处理能力，Φm(a)为数据存储节点50a本身的内存处理能力，Φr(a)为数据存储节点50a本身的硬盘输入输出读写能力，Φs(a)为数据存储节点50a本身的存储能力，ΦN(a)为数据存储节点50a本身的网络传输能力，λ1、λ2、λ3、λ4、λ5为设定的权重系数；
(2)在分配前检验各数据存储节点50的性能，若数据存储节点50的综合性能满足下列条件，则将该数据存储节点50视为有效数据存储节点50，归入有效数据存储节点50集：
式中，Wa为数据存储节点50a已存储的公路隧道危险部位传感数据量，W(为数据存储节点50b已存储的公路隧道危险部位传感数据量，k为数据存储节点50的数量，Qa为数据存储节点50a的综合性能，Qb为数据存储节点50b的综合性能，ε为容忍误差值；
(3)存储节点机群40将接收的多个公路隧道危险部位传感数据块分配给有效数据存储节点50集中合适的有效数据存储节点50进行存储。
本实施例存储节点机群40将接收的多个公路隧道危险部位传感数据块分配到各数据存储节点50进行存储时，先对各数据存储节点50的综合性能进行校验，将满足条件的数据存储节点50视为有效数据存储节点50，从而只将公路隧道危险部位传感数据块分配给有效数据存储节点50，有利于保障公路隧道危险部位传感数据存储的安全性。
在一个实施例中，存储节点机群40将接收的多个公路隧道危险部位传感数据块分配给有效数据存储节点50集中合适的有效数据存储节点50进行存储，具体包括：
(1)计算各有效数据存储节点50集中各有效数据存储节点50的优先级：
式中，Pj表示有效数据存储节点50集中第j个有效数据存储节点50的优先级，Dj-0为所述第j个有效数据存储节点50到要存储的公路隧道危险部位传感数据块对应的传感监测装置1的距离，该距离预先设定于存储节点机群40中，ΔD为设定的距离阈值，f(Dj-0,ΔD)为判断取值函数，若f(D2-6,ΔD)＝1，若f(Dj-0,ΔD)＝0.5，若Dj-6>ΔD，f(Dj-6,ΔD)＝0；
Qj为所述第；个有效数据存储节点50的综合性能，Qb为数据存储节点50b的综合性能，k为数据存储节点50的数量，Wj为所述第j个有效数据存储节点50已存储的公路隧道危险部位传感数据量，Wj0为所述第j个有效数据存储节点50能够存储的公路隧道危险部位传感数据量；
(2)按照优先级由大到小的顺序对各有效数据存储节点50进行排序，存储节点机群40将接收的多个公路隧道危险部位传感数据块分配给前θ个有效数据存储节点50进行存储，其中每个有效数据存储节点50存储一个公路隧道危险部位传感数据块，其中θ为公路隧道危险部位传感数据块的数量。
云环境中公路隧道危险部位传感数据采用分布式存储方式，数据存储节点50很多且分布在不同区域，在存储公路隧道危险部位传感数据的过程中，数据存储节点50的选择对于存储效率和公路隧道危险部位传感数据的安全性都有重要的影响。本实施例按照自定义的优先级计算公式设定了各有效数据存储节点50的优先级，并将接收的多个公路隧道危险部位传感数据块分配给优先级较大的有效数据存储节点50进行存储，有利于保障公路隧道危险部位传感数据存储的安全性的前提下提高公路隧道危险部位传感数据存储的效率。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (6)

1.一种基于云计算的公路隧道结构智能监测系统，其特征是，包括传感监测装置、云存储平台、数据处理装置；所述传感监测装置与云存储平台的输入端连接，数据处理装置与云存储平台的输出端连接；所述传感监测装置包括基站和多个负责采集公路隧道危险部位传感数据的传感器节点，其中传感器节点将采集的公路隧道危险部位传感数据通过多跳方式发给基站的数据处理器，由数据处理器对传感器节点发送的公路隧道危险部位传感数据进行汇聚处理，进行存储；并经数据处理器将公路隧道危险部位传感数据发送给云存储平台；数据处理装置用于对云存储平台中存储的公路隧道危险部位传感数据进行数据处理。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的公路隧道结构智能监测系统，其特征是，传感器节点包括对公路隧道危险部位进行探测的传感器，其中传感器包括应力传感器、加速度传感器、位移传感器中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的公路隧道结构智能监测系统，其特征是，所述对云存储平台中存储的公路隧道危险部位传感数据进行数据处理，包括：根据云存储平台中存储的公路隧道危险部位传感数据绘制数据曲线和/或拓扑图。
4.根据权利要求1-3任一项所述的一种基于云计算的公路隧道结构智能监测系统，其特征是，云存储平台包括数据接收处理模块、服务控制机群、Hadoop架构模块、存储节点机群和多个数据存储节点，其中服务控制机群与数据接收处理模块、Hadoop架构模块、存储节点机群均连接，Hadoop架构模块与数据接收处理模块、存储节点机群均连接，存储节点机群连接多个数据存储节点。
5.根据权利要求4所述的一种基于云计算的公路隧道结构智能监测系统，其特征是，所述云存储平台采用分布式存储方式对监测数据进行存储，具体包括：
(1)数据接收处理模块接收监测装置发送的监测数据，将设定数量的监测数据作为一个监测数据集，对监测数据集中的监测数据进行过滤处理后获取监测数据集的监测数据相关信息，将监测数据集发送至Hadoop架构模块，并将监测数据相关信息发送给服务控制机群，所述的监测数据相关信息包括监测数据集集中各监测数据的属性信息；
(2)服务控制机群收到所述监测数据相关信息后，将所述监测数据相关信息传送给Hadoop架构模块；
(3)Hadoop架构模块接收到所述监测数据相关信息后，将监测数据集分成多个大小相同的监测数据块后，将该多个监测数据块发送至存储节点机群；
(4)存储节点机群将接收的多个监测数据块分配到各数据存储节点进行存储，存储完成后，存储节点机群将监测数据块的属性和存放位置信息发送给服务控制机群，进而由服务控制机群发送给用户。
6.根据权利要求5所述的一种基于云计算的公路隧道结构智能监测系统，其特征是，数据接收处理模块在对监测数据集中的监测数据进行过滤处理，包括：
(1)对监测数据集中的监测数据进行归一化处理，按照归一化值由小到大的顺序对监测数据进行排序，形成归一化监测数据集，并获取其中的中位数ymed；
(2)对归一化监测数据集中不满足下列条件的监测数据进行剔除处理：
式中，yi表示归一化监测数据集中的第i个监测数据的归一化值，为归一化监测数据集的监测数据平均归一化值，为[ymed,yn]中的中位数，其中n为归一化监测数据集的监测数据归一化值个数，为[y1,ymed]中的中位数；
(3)剔除处理完成后，对归一化监测数据集中的各监测数据进行反归一化处理，得到过滤处理后的监测数据集。
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