CN108711265B - 泥石流监控避难报警系统及方法 - Google Patents
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Abstract
一种泥石流监控避难报警系统，包括，多个传感器模块、多个信号接收机，以及防灾中心监控主机平台，所述传感器模块，其按以斯帖矩阵被铺设到被监视区域内，并将传感器检测到的被监视区域的状态变化信息、传感器实时状态信息、低电压报警信息通过互联网通信协议LPWA无线发送给所述信号接收机；所述信号接收机，其通过无线或有线网络，将所述状态变化信息、所述传感器实时状态信息、所述低电压报警信息转发给所述防灾中心监控主机平台；所述防灾中心监控主机平台，其根据触警基准参考值、报警规则，通过以斯帖矩阵规则和以斯帖AI判断公式，判断处于警报或警戒状态的传感器是否相邻，判断是否进行泥石流避难报警。
Description
技术领域
本发明涉及与民生密切相关的避难报警系统，是一种有别于传统泥石流监控避难报警方式的系统。
背景技术
泥石流是发生在山区的常见自然灾害，随着人类社会经济活动的不断增强，人们对自然资源的过度索取和对环境的持续破坏，使泥石流等自然灾害更趋严重。即使泥石流多发国家如日本，虽然拥有尖端科技和数据积累，但目前仍然没有找到一个有效的监控方法。
为了减少泥石流给人们带来的财产和生命损失，建立完善、及时(哪怕数分钟)的泥石流告警系统势在必行。
现有技术中，常用的方法是在采用高精度传感器采集山体滑坡和泥石流产生的传感信息，然后对传感信息进行处理，发出报警信号。尽管起到了一定的山体滑坡和泥石流监控作用，但仍然存在着许多缺陷，使得真正实用的泥石流灾害监控系统一直没能普及和商业化。现有泥石流灾害监控系统存在的主要问题有：
1、目前市场上和研究中所使用的传感器，一味追求精度和功能，结果使得传感器价格昂贵，不适于野外大量使用；
2、因为目前市场上在该领域所使用的传感器所追求精度和功能，导致耗电量高，需要经常更换电池，不适于野外长期使用；
3、传感器在坡地上安装和维护时需要大量劳力和时间；
4、目前，没有一个好的方法对监控传感器进行编号和定位(在小面积范围内使用经纬度，其精度差。数据的复杂难以在传感器内实现，也为主机处理带来障碍)，更没办法把传感器的地理位置应用到报警系统的应用中；
5、目前广泛使用的用于监控泥石流的传感器，工作一次后，因为位置和角度发生改变，恢复到初始位置的作业非常繁重。重复连续监控一直是难以解决的问题；
6、在传感器恢复之前，危险地区处于无监测时段。而泥石流的发生又多为连续发生的灾害。可以说目前的泥石流监控系统无法满足防灾需求。
发明内容
为了解决现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种泥石流监控避难报警系统及方法，对铺设在被监控区域内，状态变化(如移位/倾斜/抖动)后的传感器，从主机监控平台进行系统上的清零，以此做到对山体上的众多传感器进行持续实时监控，对山体滑坡、山崩、雪崩、地裂等地质移动性灾难进行实时监控并报警。
为了达到上述目的，本发明提供了泥石流监控避难报警系统，包括，多个传感器模块、多个信号接收机，以及防灾中心监控主机平台，其中，
所述传感器模块，其按以斯帖矩阵被铺设到被监视区域内，并将传感器检测到的被监视区域的状态变化信息、传感器实时状态信息、低电压报警信息通过互联网通信协议LPWA无线发送给所述信号接收机；
所述信号接收机，其通过无线或有线网络，将所述状态变化信息、所述传感器实时状态信息、所述低电压报警信息转发给所述防灾中心监控主机平台；
所述防灾中心监控主机平台，其根据触警基准参考值、报警规则，通过以斯帖矩阵规则和以斯帖AI判断公式，判断处于报警或警戒状态的传感器是否相邻，判断是否进行泥石流避难报警。
进一步地，所述防灾中心监控主机平台，其对触警基准参考值和报警规则进行设置。
进一步地，所述防灾中心监控主机平台，对传感器的显示状态进行系统清零。
进一步地，所述传感器的状态变化信息，包括传感器的状态变化和以斯帖矩阵值。
更进一步地，所述以斯帖AI判断公式为：EstherV＝d(r∑Ri+y∑Yi-g∑Gi)/D；其中，
i包含多个x和y坐标信息；
∑Ri为报警传感器的数量和；
r为报警调节系数；
∑Yi为警戒传感器的数量和；
y为警戒调节系数；
∑Gi为正常传感器的数量和；
g为正常调节系数；
D为报警区域离附近社区的最近距离；
d为距离调节系数，同时也包括天气，地质和其他可变因素。
为了达到上述目的，本发明提供的泥石流监控方法，包括以下步骤：
1)接收用户的操作，设定修改系统报警规则，以及系统触警基准参考值；
2)传感器模块将传感器的状态变化信息通过信号接收机发送给防灾中心监控主机平台；
3)防灾中心监控主机平台对传感器的状态变化信息按时间顺序进行分析处理，判断是否进行泥石流避难报警；
4)接收用户的操作，对主机系统内相应的传感器状态值进行清零处理；
5)接收传感器模块定时发送的当前工作状态信息和低电压报警信息，更新传感器状态。
进一步地，所述步骤2)进一步包括以下步骤：传感器模块将传感器的状态变化信息、传感器实时状态信息、低电压报警信息通过物联网通信协议LPWA，无线发送给所述信号接收机；信号接收机对所述状态变化信息、所述传感器实时状态信息、所述低电压报警信息进行预处理、信号增强后转发给所述防灾中心监控主机平台。
进一步地，所述步骤2)进一步包括以下步骤：信号接收机通过无线或有线网络转发给防灾中心监控主机平台。
更进一步地，进一步包括以下步骤：防灾中心监控主机平台接收传感器模块定时发送的当前工作状态信息和低电压报警信息，并对主机内传感器显示信息进行更新。
本发明的泥石流监控避难报警系统及方法，当坡地因山体滑坡、山崩、雪崩、地裂等地质移动性灾难出现移位，震动或倾角变化时，传感器立即发出信号(状态变化+以斯帖矩阵值)，由信号接收机把信号传递给防灾中心监控主机平台的显示屏上显示和分析处理，综合判断结果超过临界值，就自动或人为触动报警系统；判断完毕后，监控人员可以在防灾中心监控主机平台上，对传感器状态进行清零，恢复到原始状态。此时主机平台不需要向传感器发送下行电文，也没有必要派工作人员去坡地恢复传感器的操作。
因为在传感器模块与信号接收机之间使用物联网(IoT)通信协议LPWA，不仅可以降低传感器的耗电，增加传感器的连续工作时间，而且可以扩大传感器到信号接收机之间的信号传送距离。扩大了每台信号接收机的有效监控范围。
本发明的泥石流监控避难报警系统，采用结构简单的传感器，延长了传感器单节电池的持续工作时间的同时，降低了传感器的造价，使得大面积监控成为可能；传感器和信号接收机之间采用通信协议LPWA，不仅保证了传感器的低功耗和持久性，也扩大了信号接收机的覆盖面积；传感器在检测到状态变化后，其状态将显示在监控显示器(可以是主机平台显示器，也可以是远程显示，如智能手机显示)上。监控员确认后，将其显示状态在防灾中心监控主机平台上清零，恢复到原始显示状态，从而免去了派工作人员去坡地恢复扶正传感器的操作，并保持了监控的连续性和整个作业的安全性。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，并与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为根据本发明的泥石流监控避难报警系统架构示意图；
图2为根据本发明的防灾中心泥石流监控主机平台架构示意图；
图3为根据本发明的泥石流监控方法流程图；
图4为根据本发明的以斯帖矩阵(Esther Matrix)和以斯帖矩阵坐标示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
图1为根据本发明的泥石流监控避难报警系统架构示意图，如图1所示，本发明的泥石流监控避难报警系统，包括，多个传感器模块10、多个信号接收机20，以及防灾中心监控主机平台30，其中，
传感器模块10，按以斯帖矩阵(Esther Matrix)铺设到被监视区域内，用于采集所在地状态变化(如移位/倾斜/抖动)，传感器检测到的被监视区域状态变化，将传感器的状态变化信息(状态变化+以斯帖矩阵值)通过LPWA(包括ZigBee，NB-IoT，LoRaWAN，SigFOX，IPv6/6Lowpan等)等低功耗的无线通信网发送给信号接收机20；检测电池电压并在电池即将耗尽时，将低电压报警信息通过LPWA(包括ZigBee，NB-IoT，LoRaWAN，SigFOX，IPv6/6Lowpan等)等低功耗的无线通信网发送给信号接收机20；定时检查传感器状态并将传感器实时状态信息通过LPWA(包括ZigBee，NB-IoT，LoRaWAN，SigFOX，IPv6/6Lowpan等)等低功耗的无线通信网发送给信号接收机20。本实施例中，优选地，传感器为角度传感器、位移传感器或震动传感器，因为对精度没有特殊要求，可以使得传感器结构尽量简单，并且因为使用LPWA，保证了传感器的低功耗，换一次电池可以持续两年以上的工作(理论值是10年)。
信号接收机20，通过LPWA等低功耗的无线通信网接收来自与其对应的一个或多个传感器模块10发送的传感器的状态变化信息、传感器实时状态信息、低电压报警信息，并将上述信息通过无线或有线网络转发给防灾中心监控主机平台30。
本发明的信号接收机20，包括基站在内的所有传感信号预处理，中转，加强，收发装置。
防灾中心监控主机平台30，其对报警基准参考值、报警规则等进行设定和修改；接收来自信号接收机20转发的传感器的状态变化信息、传感器实时状态信息、低电压报警信息；根据传感器的状态变化信息显示对应的传感器模块10位置、编号(以斯帖矩阵值)和状态；根据触警基准参考值、报警规则，对传感信息，物理位置和编号信息，按时间顺序进行分析处理，并根据信息处理结果判断是否进行泥石流避难报警；对传感器的显示状态值进行清零(复位)处理。
输入/删除/修改传感器信息，根据接收的信息，对历史数据、经验值、基准参考值等进行归类、分析和储存(大数据分析)。比较现有报警判断结果和用户反馈，修改报警基准和规则，引进人工智能和机器自动学习/判断功能(如：以斯帖AI判断公式)，为监控员提供报警建议。
对传感器所传信息进行分析判断，修改报警规则，重新排序判断因素和优先度，更新触警阀值(触动报警临界值)。
系统建成后需要不断完善，最终是否发出警报，需要参考因素会很多，如气温，雨水量，土质，触警时状态变动的传感器是否互邻，它们是否远离住民等等。触警阀值的缺省值(Default)将预制到系统中，并给用户做一个界面，由用户根据自己的判断和经验对系统做最初的设定和今后的修改。
根据由传感器模块所传传感器的状态变化信息和设定的报警规则，实时监控山体滑坡和泥石流的发生。一旦传感器模块发生某种变化，防灾中心监控主机平台30接收到大面积传感器的状态变化信息，将经验值，基准参考值、报警规则等进行综合报警判断。判断完毕后(无论报警还是不报警)，防灾中心监控主机平台30将接收用户操作，对主机平台内的传感器的状态进行清零处理。
“清零”操作举例：有些传感器发生移位后，其传感器在防灾中心控制主机屏幕上的状态显示由绿色变为“红色”或“黄色”。监控管理员确认没有危险后，把传感器在主机屏幕里的状态变为“绿色”即可。如果传感器连续发送状态变化信息，情况也许危急，建议主机屏幕里的该传感器状态变为“闪红”，即一亮一灭的红灯。
| 显示颜色 | 传感器状态 |
| 绿色 | 正常，无变化。定期收到工作正常确认信息 |
| 白色 | 从未使用，为设置或处于初始非工作状态 |
| 红色 | 报警：在预设时间内(如S秒)变化次数超过阀值(如N次) |
| 黄色 | 警戒：在预设时间内(如M分钟)曾移动过但小于阀值(如N次) |
| 灰色 | 接到过低压信息。需要更换电池 |
| 黑色 | 超过预设时间(如D天)一直没有收到任何工作信息 |
图2为根据本发明的防灾中心泥石流监控主机平台架构示意图，如图2所示，本发明的防灾中心泥石流监控主机平台30，包括，物联网控制平台201、大数据分析系统(DBA)202、人工智能系统(AI)203、数据库204、通信系统205、显示系统206、客户数据管理系统(CRM)207，以及企业流程管理系统(ERP)208，其中，
物联网控制平台201，其根据实际传感器和信号接收机的增减在系统中设置。并对泥石流监控系统的网络(包括物联网)中所有通信设备进行管理。
大数据分析系统(DBA)202，其根据所收集的数据，参照触警基准参考值和报警规则，对传感器的状态变化信息按时间进行统计处理，并根据信息处理结果确认是否进行泥石流避难报警。
人工智能系统(AI)203，其接收用户的操作，预设系统的触警基准参考值和报警规则，并根据纠正反馈进行机器学习和深度学习。对以斯帖AI判断公式中各参数(r,y,g,d等)进行调整和修改，以此改善报警的准确率。
数据库204，用于存储被监视区域内的设备信息，传感数据信息和用户信息。
通信系统205，其用于防灾网络的设置，状态监控和安全管理。通过无线或有线网络，接收来自信号接收机20发送的传感信息和编号信息(包含地理位置信息)、传感器当前工作状态信息、低电压报警信息等信息管理。
显示系统206，其用于在显示屏上进行传感器状态显示。接收用户输入指令，对指定的传感器显示状态值进行清零(复位)处理；
客户数据管理系统(CRM)207，用于对数据库中的用户信息进行管理。
企业流程管理系统(ERP)208，为系统提供物资、人力、财务，以及信息等资源管理服务。
图3为根据本发明的泥石流监控方法流程图，下面将参考图3，对本发明的泥石流监控方法进行详细描述。
在本实施例中，传感器采用了角度或位移或震动传感器，因为这三种传感器目前技术最成熟，市场价格最经济。
系统工作前，首先对监控地区，传感器，客户，监控管理员，系统管理员等信息进行管理；
在步骤301，防灾中心监控主机平台30接收用户的操作，对相应的报警基准参考值、报警规则进行设定；
在步骤302，传感器模块10获取角度或位移或震动传感信息，并通过LPWA(包括ZigBee，NB-IoT，LoRaWAN，SigFOX，IPv6/6Lowpan等)等低功耗的无线通信方式将上述信息和对应的编号信息(以斯帖矩阵值)一起发送给其对应的信号接收机20。
在步骤303，信号接收机20将接收到的信息通过无线或有线网络发送给防灾中心监控主机平台30。该实施例中，信号接收机20转发的信息包括传感器模块10的传感信息和编号信息、当前工作状态信息、低电压报警信息等信息。
在步骤304，防灾中心监控主机平台30接收来自信号接收机20的信息，并显示相应的传感器模块10的位置和状态。
在步骤305，防灾中心监控主机平台30根据设定的报警基准参考值、报警规则，对传感信息和编号信息进行处理，并根据信息处理结果判断是否进行泥石流避难报警。接收传感器模块10定时发送的当前工作状态信息、低电压报警信息等信息并进行相应处理。如果主机平台在规定时间内没有收到当前工作状态信息，在主机内将显示为“黑色”。
图4为根据本发明的以斯帖矩阵(Esther Matrix)和以斯帖矩阵坐标示意图。下面将参考图4，对本发明的以斯帖矩阵(Esther Matrix)和以斯帖矩阵坐标示意图进行详细描述。
此发明在判断需要注意的传感器(黄色和红色)是否相邻时，提供了捷径。而处于黄色或红色的是否相邻是防灾中心监控主机平台30判断是否报警的重要依据。
监视区域内/外的以斯帖矩阵坐标都严格按图4编写。粗线框内(即为监视区域内)在防灾中心监控主机平台30内设置，粗线框外(即为监视区域外)也可标有以斯帖矩阵坐标，但在防灾中心监控主机平台30内不设置，在主机屏幕里的状态显示为“白色”或根本不显示
如：EstherMatrix(80,50)和EstherMatrix(60,F0)即为未设置的“白色”
而在非“白色”的传感器中，防灾中心监控主机平台30可以轻易根据以斯帖矩阵坐标判断黄色或红色传感器的相互位置。
这样的方法省去了大数据分析系统的位置判断计算，不仅为监控主机平台30节约了处理时间，也因为让传感器的上传数据结构变得简单，从而使传感器构造简单，节省能源，制作费用便宜。
在以斯帖矩阵的基础上，我们设计了以斯帖AI判断公式如下
EstherV＝d(r∑Ri+y∑Yi-g∑Gi)/D
以上
∑Ri：报警传感器(红色)的数量和；
r：报警调节系数；如果红色传感器的数量为相邻，r应按几何级数(如三次曲线)增长；
∑Yi：警戒传感器(黄色)的数量和；
y:警戒调节系数；如果黄色传感器的数量为相邻，y应按几何级数(如二次曲线)增长；非正常传感器(灰色，黑色等)也可计入黄色数量中；
∑Gi:正常传感器(绿色)的数量和；
g:正常调节系数；
D:报警区域(呈现红色传感器)离附近社区的最近距离；
d:距离调节系数。同时也包括天气，地质和其他可变因素。
以图4为例：黄色传感器∑Yi＝49，调节系数为y＝1；红色传感器∑Ri＝9，调节系数为r＝5；黄红区域内因无传感器呈现正常状态，所以绿色传感器∑Gi＝0，如其调节系数g＝2；红色区域与被保护的社区距离D＝1500米，距离调节系数d＝100；触警基准参考值(Esther Threshold)预设为6，则
EstherV＝d(r∑Ri+y∑Yi-g∑Gi)/D
＝100(1*49+5*9–2*0)/1500
＝6.22>触警基准参考值(EstherThreshold＝6)
则防灾中心监控主机平台30进入报警流程。
以上红色调节系数r，黄色调节系数y，绿色调节系数g，距离调节系数d和触警基准参考值(Esther Threshold)均接受AI的处理反馈，在通过大量的的机器学习/深度学习后，更加接近人为判断，更加反应当地的天气和地质的真实情况。
原则上，防灾中心监控主机平台30更应该注意相邻的“红色”传感器。如EstherMatrix(a0,60)和EstherMatrix(b0,60)为相邻，EstherMatrix(A0,A0)和EstherMatrix(A0,B0)为相邻。也就是两被监视区域的以斯帖矩阵值中，如果X坐标相同，Y坐标相邻，或者Y坐标相同，X坐标相邻，则该两被监视区域为相邻。如果相邻的传感器大片变为红色，则需要及时判断是否报警。
这样的以斯帖矩阵规则让防灾中心监控主机平台30非常容易地判断处于红色或黄色的传感器是否相邻。如果相邻，这被大数据分析系统采用，否则将被当作“噪音”过滤掉。
进一步为了加强某一被监视区域的精度，可以在同一以斯帖矩阵值的范围内，设置数个传感器。也就是说，数个传感器可以拥有同一以斯帖矩阵值；相反也可以在目前的以斯帖矩阵值内插入更密集的，具有自己矩阵值的传感器。如在以斯帖矩阵值(A0,B0)内加入四个矩阵值，举例如下：
Esther(A0,B0)＝》
Esther(A0,B0),Esther(A1,B0)
Esther(A0,B1),Esther(A1,B1)
更进一步地，严格按照以斯帖矩阵编码规则为图4矩阵粗线框内的传感器编写以斯帖矩阵值，而不是简单地按顺序编写或随机编写，将简化传感器的位置数据结构，为基于地理关系的大数据分析系统和人工智能系统功能提供便利。
防灾中心监控主机平台30接收到传感器的状态变化信息，将经验值，基准参考值、报警规则等进行综合报警判断。判断完毕后(无论报警还是不报警)，防灾中心监控主机平台30将接收用户操作。
本发明的泥石流监控避难报警系统及方法，当坡地出现移位，震动或倾角变化时，传感器立即发出信号，由信号接收机把信号传递给防灾中心监控主机平台的显示屏上显示，并进行分析处理，如果综合判断结果超过临界值，就自动或人为触动报警系统。
本发明的泥石流监控避难报警系统及方法，具有如下技术特点：
1、不对传感器的精度做高要求，功耗低，电池续航时间长(至少两年以上)：
1)对精度不做特殊要求，传感器结构简单，目前市场上较成熟的传感器均能满足要求；
2)使用物联网IoT通信协议LPWA(包括ZigBee，NB-IoT，LoRaWAN，SigFOX，IPv6/6Lowpan等)，不仅保证了传感器的低功耗，还扩大了传感器和信号接收机之间的传送距离；
3)无需下行电文，或把下行电文控制到最小，这也是传感器结构简单，低功耗的基础；
4)传感器制作成本低(因为结构简单，市场上的最初级的传感器就可以满足需求)，适合野外大面积使用。
本系统只要求传感器在检测到移位/倾斜/抖动的变化时以最简单的电文告诉主机平台即可，不需要传感器检测和传送变化值。这是保证低制造成本，低通信成本和低电耗(三低)的关键。
2、避开了在该领域的传统监控方式中，为设置传感器的初始位置和恢复初始位置时所需的大量劳动。因为本方案是以传感器的任何位置为初始位置的，初始位置清零由监控员通过系统(在防灾中心内或远程操作)进行。其优点是免去现场体力工作，并保持监控的连续性。即使在铺设传感器时，因为不需要在乎传感器的初始，甚至可以使用无人机进行定点铺设。
3、防灾中心监控主机平台，对传感器所传送的大面积信息进行分析和判断，弥补了传感器精度要求不高的所产生的不足。该主机平台内，可以内嵌或外接人工智能和大数据分析系统，为设置更有效的报警参考值和报警判断规则，留下发展空间。
本领域普通技术人员可以理解：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例记载的技术方案进行修改和细化，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种泥石流监控避难报警系统，包括，多个传感器模块、多个信号接收机，以及防灾中心监控主机平台，其特征在于，
所述传感器模块，其按以斯帖矩阵被铺设到被监视区域内，并将被监视区域的传感器的状态变化信息、传感器实时状态信息、低电压报警信息通过互联网通信协议LPWA无线发送给所述信号接收机；
所述信号接收机，其通过无线或有线网络，将所述传感器的状态变化信息、所述传感器实时状态信息、所述低电压报警信息转发给所述防灾中心监控主机平台；
所述防灾中心监控主机平台，其根据触警基准参考值、报警规则，通过以斯帖矩阵规则和以斯帖AI判断公式，按时间序列判断处于报警或警戒状态的传感器是否相邻，判断是否进行泥石流避难报警；
所述以斯帖AI判断公式为：EstherV= d(r∑Ri + y∑Yi - g∑Gi)/D；其中，
i包含多个x和y坐标信息；
∑Ri为报警传感器的数量和；
r为报警调节系数；
∑Yi为警戒传感器的数量和；
y为警戒调节系数；
∑Gi为正常传感器的数量和；
g为正常调节系数；
D为报警区域离附近社区的最近距离；
d为距离调节系数，同时还包括天气，地质可变因素；
所述传感器的状态变化信息，包括传感器的状态变化和以斯帖矩阵值。
2.根据权利要求1所述的泥石流监控避难报警系统，其特征在于，所述防灾中心监控主机平台，其对触警基准参考值和报警规则进行设置。
3.根据权利要求1所述的泥石流监控避难报警系统，其特征在于，所述防灾中心监控主机平台，对传感器的显示状态进行系统清零。
4.一种采用权利要求1-3任一项所述的泥石流监控避难报警系统进行泥石流防灾监控方法，包括以下步骤：
1）接收用户的操作，设定系统触警基准参考值和报警规则；
2）传感器模块将传感器的状态变化信息通过信号接收机发送给防灾中心监控主机平台；
3）防灾中心监控主机平台对传感器的状态变化信息按时间进行分析处理，判断是否进行泥石流避难报警；
4）接收用户的操作，对相应的传感器显示状态值进行清零处理；
5）接收传感器模块定时发送的当前工作状态信息和低电压报警信息，更新主机内传感器显示状态。
5.根据权利要求4所述的泥石流监控方法，其特征在于，所述步骤2）进一步包括以下步骤：
传感器模块将所述状态按时间的变化信息、所述传感器实时状态信息、所述低电压报警信息通过物联网通信协议LPWA，发送给所述信号接收机；
信号接收机对所述状态变化信息、所述传感器实时状态信息、所述低电压报警信息进行预处理、信号增强后转发给所述防灾中心监控主机平台。
6.根据权利要求4所述的泥石流防灾监控方法，其特征在于，所述步骤2）进一步包括以下步骤：信号接收机通过无线或有线网络转发给防灾中心监控主机平台。
7.根据权利要求4所述的泥石流防灾监控方法，其特征在于，进一步包括以下步骤：防灾中心监控主机平台接收传感器模块定时发送的当前工作状态信息和低电压报警信息，并对主机内传感器显示信息进行更新。
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