CN111810241A - 基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统及方法，监测系统包括：多个不同感知类型的监测终端、远程大数据平台以及中继终端，不同感知类型的监测终端通过次类型复合线缆连接在两个中继终端之间，构成次环网，多个中继终端通过主类型复合线缆构成主环网，并与远程大数据平台通信，监测系统由主环网和多个次环网构成。该监测系统及方法能够实时监测隧道内的多种风险及灾害，且系统的可靠性高，整个系统的运行不会受某些终端设备的故障影响。
Description
技术领域
本发明涉及基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统及方法，属于隧道监测领域。
背景技术
中国由于人口多、土地少，且正处于城镇化快速发展阶段，现有的城市交通基础设施正面临巨大的挑战，为缓解交通出行压力，中国正大力发展轨道交通。近年来，随着环保要求的提高，西部大开发以及大型城市地面交通拥堵不堪，隧道工程越来越受到青睐。据不完全统计，截至2019年底,中国铁路营业里程达13.9万km。其中,投入运营的铁路隧道16084座,总长18041 km。2019年新增开通运营线路铁路隧道967座,总长1710 km。其中,长度10km以上的特长隧道27座,总长369 km。在建铁路隧道2950座,总长6419 km。规划铁路隧道6395座,总长16326 km。中国已经成为隧道超级大国。
然而，我国铁路工程建设方兴未艾,复杂地质条件下隧道工程建设和运营将面临越来越多的挑战。隧道建设期间典型的工程灾害主要有突水突泥、塌方、大变形、岩爆、有害气体、高地温、冻害等7种。隧道运营期间主要有隧道掉块、渗水、裂缝变化、箱体门状态、水位、隧道结构形变、轨行区异物、隧道异常振动等风险。
针对上述灾害风险，目前出现了多种隧道灾害监测系统和方法，例如：公开号为CN210899299U的专利披露了一种隧道监控系统，该监控系统包括采集装置、与采集装置相连接的处理装置，以及与处理装置相连接的传输模块。采集装置包括温度监测模块、气体监测模块、雷达异物监测模块。处理装置包括与采集装置相连接的交换机，以及与该交换机连接的综合数据分析管理服务器。该监控系统能实时监测隧道内的温度、气体和异物。然而，这种监控系统的各个监测模块分别通过光纤传输模块或4G模块单独接入后台处理，这样的设计存在不足：一方面，各组设备之间缺乏联系，如果某个设备发生故障，系统无法准确定位该设备的位置；另一方面，单独接入的方式使得光纤和4G模块的成本较高；另外，现有的监测系统无法实现整个隧道的全面覆盖监测。
发明内容
为解决现有技术存在的不足，本发明提出基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统及方法，其能实时监测隧道内的各种病害风险，且系统稳定性高，不会受某些设备故障的影响。
为实现上述目的，本发明的基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统，包括：
多个监测终端，其包括不同感知类型的监测终端，用于实时监测隧道内的隧道掉块、渗水、裂缝变化、箱体门状态、水位、隧道结构形变、轨行区异物、隧道异常振动灾害风险；
远程大数据平台，用于接收监测终端发送的监测信息，并对监测信息进行存储、智能分析和数据展示；
中继终端，其设置在监测终端和远程大数据平台之间，用于将监测终端的监测信息转发给远程大数据平台，
不同感知类型的监测终端通过次类型复合线缆连接在两个中继终端之间，构成次环网，
多个中继终端通过主类型复合线缆构成主环网，并与远程大数据平台通信。
进一步地，中继终端内置光信号交换模块和电信号交换模块。
进一步地，主类型复合线缆至少包括2根光纤，分别用于通信和振动光纤感知。
进一步地，次类型复合线缆至少包括4芯网络通信线缆和2芯电源线缆，分别用于监测终端的网络通信和电源供电。
进一步地，不同感知类型的监测终端至少包括智能图像终端、激光智能扫描终端、高精度三维感知终端。
本发明还提出一种基于上述的基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统的监测方法，包括步骤：
步骤一、监测系统上电后，中继终端和监测终端自动获取IP地址，然后监测终端通过中继终端向远程大数据平台广播自身的序列号、K标和IP地址；
步骤二、远程大数据平台上电一段时间内记录所收到的各个终端的序列号、K标和IP地址，在启动计时器超时后，向每个终端发送握手信号，并根据握手信号的应答类型标记数据中心的相关终端状态；
步骤三、远程大数据平台按照K标顺序逐一获取各个终端信息；
步骤四、当任意一个终端设备发生故障时，由于监测系统是环网结构，网络自动学习并快速自动恢复，定位出故障终端设备的位置，并发出故障警报；
步骤五、当振动光纤检测到车辆接近隧道口时，监测系统自动停止运行，以保证车辆运行安全，直至车辆驶离隧道；
步骤六、当振动光纤检测到异常振动，启动与异常振动位置之间距离最短的监测终端进行确认是否有异常发生。
进一步地，监测终端包括智能图像终端，该智能图像终端的摄像机具有两个拍摄角度，其中一个角度拍摄隧道顶部，第二个角度拍摄隧道侧壁，先设置摄像机第一角度和补光强度，拍摄一张照片；再设置摄像机第二角度，拍摄一张照片；然后对两张照片的图像进行人工智能深度学习，自动识别是否存在隧道壁裂纹、渗水、掉块、轨道异物、形变灾害，有则触发报警；智能图像终端的摄像机在待机模式下，自动旋转至智能图像终端的内侧，起到防尘防水作用，以减少运营维护工作量。
进一步地，监测终端包括激光智能扫描终端，该激光智能扫描终端自动获取激光扫描仪测量的隧道截面高密度点云数据，通过智能分析识别，重构隧道空间形态，并据此判断隧道是否发生形变，如评估隧道有结构风险将触发相关报警；激光智能扫描终端在待机模式下，自动旋转至内侧，起到防尘防水作用，以减少运营维护工作量。
进一步地，监测终端包括高精度三维感知终端，该高精度三维感知终端使用激光雷达或毫米波雷达获取高精度点云图像，根据历史记录，自动分析轨面是否有异物存在并报警。
本发明的监测系统和监测方法具有如下有益效果：
（1）监测系统和监测方法基于多种不同感知型监测终端，能够实时监测隧道运营期间的隧道掉块、渗水、裂缝变化、箱体门状态、水位、隧道结构形变、轨行区异物、隧道异常振动等灾害风险，实现了全方面的监测；
（2）监测系统的网络由主环网和多个次环网构成，具有一定的网络冗余度，当少量终端设备发生故障时，监测系统能快速定位到故障设备并进行相应的故障处理，并且整个监测系统将正常运行，不受故障的影响；
（3）主环网和次环网分别采用主类型复合线缆（光纤）和次类型复合线缆（电信号），充分发挥了光纤复合线缆适合长距离可靠传输，以及电信号复合线缆的高可靠性和易扩展的优势；
（4）主类型复合线（光纤）缆覆盖整个隧道，其中的振动光纤实时监测轨道内的异常振动，当监测到异常振动时，监测系统启动附近的监测终端进行确认，进一步提高了监测系统的智能化和可靠性。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步描写和阐述。
图1是本发明首选实施方式的基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统的网络拓扑图。
图2是图1中监测系统的监测终端与远程大数据平台的通信路线示意图。
具体实施方式
下面将结合附图、通过对本发明的优选实施方式的描述，更加清楚、完整地阐述本发明的技术方案。
如图1和图2所示，本发明首选实施方式的基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统包括多个监测终端1、中继终端2、远程大数据平台3。
监测终端1包括不同感知类型的监测终端，例如A型监测终端、B型监测终端、C型监测终端。具体地，A型监测终端为智能图像终端，其内置双目高清星光摄像头，通过周期性地对隧道进行主动或被动地拍照，经过本地预处理后发到后台云服务进行进一步人工智能处理，能够检测出隧道掉块、渗水、裂缝变化、箱体门状态、水位等异常；B型监测终端为激光扫描终端，其内置多个激光测距装置，对隧道断面结构进行多点的定点定时测距，以监测隧道的形变；C型监测终端使用激光雷达或高精度毫米波雷达监测轨行区是否有异物。
当然，本发明的监测终端并不限于上述感知类型，还可以包括其他感知类型的智能监测终端。
不同感知类型的监测终端1通过次类型复合线缆4相互连接，且连接在两个中继终端2之间，构成一个次环网。整个监测系统具有多个次环网。次类型复合线缆4至少包括4芯网络通信线缆和2芯电源线缆，分别用于监测终端1的网络通信和电源供电。
多个次环网之间通过主类型复合线缆5与远程大数据平台3连接，构成主环网，或者说，中继终端2之间通过主类型复合线缆5相互连接，并通过主类型复合线缆5与远程大数据平台3连接。主类型复合线缆5至少包括2根光纤，分别用于通信和振动光纤感知。
在其他实施方案中，次类型复合线缆4和主类型复合线缆5所包含的线缆数量和光纤数量可以根据实际情况进行选择，并不限于本实施方式的数量。
振动光纤采用分布式振动光纤传感器，其覆盖整个隧道，实时监测隧道内的异常振动，包括车辆的轨迹、长度、速度等信息。分布式振动光纤的“背向散射光”特性提供了空间连续测量，该特性提供了空间分辨能力，从而实现了实时监测隧道内异常振动。远程大数据平台获取分布式振动光纤主机的异常振动报警，结合附近的A型智能图像终端和C型高精度三维感知终端，判断该振动是否属于异常，如属于异常振动，则并进行报警。
中继终端2具体为光电通信中继终端，其内置光信号交换模块和电信号交换模块，因而既能进行光信号交换，也能进行电信号交换，且将系统的各个终端和大数据平台组成环状网络，提供网络冗余。
远程大数据平台3用于接收监测终端1发送的监测信息，并对监测信息进行数据存储、数据智能分析和数据展示。如图2所示，远程大数据平台3可以同时对多个隧道内的数据进行存储、分析和展示。
本发明的监测系统由多个次环网和一个主环网构成。基于这样的主次环网结构，当监测系统的任何一个监测终端设备或者中继终端设备发生故障时，监测系统能在第一时间获取相关信息，并及时通知维护人员处理，并且，当少量设备发生故障时，整个监测系统的运行不受影响。
本发明还提出基于上述的基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统的监测方法，其包括步骤：
步骤一、监测系统上电后，中继终端和监测终端自动获取IP地址，然后监测终端通过中继终端向远程大数据平台广播自身的序列号、K标和IP地址，这里的K标是指监测终端位于隧道中的位置；
步骤二、远程大数据平台上电一段时间内记录所收到的各个终端的序列号、K标和IP地址，在启动计时器超时后，向每个终端发送握手信号，并根据握手信号的应答类型标记数据中心的相关终端状态，这里的终端状态包括正常状态和非正常状态（即故障状态），非正常状态又分为不同的故障类型；
步骤三、远程大数据平台按照K标顺序逐一获取各个终端信息；
步骤四、当任意一个终端设备发生故障时，由于监测系统是环网结构，网络自动学习并快速自动恢复，定位出故障终端设备的位置，并发出故障警报；
步骤五、当振动光纤检测到车辆接近隧道口时，监测系统自动停止运行，以保证车辆运行安全，直至车辆驶离隧道；
步骤六、当振动光纤检测到异常振动，启动与异常振动位置最接近的监测终端进行确认是否有异常发生。
进一步地，对于A型监测终端，该智能图像终端的摄像机具有两个拍摄角度，其中一个角度拍摄隧道顶部，第二个角度拍摄隧道侧壁，先设置摄像机第一角度和补光强度，拍摄一张照片；再设置摄像机第二角度，拍摄一张照片；然后对两张照片的图像进行人工智能深度学习，自动识别是否存在隧道壁裂纹、渗水、掉块、轨道异物、形变等灾害，有则触发报警。
进一步地，对于B型监测终端，该激光智能扫描终端自动获取激光扫描仪测量的隧道截面高密度点云数据，通过智能分析识别，重构隧道空间形态，并据此判断隧道是否发生形变，如评估隧道有结构风险将触发相关报警。
智能图像终端的摄像机和激光智能扫描终端在待机模式下，自动地旋转至内侧，起到防尘防水作用，这样可以大大减少运营维护的工作量。
进一步地，对于C型监测终端，该高精度三维感知终端使用激光雷达或毫米波雷达获取高精度点云图像，根据历史记录，自动分析轨面是否有异物存在并报警。
本发明的监测系统和监测方法实现了对隧道状态和运输安全的实时监测、智能分析、科学诊断，进一步加强了对隧道安全和运输的分析掌控，为基础设施与设备的养护和维修提供科学依据。另外，本发明的终端设备提交小巧，安全隐患小，安装和维护较为方便。
上述具体实施方式仅仅对本发明的优选实施方式进行描述，而并非对本发明的保护范围进行限定。在不脱离本发明设计构思和精神范畴的前提下，本领域的普通技术人员根据本发明所提供的文字描述、附图对本发明的技术方案所作出的各种变形、替代和改进，均应属于本发明的保护范畴。本发明的保护范围由权利要求确定。
Claims (9)
1.基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统，其特征在于，包括：
多个监测终端，其包括不同感知类型的监测终端，用于实时监测隧道内的隧道掉块、渗水、裂缝变化、箱体门状态、水位、隧道结构形变、轨行区异物、隧道异常振动风险及灾害；
远程大数据平台，用于接收所述监测终端发送的监测信息，并对监测信息进行存储、智能分析和数据展示；
中继终端，其设置在所述监测终端和远程大数据平台之间，用于将所述监测终端的监测信息转发给所述远程大数据平台，
所述不同感知类型的监测终端通过次类型复合线缆连接在两个所述中继终端之间，构成次环网，多个所述中继终端通过主类型复合线缆构成主环网，并与所述远程大数据平台通信。
2.根据权利要求1所述的基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统，其特征在于，所述中继终端内置光信号交换模块和电信号交换模块。
3.根据权利要求2所述的基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统，其特征在于，所述主类型复合线缆至少包括2根光纤，分别用于通信和振动光纤感知。
4.根据权利要求2所述的基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统，其特征在于，所述次类型复合线缆至少包括4芯网络通信线缆和2芯电源线缆，分别用于所述监测终端的网络通信和电源供电。
5.根据权利要求1所述的基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统，其特征在于，所述不同感知类型的监测终端至少包括智能图像终端、激光智能扫描终端、高精度三维感知终端。
6.一种基于权利要求1所述的基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统的监测方法，其特征在于，包括步骤：
步骤一、监测系统上电后，中继终端和监测终端自动获取IP地址，然后监测终端通过中继终端向远程大数据平台广播自身的序列号、K标和IP地址；
步骤二、远程大数据平台上电一段时间内记录所收到的各个终端的序列号、K标和IP地址，在启动计时器超时后，向每个终端发送握手信号，并根据握手信号的应答类型标记数据中心的相关终端状态；
步骤三、远程大数据平台按照K标顺序逐一获取各个终端信息；
步骤四、当任意一个终端设备发生故障时，由于监测系统是环网结构，网络自动学习并快速自动恢复，定位出故障终端设备的位置，并发出故障警报；
步骤五、当振动光纤检测到车辆接近隧道口时，监测系统自动进入待机模式，以保证车辆运行安全，直至车辆驶离隧道；
步骤六、当振动光纤检测到异常振动，启动与异常振动位置之间距离最短的监测终端进行确认是否有异常发生。
7.根据权利要求6所述的监测方法，其特征在于，所述监测终端包括智能图像终端，该智能图像终端的摄像机具有两个拍摄角度，其中一个角度拍摄隧道顶部，第二个角度拍摄隧道侧壁，先设置摄像机第一角度和补光强度，拍摄一张照片；再设置摄像机第二角度，拍摄一张照片；然后对两张照片的图像进行人工智能深度学习，自动识别是否存在隧道壁裂纹、渗水、掉块、轨道异物、形变灾害，有则触发报警，
所述智能图像终端的摄像机在待机模式下，自动旋转至智能图像终端的内侧，起到防尘防水作用，以减少运营维护工作量。
8.根据权利要求6所述的监测方法，其特征在于，所述监测终端包括激光智能扫描终端，该激光智能扫描终端自动获取激光扫描仪测量的隧道截面高密度点云数据，通过智能分析识别，重构隧道空间形态，并据此判断隧道是否发生形变，如评估隧道有结构风险将触发相关报警；
所述激光智能扫描终端在待机模式下，自动旋转至内侧，起到防尘防水作用，以减少运营维护工作量。
9.根据权利要求6所述的监测方法，其特征在于，所述监测终端包括高精度三维感知终端，该高精度三维感知终端使用激光雷达或毫米波雷达获取高精度点云图像，根据历史记录，自动分析轨面是否有异物存在并报警。
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Denomination of invention: Tunnel risk and disaster real-time monitoring system and method based on multi-source perception Effective date of registration: 20220510 Granted publication date: 20210108 Pledgee: Nanjing Zidong sub branch of Bank of Nanjing Co.,Ltd. Pledgor: Nanjing Paiguang Intelligence Perception Information Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2022980005258 |