CN112185072B - 基于物联网的深基坑自动监测方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于物联网的深基坑自动监测方法、装置、设备及介质，其包括实时获取目标监测部位的监测信息，所述监测信息包括监测编号和监测数据；映射获取所述监测编号对应的监测阈值；将所述监测数据和监测阈值进行比较，判断监测数据是否超出监测阈值；若监测数据超出监测阈值，则生成所述目标监测部位的报警信息，并向与所述目标监测部位相关联的监控端发送所述报警信息。本发明利用物联网智能感知、监测技术，并借助BIM三维可视化，实现深基坑施工监控的互联互通，从而实时自动监控施工安全状况，并能够及时预警和反馈相关险情，为深基坑工程施工安全提供了重要保障。

Description

基于物联网的深基坑自动监测方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及深基坑监测技术领域，尤其是涉及一种基于物联网的深基坑自动监测方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着城市改造和开发，深基坑工程项目也越来越多，规模与尺寸越来越大，比如地下广场、轨道交通设施和隧道等建设，深基坑工程与一般的基坑工程不同，深基坑工程具有很强的个性，不仅与当地的工程地质条件和水文地质条件有关，还与基坑相邻建筑物、构筑物及市政地下网管的位置、抵御变形的能力、重要性以及周围场地条件有关。因此深基坑工程技术复杂，涉及范围广，且事故频发，因此在施工过程中应当进行监测。

目前国内深基坑工程监测大多采用人工测量的方法，人力监测方法需要监测人员用仪器到现场进行数据采集，再经过计算生成报表，用数据分析深基坑作业情况，根据施工频率进行定期采集监测数据。

针对上述的现有技术，本发明人认为传统的深基坑工程人工监测方法，不仅耗费人力且监测数据时效差，无法快速监测到工程问题。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明人现提出一种基于物联网的深基坑自动监测方法、装置、设备及介质，能够实时自动监测施工现场，并能够及时通知人员相关险情，为深基坑工程提供了安全保障。

本发明的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：

一种基于物联网的深基坑自动监测方法，包括：

实时获取目标监测部位的监测信息，所述监测信息包括监测编号和监测数据；

映射获取所述监测编号对应的监测阈值；

将所述监测数据和监测阈值进行比较，判断监测数据是否超出监测阈值；

若监测数据超出监测阈值，则生成所述目标监测部位的报警信息，并向与所述目标监测部位相关联的监控端发送所述报警信息。

通过采用上述技术方案，实时获取目标监测部位的监测编号和监测数据，可以保证监测数据的时效性，能够实现无人值守的监测；然后映射获取监测编号对应的监测阈值，然后通过将监测数据和监测阈值进行比较判断，从而可以实时监测深基坑目标监测部位的构件是否发生变形，或是否存在安全隐患，若比较结果是监测数据超出监测阈值，则生成关于目标监测部位的报警信息，并向与相关的监控端发送报警信息，从而及时通知到相关的现场人员和主管部门，实现深基坑的无人值守自动监测的效果，大大提高监测时效，并减少人力值守的资源。

可选的，预设监测编号-阈值映射表，所述映射获取所述监测编号对应的监测阈值的步骤，包括：

所述根据监测编号和所述监测编号-阈值映射表，映射所述监测编号对应的监测阈值。

通过采用上述技术方案，通过预设监测编号-阈值映射表，然后通过映射的方式在该监测编号-阈值映射表查询到监测编号对应的监测阈值，从而可以在众多的监测部位中，准确地确定目标监测部位的监测阈值。

可选的，所述生成所述目标监测部位的报警信息的步骤之后，所述方法还包括：

根据预设的深基坑BIM模型将所述目标监测部位的报警信息进行可视化显示。

通过采用上述技术方案，通过在预设的深基坑BIM模型中可视化显示目标监测部位的报警信息，从而可以通过深基坑BIM模型全局监控深基坑项目中监测部位的数据情况以及报警情况，方便人员对监测部位的监测情况有一个更加直观地掌握，也方便后续人员进行消警行为。

可选的，所述报警信息包括目标监测部位的异常状态信息，所述向与所述目标监测部位相关联的监控端发送所述报警信息的步骤之后，所述方法还包括：

根据所述目标监测部位的异常状态信息，通过预设的专家系统对所述目标监测部位的异常状态信息进行分析，在知识库中推理所述异常状态的异常原因和针对该异常状态的解决方案；

根据所述异常状态、异常原因和异常状态的解决方案，生成所述目标监测部位的应急方案，并向与所述目标监测部位相关联的监控端发送所述应急方案。

通过采用上述技术方案，通过预设的专家系统，根据目标监测部位的异常状态信息，在知识库中推理该异常状态对应的异常原因和针对该异常状态的解决方案，从而可以自动预测出目标监测部位的异常状态的解决方案，提高异常状态分析和解决效率，以便及时对异常状态的隐患进行处理；根据异常状态、异常原因和异常状态的解决方案，生成目标监测部位的应急方案并发送相关的监控端用户，从而方便现场人员和部门主管人应用该应急方案，针对目标监测部位的异常状态进行现场处理。

可选的，所述知识库包括建筑深基坑工程施工安全技术规范、建筑深基坑工程监测技术规范、深基坑基本参数数据库、深基坑工程地质数据库、深基坑水文地质数据库、城市轨道交通工程安全技术规范以及城市轨道交通工程监测技术规范。

通过采用上述技术方案，由深基坑工程领域的多种相关技术规范构成专家系统的知识库，从而使得通过专家系统快速预测对应的解决方案，并且具有实用性和准确性。

本发明的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：

一种基于物联网的深基坑自动监测装置，所述装置包括：

获取模块，用于实时获取目标监测部位的监测信息，所述监测信息包括监测编号和监测数据；

映射模块，用于映射获取所述监测编号对应的监测阈值；

比较判断模块，用于将所述监测数据和监测阈值进行比较，判断监测数据是否超出监测阈值；

报警模块，用于若监测数据超出监测阈值，则生成所述目标监测部位的报警信息，并向与所述目标监测部位相关联的监控端发送所述报警信息。

通过采用上述技术方案，通过获取模块实时获取目标监测部位的监测编号和监测数据，可以保证监测数据的时效性，能够实现无人值守的监测；通过映射模块映射获取监测编号对应的监测阈值，从而可以确定目标监测部位对应的监测阈值；通过比较判断模块将监测数据和监测阈值进行比较判断，从而可以实时监测深基坑目标监测部位的构件是否发生变形，或是否存在安全隐患；通过报警模块根据监测数据超过监测阈值，则生成关于目标监测部位的报警信息，并向与相关的监控端发送报警信息，从而及时通知到相关的现场人员和主管部门，实现深基坑的无人值守自动监测的效果，大大提高监测时效，并减少人力值守的资源。

可选的，所述装置还包括：

BIM模型可视化模块，用于根据预设的深基坑BIM模型将所述目标监测部位的报警信息进行可视化显示。

通过采用上述技术方案，通过BIM模型可视化模块在预设的深基坑BIM模型中可视化显示目标监测部位的报警信息，从而可以通过深基坑BIM模型全局监控深基坑项目中监测部位的数据情况以及报警情况，方便人员对监测部位的监测情况有一个更加直观地掌握，也方便后续人员进行消警行为。

可选的，所述装置还包括：

专家预测模块，用于根据所述目标监测部位的异常状态信息，通过预设的专家系统对所述目标监测部位的异常状态信息进行分析，在知识库中推理所述异常状态的异常原因和针对该异常状态的解决方案；

应急方案推送模块，用于根据所述异常状态、异常原因和异常状态的解决方案，生成所述目标监测部位的应急方案，并向与所述目标监测部位相关联的监控端发送所述应急方案。

通过采用上述技术方案，专家预测模块通过预设的专家系统，根据目标监测部位的异常状态信息，在知识库中推理该异常状态对应的异常原因和针对该异常状态的解决方案，从而可以自动预测出目标监测部位的异常状态的解决方案，提高异常状态分析和解决效率，以便及时对异常状态的隐患进行处理；通过应急方案推送模块根据异常状态、异常原因和异常状态的解决方案，生成目标监测部位的应急方案并发送相关的监控端，从而方便现场人员和部门主管人应用该应急方案，针对目标监测部位的异常状态进行现场处理。

本发明的上述发明目的三是通过以下技术方案得以实现的：

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于物联网的深基坑自动监测方法的步骤。

本发明的上述发明目的四是通过以下技术方案得以实现的：

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于物联网的深基坑自动监测方法的步骤。

综上所述，本发明包括以下至少一种有益技术效果：

1、通过利用物联网智能感知、监测技术，并借助BIM三维可视化，实现深基坑施工监控的互联互通，从而实时自动监控施工安全状况，并能够及时预警和反馈相关险情，为深基坑工程施工安全提供了重要保障。

2、通过将监测数据与对应的监测阈值进行大小比较，从而可以实时判断目标监测部位是否发生异常，若监测数据超出监测阈值，则生成目标监测部位的报警信息，并向相关联的监控端发送报警信息，进而及时通知相关人员去现场进行消警，提供深基坑工程的安全性。

3、通过深基坑BIM模型显示目标监测部位的报警信息，从而使得在线警示工作人员相关目标监测部位发生报警，需要及时消警或继续检查处理。

4、通过预设的专家系统可以针对目标监测部位的异常状态信息，预测对应的解决方案，从而方便工作人员及时到现场根据应急方案进行及时消警或检查，提高隐患排查效率。

附图说明

图1是本申请实施例的基于物联网的深基坑自动监测方法的第一实现流程图；

图2是本申请实施例的基于物联网的深基坑自动监测方法的第二实现流程图；

图3是本申请实施例的基于物联网的深基坑自动监测方法的第三实现流程图；

图4是本申请实施例的基于物联网的深基坑自动监测装置原理框图；

图5是本申请实施例的计算机设备原理框图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

实施例：

在实施例中，如图1所示，本申请公开了一种基于物联网的深基坑自动监测方法，具体包括如下步骤：

S10：实时获取目标监测部位的监测信息，监测信息包括监测编号和监测数据。

在本实施例中，目标监测部位是深基坑工程中需要监测的测点部位；监测信息是指通过监测传感器对目标监测部位监测获得的信息；监测编号是指目标监测部位所预设的监测传感器的出厂编号或其他标记编号；监测数据是指目标监测部位的形变或位置信息。

具体地，通过监测传感器实时采集目标监测部位的监测信息，然后通过无线传输将监测信息发送到服务端，服务端实时获取目标监测部位的监测信息，该监测信息包括监测数据和监测数据。在本实施例中，通过3G/4G/GPRS的方式将监测信息传输至服务端，服务端是指服务器。

在本实例中，深基坑监测的主要项目包括地表沉降变形监测、管线沉降变形监测、相邻建筑物沉降及倾斜监测、支护结构倾斜及位移监测、支撑轴力及应力监测、水位监测及水土压力监测等。目标监测部位可以是基坑周围的土体、基坑支护结构或相邻建筑物上布设的测点，每个测点埋设相应的监测传感器；监测传感器包括用于沉降监测的水准仪、用于倾斜监测的测斜仪、用于压力监测的压力传感器、用于水位监测的水位计、或用于轴力监测的测力计和应变计，每个监测传感均有监测编号。

S20：映射获取监测编号对应的监测阈值。

在本实施例中，监测阈值是指监测传感器测量参数对应的报警值。

具体地，通过预设监测编号-阈值映射表，映射获取监测编号对应的监测阈值，包括：

根据监测编号和监测编号-阈值映射表，映射监测编号对应的监测阈值。在本实施例中，将所有监测传感器的监测编号和监测阈值对应生成一个监测编号-阈值映射表，读取监测编号，并调用监测编号-阈值映射表，通过映射方式获取监测编号对应的监测阈值。在本实施例中，监测数据可以是属性参数变化速率，监测阈值可以设定为属性参数变化速率阈值，可以设定为70%，也可以设定为60%。

S30：将监测数据和监测阈值进行比较，判断监测数据是否超出监测阈值。

具体地，将监测数据和监测阈值进行大小比较，判断监测数据的数值大小是否超出监测阈值的数值大小。

S40：若监测数据超出监测阈值，则生成目标监测部位的报警信息，并向与目标监测部位相关联的监控端发送报警信息。

在本实施例中，报警信息是指反映目标监测部位的异常状态、位置、时间等信息。

具体地，若监测数据的数值大于监测阈值的数值，则生成关于目标监测部位的报警信息，并向与目标监测部位相关联的监控端发送报警信息，在本实施例中可以通过短信或app软件的方式将报警信息通知到相关人员，使得人员获知目标监测部位发生隐患风险，以便人员去现场进行消警或检查。

在本实施例中，如图2所示，步骤S40中，生成目标监测部位的报警信息的步骤之后，本实施例的基于物联网的深基坑自动监测方法还包括：

S411：根据预设的深基坑BIM模型将目标监测部位的报警信息进行可视化显示。

具体地，通过调用BIM数据库以显示深基坑BIM模型，并在深基坑BIM模型中进行高亮显示目标监测部位的报警信息，在本实施例中，通过BIM三维软件构建深基坑BIM模型，并将深基坑BIM模型中的构件信息和设计信息提取出来，并通过网络Api接口保存到BIM数据库中，通过Revit插件在浏览器网页端进行深基坑BIM模型可视化；针对出现报警信息的目标监测部位构件在深基坑BIM模型上进行高亮显示，以提醒工作人员目标监测部位发生报警，需要及时消警。

在本实施例中，如图3所示，报警信息包括目标监测部位的异常状态信息，步骤S40，即向与目标监测部位相关联的监控端发送报警信息的步骤之后，本实施例的基于物联网的深基坑自动监测方法还包括：

S421：根据目标监测部位的异常状态信息，通过预设的专家系统对目标监测部位的异常状态信息进行分析，在知识库中推理异常状态的异常原因和针对该异常状态的解决方案。

在本实施例中，目标监测部位的异常状态信息是指目标监测部位的监测数据超出监测阈值的异常表现，比如某一目标监测部位的地表沉降速率超过沉降监测的监测阈值，或某一目标监测部位的倾斜变化速率超过倾斜监测的监测阈值等异常表现。

具体地，针对深基坑的专家系统，构建知识库和推理模型，在本实施例中，知识库包括深基坑相关规范、历史监测数据以及专家经验，其中深基坑相关规范包括建筑深基坑工程施工安全技术规范、建筑深基坑工程监测技术规范、深基坑基本参数数据库、深基坑工程地质数据库、深基坑水文地质数据库、城市轨道交通工程安全技术规范以及城市轨道交通工程监测技术规范。

在本实施例中，可以建立RBF神经网络模型作为推理模型，通过知识库为推理模型提供学习样本，将学习样本输入到RBF神经网络中，采用梯度下降算法进行学习训练，根据网络各层输出误差，调整RBF神经网络各层的权值，当网络输出总误差满足要求时，RBF神经网络训练完成。

进一步地，通过上述预设的专家系统，将目标监测部位的异常状态信息输入到专家系统的推理模型中，并通过神经网络输出异常原因和对应的解决方案。

S422：根据异常状态、异常原因和异常状态的解决方案，生成目标监测部位的应急方案，并向与目标监测部位相关联的监控端发送应急方案。

在本实施例中，目标监测部位的应急方案是指针对目标监测部位的安全隐患问题作出的应急预备方案。

具体地，根据上一步骤分析获取的目标监测部位的异常原因和异常状态的解决方案，根据该异常状态、异常原因和异常状态的解决方案，生成目标检测部位的应急方案，并向相关的人员手机通过短信或App软件通知的形式发送应急方案，从而使得消警人员能够根据应急预备方案在现场快速找到隐患并及时排除风险。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种基于物联网的深基坑自动监测装置，该基于物联网的深基坑自动监测装置与上述实施例中基于物联网的深基坑自动监测方法一一对应。如图4所示，该基于物联网的深基坑自动监测装置包括获取模块10、映射模块20、比较判断模块30和报警模块40。各功能模块详细说明如下：

获取模块10，用于获取目标监测部位的监测信息，监测信息包括监测编号和监测数据；

映射模块20，用于根据监测编号，映射获取监测编号对应的监测阈值；

比较判断模块30，用于将监测数据和监测阈值进行比较，判断监测数据是否超出监测阈值；

报警模块40，用于若监测数据超出监测阈值，则生成目标监测部位的报警信息，并向与目标监测部位相关联的监控端发送报警信息。

可选的，本实施例的基于物联网的深基坑自动监测装置还包括：

BIM模型可视化模块50，用于根据预设的深基坑BIM模型将目标监测部位的报警信息进行可视化显示。

可选的，本实施例的基于物联网的深基坑自动监测装置还包括：

专家预测模块60，用于根据目标监测部位的异常状态信息，通过预设的专家系统对目标监测部位的异常状态信息进行分析，在知识库中推理异常状态的异常原因和针对该异常状态的解决方案。

应急方案推送模块70，用于根据异常状态、异常原因和异常状态的解决方案，生成目标监测部位的应急方案，并向与目标监测部位相关联的监控端发送应急方案。

关于基于物联网的深基坑自动监测装置的具体限定可以参见上文中对于基于物联网的深基坑自动监测方法的限定，在此不再赘述。上述基于物联网的深基坑自动监测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于监测数据、推理数据、BIM数据库以及中间计算数据等。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于物联网的深基坑自动监测方法，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

S10：实时获取目标监测部位的监测信息，监测信息包括监测编号和监测数据；

S20：映射获取监测编号对应的监测阈值；

S30：将监测数据和监测阈值进行比较，判断监测数据是否超出监测阈值；

S40：若监测数据超出监测阈值，则生成目标监测部位的报警信息，并向与目标监测部位相关联的监控端发送报警信息。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

S10：实时获取目标监测部位的监测信息，监测信息包括监测编号和监测数据；

S20：映射获取监测编号对应的监测阈值；

S30：将监测数据和监测阈值进行比较，判断监测数据是否超出监测阈值；

S40：若监测数据超出监测阈值，则生成目标监测部位的报警信息，并向与目标监测部位相关联的监控端发送报警信息。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于物联网的深基坑自动监测方法，其特征在于，所述方法包括：

实时获取目标监测部位的监测信息，所述监测信息包括监测编号和监测数据；

映射获取所述监测编号对应的监测阈值；

将所述监测数据和监测阈值进行比较，判断监测数据是否超出监测阈值；

若监测数据超出监测阈值，则生成所述目标监测部位的报警信息，并向与所述目标监测部位相关联的监控端发送所述报警信息；所述报警信息包括目标监测部位的异常状态信息；

构建预设的专家系统，其中包括如下步骤：

针对深基坑的专家系统，构建知识库和推理模型；

建立RBF神经网络模型作为推理模型，通过知识库为推理模型提供学习样本，将学习样本输入到RBF神经网络中，采用梯度下降算法进行学习训练，根据网络各层输出误差，调整RBF神经网络各层的权值，当网络输出总误差满足要求时，RBF神经网络训练完成，完成推理模型的训练；

根据所述目标监测部位的异常状态信息，将目标监测部位的异常状态信息输入到专家系统的推理模型中，并通过神经网络输出异常原因和对应的解决方案；

根据所述异常状态、异常原因和异常状态的解决方案，生成所述目标监测部位的应急方案，并向与所述目标监测部位相关联的监控端发送所述应急方案。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的深基坑自动监测方法，其特征在于，预设监测编号-阈值映射表，所述映射获取所述监测编号对应的监测阈值的步骤，包括：

所述根据监测编号和所述监测编号-阈值映射表，映射所述监测编号对应的监测阈值。

3.根据权利要求2所述的基于物联网的深基坑自动监测方法，其特征在于，所述生成所述目标监测部位的报警信息的步骤之后，所述方法还包括：

根据预设的深基坑BIM模型将所述目标监测部位的报警信息进行可视化显示。

4.根据权利要求1所述的基于物联网的深基坑自动监测方法，其特征在于，所述知识库包括建筑深基坑工程施工安全技术规范、建筑深基坑工程监测技术规范、深基坑基本参数数据库、深基坑工程地质数据库、深基坑水文地质数据库、城市轨道交通工程安全技术规范以及城市轨道交通工程监测技术规范。

5.一种基于物联网的深基坑自动监测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标监测部位的监测信息，所述监测信息包括监测编号和监测数据；

映射模块，用于根据监测编号，映射获取所述监测编号对应的监测阈值；

比较判断模块，用于将所述监测数据和监测阈值进行比较，判断监测数据是否超出监测阈值；

报警模块，用于若监测数据超出监测阈值，则生成所述目标监测部位的报警信息，并向与所述目标监测部位相关联的监控端发送所述报警信息；

构建预设的专家系统，其中包括如下步骤：

针对深基坑的专家系统，构建知识库和推理模型；

建立RBF神经网络模型作为推理模型，通过知识库为推理模型提供学习样本，将学习样本输入到RBF神经网络中，采用梯度下降算法进行学习训练，根据网络各层输出误差，调整RBF神经网络各层的权值，当网络输出总误差满足要求时，RBF神经网络训练完成，完成推理模型的训练；

专家预测模块，用于根据所述目标监测部位的异常状态信息，将目标监测部位的异常状态信息输入到专家系统的推理模型中，并通过神经网络输出异常原因和对应的解决方案；

应急方案推送模块，用于根据所述异常状态、异常原因和异常状态的解决方案，生成所述目标监测部位的应急方案，并向与所述目标监测部位相关联的监控端发送所述应急方案。

6.根据权利要求5所述的基于物联网的深基坑自动监测装置，其特征在于，所述装置还包括：

BIM模型可视化模块，用于根据预设的深基坑BIM模型将所述目标监测部位的报警信息进行可视化显示。

7.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述基于物联网的深基坑自动监测方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述基于物联网的深基坑自动监测方法的步骤。

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