CN112738754A - 一种基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统 - Google Patents

一种基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统，包括感知层、汇聚层、传输层和应用层：所述感知层用于采集传感器数据；所述汇聚层在传感器网络边缘侧参与全局协同，用于将不同位置、不同种类的传感器数据进行融合；所述传输层用于实现汇聚层和应用层的通信链接；所述应用层用于山洪致灾要素的实时监测和应急指挥。本发明能够为防灾减灾提供低功耗、低成本、分布计算、海量连接、实时可信的数据服务。

Description

一种基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统
技术领域
本发明涉及山洪灾害预警技术领域，特别是涉及一种基于边缘计算的山洪灾害预警监 测系统。
背景技术
我国山洪灾害防治区面积大；山丘区受地形、地貌影响，局地小气候特征明显；目前 山洪灾害防治区监测区监测网点布设不够，覆盖率不高；现有山丘区雨量站密度稀、自动 化程度低，难以捕捉到突发性暴雨洪水的信息；也缺乏山洪诱发的泥石流、滑坡监测设施， 泥石流、滑坡监测主要依靠群测群防，对重要山洪灾害危险点的监测不够；特别是山丘区 小流域水雨情数据采集主要靠人工进行观测、人工报汛，通信设备陈旧、手段落后，水雨情传输速度慢，自动化程度低，信息传输时效性差。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统，能够 为防灾减灾提供低功耗、低成本、分布计算、海量连接、实时可信的数据服务。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于边缘计算的山洪灾害预警 监测系统，包括感知层、汇聚层、传输层和应用层：所述感知层用于采集传感器数据；所 述汇聚层在传感器网络边缘侧参与全局协同，用于将不同位置、不同种类的传感器数据进 行融合；所述传输层用于实现汇聚层和应用层的通信链接；所述应用层用于山洪致灾要素 的实时监测和应急指挥。
所述感知层采集的传感器数据包括土壤温湿度、降雨量、地表位移、深部位移、孔隙 水压力、水体含沙量和流速；其中，所述土壤温湿度通过测量电磁波在介质中的传播频率 来获得；所述降雨量通过雨点击打在电介质上的压电效应来获得；所述地表位移数据通过 双星多频分体式接收机来获得；所述深部位移通过传感器监测深部点的倾斜和相对位移来 获得；所述孔隙水压力通过孔隙水在电介质上的压电效应来获得；所述水体含沙量通过检 测发射的透射光与接收的散射光之间的比值来获得；所述流速通过超声在水中的多普勒效 应来获得。
所述汇聚层通过边缘计算单元将不同位置、不同种类的传感器数据进行融合，具体操 作如下：建立并打开数据库；将每个预设时间读入的传感器数据按指定格式存储在数据库 中；周期性对不同传感器的数据使用中位值滤波，将滤波后的测量值进行本地存储并通过 传输层上传至应用层；指定数据存储期限，在数据库中将存储期限前的数据删除，保证实 时数据优先进行存储；基于数据分析和清洗的结果，使用分类器、规则模型对实时数据进 行分析，得出决策指令并对传感器执行相关操作。
在所述周期性对不同传感器的数据使用中位值滤波前，还需要检查传感器数据缺失和 异常。
所述汇聚层引入基于环境感知的低功耗策略，所述基于环境感知的低功耗策略具体 为：初始化设置，开始接入无线网络，提前开启并采集传感器数据；根据采集的传感器数据计算当前危险因子值并更新；根据危险因子值判断是否需要进行频繁上报，若不需要则进入深睡眠状态，若需要则设定休眠和唤醒参数，并进入浅睡眠状态。
所述传输层为一个双模无线通信模块，包括无线自组网模块和公网模块，所述无线自 组网模块实时完成传感器数据的大范围传输；所述公网模块包含WiFi接入和4G接入；当 布设地点公网信号质量好时采用公网模块进行通信，当布设地点公网信号质量差或无信号 时则采用无线自组网模块进行无线自组网通信。
所述应用层采用基于危险因子的预测模型对山洪致灾要素进行实时监测和应急指挥； 所述基于危险因子的预测模型是在ARIMA模型基础上，使用差分化得到平稳时间序列， 并对所述平稳时间序列建立移动平均自回归模型。
有益效果
由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果： 本发明从山洪致灾要素实时动态采集、边缘测全局协同和融合处理、无线自组网可靠传输、 应用层数据融合建模等角度出发，发挥山洪预警监测平台的技术优势，形成及时有效的山 洪预警和总体处置方案。同时，系统可无缝接入移动公网或卫星网络，实现数据远程传输 和共享，完成对山洪过程关键要素的有效长期监测，以期为我国山洪防治工作和山洪应急 响应与决策管理提供科学依据与数据支撑。
附图说明
图1是本发明实施方式的示意图；
图2是本发明实施方式中汇聚层的边缘计算单元的功能算法流程图；
图3是本发明实施方式中汇聚层的基于环境感知的低功耗策略流程图；
图4是本发明实施方式中应用层的基于危险因子的预测模型的建模流程图；
图5是本发明实施方式中传输层的应用场景示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而 不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人 员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定 的范围。
本发明的实施方式涉及一种基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统，如图1所示，包 含感知层、汇聚层、传输层和应用层。所述的感知层主要是采集传感器数据，包括土壤温湿度、降雨量、地表位移、深部位移、孔隙水压力、水体含沙量、流速等，该感知层不具 有动作执行和管理机构。所述的汇聚层在传感器网络边缘侧参与全局协同，将不同位置、 不同种类的传感器数据进行融合，实现高实时性的数据处理和应用智能服务，另外该汇聚 层还引入了基于环境感知的低功耗策略。所述的传输层用于实现汇聚层和应用层的通信链 接，其由网络协议自主选择可用的通信方式，当布设地点公网信号质量好就采用公网通信， 如果布设地点公网信号质量差或无信号则采用无线自组网通信，通过多跳传输至网关设 备。所述的应用层提出一种基于危险因子的预测模型，用于山洪致灾要素的实时监测和应 急指挥，支持PC端应用和手机、平板等APP接入。
其中，所述的土壤温湿度通过测量电磁波在介质中的传播频率来获得；所述的降雨量 通过雨点击打在电介质上的压电效应来获得；所述的地表位移，即地表测点随时间而发生 水平位移的位置、位移量和位移方向，通过双星多频分体式接收机来获得；所述的深部位 移通过传感器监测深部点的倾斜、相对位移等来获得；所述的孔隙水压力通过孔隙水在电 介质上的压电效应来获得；所述的水体含沙量通过检测发射的透射光与接收的散射光之间 的比值来获得；所述的流速通过超声在水中的多普勒效应来获得。
本实施方式中汇聚层由边缘计算单元组成，即边缘计算单元需要对传感器接入进行有 效的管理，在接入众多的传感器后，边缘计算单元会收集到大量的土壤温湿度、降雨量、 地表位移、深部位移、孔隙水压力、含沙量、流速等数据，边缘计算单元需要将数据进行分析、存储和清洗，优化后的数据再通过传输层转发至云端应用层。同时，云端应用层运 算得到的模型和规则会下发至汇聚层，汇聚层依照此模型或规则对实时数据进行融合处 理，同时制定低功耗策略。因此，汇聚层的任务主要是对数据的处理、信息的决策和传感 器设备的管理。
如图2所示，所述边缘计算单元的处理过程包括如下步骤：1)建立并打开数据库；2) 将每两分钟读入的传感器数据按指定格式存储在数据库中；3)检查数据缺失和异常，如有此情况则直接删除，保证数据正常；4)周期性对不同传感器数据使用中位值滤波，将 优化后的测量值本地存储并上传至云端服务器作为预测模型的输入；5)指定数据存储期 限，在数据库中将存储期限前的数据删除，保证实时数据优先进行存储；6)基于数据分 析和清洗的结果，使用分类器、规则模型对实时数据进行分析，得出决策指令并对传感器 执行相关操作。
所述汇聚层引入的基于环境感知的低功耗策略如图3所示，包含如下步骤：1)初始化MCU芯片、复合传感器和无线收发模块；2)开始接入无线网络；3)提前开启并采集 复合传感器数据；4)计算当前危险因子值并更新；5)根据危险因子值判断是否需要进行 频繁上报，若不需要则进入深睡眠状态，若需要则设定休眠和唤醒参数，并进入浅睡眠状 态。所述的危险因子值可通过以下方式计算得到，计算公式如下：
Figure BDA0002871328640000041
其中，k为当前采样时刻，{wn,n＝1,…,5}分别对应各个传感器测量值的权重值，且
Figure BDA0002871328640000042
Λn(k)表示k时刻第n种参数的采样值，E(Λn)表示第n种参数的统计均值。利用多传感器的复合态势预判来动态调整数据采集频率和无线上报频率的方法可以有效降低复合监测设备的功耗，极大提升设备在野外的生存能力，有效降低设备维护成本。
本实施方式中的传输层为一个双模无线通信模块，包括无线自组网模块和公网模块， 所述的无线自组网模块支持星型网、链状网、MESH等多种网络形态，可以实时完成传感器数据的大范围传输，数据中继最高可达12跳。所述的公网模块包含WiFi接入和4G接 入，作为无线自组网功能的扩展和补充。其应用场景如图5所示。
本实施方式的应用层采用基于危险因子的预测模型对山洪致灾要素进行实时监测和 应急指挥。基于危险因子的预测模型是在ARIMA模型基础上，使用差分化得到平稳时间 序列后，对此平稳时间序列建立移动平均自回归模型，其建模流程如图4所示，包括以下步骤：平稳化处理，模型建立，模型评价和预测，预测误差分析和检验等。本实施方式对 平稳时间序列建立移动平均自回归模型，能够有效减小拟合曲线在预测时的均方误差，降 低模型阶数，减少通过残差值重新计算自相关和偏相关函数的频率，提升了系统稳定性。
本实施方式的基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统具有高度的集成性，可以支持多 种类复合传感器数据的实时上报，此外还包括用户登录、用户权限管理、数据上传下载、 地图管理、传感器管理、态势综合等多维综合应用。
不难发现，本发明从山洪致灾要素实时动态采集、边缘测全局协同和融合处理、无线 自组网可靠传输、应用层数据融合建模等角度出发，发挥山洪预警监测平台的技术优势， 形成及时有效的山洪预警和总体处置方案。同时，系统可无缝接入移动公网或卫星网络， 实现数据远程传输和共享，完成对山洪过程关键要素的有效长期监测，以期为我国山洪防 治工作和山洪应急响应与决策管理提供科学依据与数据支撑。

Claims (7)

1.一种基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统，其特征在于，包括感知层、汇聚层、传输层和应用层：所述感知层用于采集传感器数据；所述汇聚层在传感器网络边缘侧参与全局协同，用于将不同位置、不同种类的传感器数据进行融合；所述传输层用于实现汇聚层和应用层的通信链接；所述应用层用于山洪致灾要素的实时监测和应急指挥。
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统，其特征在于，所述感知层采集的传感器数据包括土壤温湿度、降雨量、地表位移、深部位移、孔隙水压力、水体含沙量和流速；其中，所述土壤温湿度通过测量电磁波在介质中的传播频率来获得；所述降雨量通过雨点击打在电介质上的压电效应来获得；所述地表位移数据通过双星多频分体式接收机来获得；所述深部位移通过传感器监测深部点的倾斜和相对位移来获得；所述孔隙水压力通过孔隙水在电介质上的压电效应来获得；所述水体含沙量通过检测发射的透射光与接收的散射光之间的比值来获得；所述流速通过超声在水中的多普勒效应来获得。
3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统，其特征在于，所述汇聚层通过边缘计算单元将不同位置、不同种类的传感器数据进行融合，具体操作如下：建立并打开数据库；将每个预设时间读入的传感器数据按指定格式存储在数据库中；周期性对不同传感器的数据使用中位值滤波，将滤波后的测量值进行本地存储并通过传输层上传至应用层；指定数据存储期限，在数据库中将存储期限前的数据删除，保证实时数据优先进行存储；基于数据分析和清洗的结果，使用分类器、规则模型对实时数据进行分析，得出决策指令并对传感器执行相关操作。
4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统，其特征在于，在所述周期性对不同传感器的数据使用中位值滤波前，还需要检查传感器数据缺失和异常。
5.根据权利要求1所述的基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统，其特征在于，所述汇聚层引入基于环境感知的低功耗策略，所述基于环境感知的低功耗策略具体为：初始化设置，开始接入无线网络，提前开启并采集传感器数据；根据采集的传感器数据计算当前危险因子值并更新；根据危险因子值判断是否需要进行频繁上报，若不需要则进入深睡眠状态，若需要则设定休眠和唤醒参数，并进入浅睡眠状态。
6.根据权利要求1所述的基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统，其特征在于，所述传输层为一个双模无线通信模块，包括无线自组网模块和公网模块，所述无线自组网模块实时完成传感器数据的大范围传输；所述公网模块包含WiFi接入和4G接入；当布设地点公网信号质量好时采用公网模块进行通信，当布设地点公网信号质量差或无信号时则采用无线自组网模块进行无线自组网通信。
7.根据权利要求1所述的基于边缘计算的山洪灾害预警监测系统，其特征在于，所述应用层采用基于危险因子的预测模型对山洪致灾要素进行实时监测和应急指挥；所述基于危险因子的预测模型是在ARIMA模型基础上，使用差分化得到平稳时间序列，并对所述平稳时间序列建立移动平均自回归模型。
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