CN113011747A - 建筑物监测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种建筑物监测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及智慧城市与建筑、大数据以及云技术等领域。该方法包括：按照第一数据传输周期获取被监测建筑的第一监测数据；根据第一监测数据和被监测建筑的历史监测数据，确定被监测建筑的形变趋势；若满足触发条件中任一项，则启动按照第二数据传输周期获取被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式，第二数据传输周期小于第一数据传输周期，触发条件包括形变趋势大于或等于趋势变化阈值；基于获取的监测数据对被监测建筑进行形变预警分析。采用上述技术方案，通过采用数据传输周期交叠的方式，来获取监测数据，减轻了数据传输、数据存储的压力。
Description
技术领域
本申请实施例涉及智慧城市与建筑、大数据以及云技术领域，尤其涉及一种建筑物监测方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
对于建筑物而言，建筑物会因为地质或是气候原因，每时每刻都在发生形变，因此，需要对建筑物进行形变监测。
在对建筑物进行形变监测时，需要获取被监测建筑物的监测数据，传统的数据传输方式，会不间断的传输实时采集的监测数据，存在数据传输、数据存储压力大的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种建筑物监测方法、装置、电子设备及存储介质，减轻了数据传输、数据存储的压力。
一方面，本申请实施例提供一种建筑物监测方法，该方法包括：
按照第一数据传输周期获取被监测建筑的第一监测数据；
根据上述第一监测数据，确定上述被监测建筑的形变趋势；
若上述形变趋势大于或等于趋势变化阈值，则启动按照第二数据传输周期获取上述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式，其中，第二数据传输周期小于上述第一数据传输周期；
基于获取的监测数据对上述被监测建筑进行形变预警分析。
一方面，本申请实施例提供了一种建筑物监测装置，该装置包括：
第一监测数据获取模块，用于按照第一数据传输周期获取被监测建筑的第一监测数据；
形变趋势确定模块，用于根据上述第一监测数据，确定上述被监测建筑的形变趋势；
第二监测数据获取模块，用于若上述形变趋势大于或等于趋势变化阈值，则启动按照第二数据传输周期获取上述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式，其中，上述第二数据传输周期小于上述第一数据传输周期；
形变预警分析模块，用于基于获取的监测数据对上述被监测建筑进行形变预警分析。
在一种可行的实施例中，上述装置还包括气象数据获取模块，上述气象数据获取模块用于：
实时或按照预设周期获取气象数据；
第二监测数据获取模块，具体用于若气象数据为指定气象数据或形变趋势大于或等于趋势变化阈值，则启动按照上述第二数据传输周期获取上述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式。
在一种可行的实施例中，上述气象数据获取模块，还用于：
在启动按照第二数据传输周期获取上述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式之后，若上述触发条件中的各项均不满足，则关闭按照上述第二数据传输周期获取上述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式。
在一种可行的实施例中，上述装置还包括数据传输周期调整模块，上述数据传输周期调整模块用于：
根据上述形变趋势调整上述第一数据传输周期的时长。
在一种可行的实施例中，对于上述第一监测数据和上述第二监测数据中的任一监测数据，上述监测数据包括至少一个监测指标的指标值，上述形变预警分析模块，用于以下至少一项：
若获取到各监测指标中存在至少一个监测指标的指标值大于或等于该监测指标对应的指标阈值，则生成上述被监测建筑的第一预警信息并提示；
根据获取到的各监测指标的指标值，确定上述被监测建筑对应的形变状态，若上述形变状态满足预警条件，则生成上述被监测建筑的第二预警信息并提示。
在一种可行的实施例中，上述至少一个监测指标包括以下至少一项：水准数据，高差数据，应力指标数据。
在一种可行的实施例中，上述形变趋势确定模块，用于：
根据上述第一监测数据和上述被监测建筑的历史监测数据，确定上述被监测建筑的形变趋势。
在一种可行的实施例中，上述形变趋势确定模块用于：
对上述第一监测数据进行数据清洗处理，得到清洗后的第一监测数据；
根据清洗后的第一监测数据和上述历史监测数据，确定上述被监测建筑的上述形变趋势；
其中，上述数据清洗处理包括以下至少一项：
清除上述监测数据中的无效数据；
对上述监测数据进行平差处理。
在一种可行的实施例中，上述装置还包括评估模块，该模块用于：
基于获取的上述第一监测数据、上述第二监测数据或上述历史监测数据中的至少一项，对上述被监测建筑进行评估，得到评估结果，其中，上述评估结果包括以下至少一项：健康程度，应力分析结果，抗灾能力，寿命，建议检修期，受损点。
一方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，该处理器和存储器相互连接；
上述存储器用于存储计算机程序；
上述处理器被配置用于在调用上述计算机程序时，执行上述建筑物监测方法的任一可选实施方式所提供的方法。
一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行以实现上述建筑物监测方法的任一种可能的实施方式所提供的方法。
一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行建筑物监测方法的任一种可能的实施方式所提供的方法。
本申请实施例所提供的方案的有益效果在于：
本申请实施例中，本申请实施例所提供的建筑物监测方法、装置、电子设备及存储介质，在获取被监测建筑的监测数据时，按照第一数据传输周期获取第一监测数据，然后，根据获取到的第一监测数据和该被监测建筑的历史监测数据，确定出该被监测建筑的形变趋势，如果形变趋势满足大于或等于趋势形变阈值，表示满足触发条件，此时，启动第二数据传输周期的数据获取模式获取监测数据，即按照第二数据传输周期获取被监测建筑的第二监测数据，其中，第二数据传输周期小于第一数据传输周期，基于获取到的监测数据对被监测建筑进行形变预警分析。采用这种数据传输模式，可以采用自动切换数据传输周期的方式获取监测数据，在形变趋势未超过趋势形变阈值时，采用长周期即第一数据传输周期获取监测数据，在形变趋势超过或等于趋势形变阈值时，采用短周期即第二数据传输周期获取监测数据，这种长短周期交叠的方式来获取监测数据，避免了单一周期传输数据造成的数据传输/存储压力，减少了数据传输成本，降低了数据存储压力。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例所适用的一种建筑物监测系统的结构示意图；
图2是本申请实施例提供的一种可选的建筑物监测方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种可选的应力分析结果的展示界面的示意图；
图4是本申请实施例提供的另一种可选的建筑物的监测方法的流程示意图；
图5是本申请实施例提供的又一种可选的建筑物的监测方法的流程示意图；
图6a是本申请实施例提供的一种可选的3D建筑-传感器模型的数据分析结果的示意图；
图6b是本申请实施例提供的一种传感器数据展示示意图；
图7是本申请实施例提供的一种建筑物监测装置的结构示意图；
图8是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本发明实施例中出现的术语包括：
形变：建筑物受到各种影响，水平，高度等与原来期望效果产生的偏移量。
本申请实施例提供的建筑物监测方法涉及智慧城市与建筑、大数据、语音技术以及云技术的多种领域，如语音技术中的语音识别、云技术(Cloud technology)中的云计算、云服务以及大数据领域中的相关数据计算处理等领域。
云技术是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。本申请实施例所提供的建筑物监测方法可基于云技术中的云计算(cloud computing)实现。
云计算是指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源，是网格计算(GridComputing)、分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)、效用计算(Utility Computing)、网络存储(Network Storage Technologies)、虚拟化(Virtualization)、负载均衡(Load Balance)等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
人工智能云服务，一般也被称作是AIaaS(AI as a Service，AI即服务)。这是目前主流的一种人工智能平台的服务方式，具体来说AIaaS平台会把几类常见的人工智能服务进行拆分，并在云端提供独立或者打包的服务，如处理建筑物监测请求等。
大数据(Big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。基于大数据需要特殊的技术，以有效地实施本实施例所提供的建筑物监测方法，其中适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、以及上述云计算等。
本申请所公开的建筑物监测方法或建筑物监测装置，所涉及到的监测终端和服务器可组成为一区块链，而监测终端和服务器均为区块链上的节点，在数据处理过程中所涉及到的数据可保存于区块链上，例如可以将第一监测数据和第二监测数据保存于区块链上。
在一些可行的实施方式中，本申请的建筑物监测方法可以应用于各种需要进行建筑物监测的场景中。其中，需要进行监测的建筑物可以根据实际场景确定，如高楼危楼老龄建筑，矿山矿洞，隧道桥梁，自然景区，海上石油勘探，核电厂监测、高速边坡等多个方向等等，在此不作任何限定。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种建筑物监测方法。为了更好的理解和说明本申请实施例所提供的方案，下面首先结合一个具体的实施例对本申请所提供的可选实施方案进行说明。
作为一个示例，图1中示出了本申请实施例所适用的一种建筑物监测系统的结构示意图，可以理解的是，本申请实施例所提供的建筑物监测方法可以适用于但不限于应用于如图1所示的应用场景中。
本示例中，如图1所示，该示例中的建筑物监测系统可以包括但不限于监测终端(即监测客户端)101、网络102、服务器103、传感器104。传感器104可以通过网络102与服务器103通信，如可以在建筑物的关键节点安置传感器，接入该建筑物监测系统，以向该系可以统传送被监测建筑的监测数据。服务器103用于处理监测数据，服务器103包括数据库1031和处理引擎1031。服务器103可以通过网络102与监测终端101通信，如服务器103可以通过网络102将预警分析结果发送给监测终端101，监测终端101中运行有目标应用，该目标应用可以为网页应用、应用程序(Application，简称APP)等。上述监测终端101中包括人机交互屏幕1011，处理器1012及存储器1013。人机交互屏幕1011用于用户通过该人机交互屏幕显示该预警分析结果。处理器1012用于处理该用户的相关操作。存储器1013用于存储该预警分析结果。
如图1所示，本申请中的建筑物监测方法的具体实现过程可以包括步骤S1-S5：
步骤S1，传感器104通过网络102将被监测建筑的监测数据向服务器103进行传输，服务器103中的处理引擎1031按照第一数据传输周期获取被监测建筑的第一监测数据。
步骤S2，服务器103中的处理引擎1031根据上述第一监测数据，确定上述被监测建筑的形变趋势。
步骤S3，若上述形变趋势大于或等于趋势变化阈值，则启动按照第二数据传输周期获取上述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式，其中，上述第二数据传输周期小于上述第一数据传输周期。
步骤S4，基于获取的监测数据对上述被监测建筑进行形变预警分析，得到预警分析结果。
步骤S5，服务器103中的处理引擎1031通过网络102向监测终端101发送预警分析结果，监测终端101接收该预警分析结果并显示。
可理解，上述仅为一种示例，本申请实施例在此不作限定，比如，传感器也可以是直接与监测终端通信连接，将监测数据发送给监测终端，由监测终端执行上述步骤S2-S5。
其中，实际应用中，传感器安置在被监测建筑需要检测的位置，传感器的类型可以为水准传感器、测距传感器和应力传感器，对传感器的数量不做限定，可以包括至少一个传感器。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器或服务器集群。上述网络可以包括但不限于：有线网络，无线网络，其中，该有线网络包括：局域网、城域网和广域网，该无线网络包括：蓝牙、Wi-Fi及其他实现无线通信的网络。监测终端可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、笔记本电脑、数字广播接收器、MID(Mobile Internet Devices，移动互联网设备)、PDA(个人数字助理)、台式计算机、车载终端(例如车载导航终端、车载电脑等)、智能音箱、智能手表等，监测终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，但并不局限于此。具体也可基于实际应用场景需求确定，在此不作限定。
参见图2，图2是本申请实施例提供的一种可选的建筑物监测方法的流程示意图，该方法可以由任一电子设备执行，如可以是服务器或者监测终端，也可以是监测终端和服务器交互完成，可选的，可以由服务器执行，服务器可以是云服务器，也可以是物理服务器，服务器可以是单个服务器，也可以是服务器集群，如图2所示，本申请实施例提供的建筑物监测方法可以包括如下步骤：
步骤S201，按照第一数据传输周期获取被监测建筑的第一监测数据。
步骤S202，根据上述第一监测数据，确定上述被监测建筑的形变趋势。
步骤S203，若上述形变趋势大于或等于趋势变化阈值，则启动按照第二数据传输周期获取上述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式，其中，上述第二数据传输周期小于上述第一数据传输周期。
步骤S204，基于获取的监测数据对上述被监测建筑进行形变预警分析。
可选的，被监测建筑可以是任何需要进行形变监测的建筑，可以根据实际场景确定该被监测建筑，如高楼危楼老龄建筑，矿山矿洞，隧道桥梁，自然景区，海上石油勘探，核电厂监测、高速边坡等多个方向等等，在此不作任何限定。
为了监测该被监测建筑，可以在该被监测建筑的关键节点上安置一些传感器，如水准传感器、测距传感器和应力传感器，来监测该被监测建筑，由水准传感器、测距传感器监测得到该被监测建筑的水准数据，由监测得到的水准数据计算得到高差数据，以及由应力传感器监测得到应力数据，并定时传输这些数据，这些数据即为监测数据。
其中，水平传感器，属于角度传感器的一种，其作用就是测量载体(如被监测建筑)的水平度，又叫水准传感器、倾角传感器，工程上常叫水平仪或倾角仪。水准数据是通过水准测量得到的，水准测量是利用一条水平视线，并借助水准传感器，来测定地面两点间的高差，这样就可由已知点的高程推算出未知点的高程。换言之，水准数据是指被监测建筑两点间的高程之差，该水准数据可以理解为被监测建筑的两个基准水平面之间的垂直距离。例如，选择一个面作为参考面(一般选择地平面)，然后测出被监测建筑的两个水平面(如被监测建筑的最高点对应的平面和最低点对应的平面)间相对参考面的高度，确定出两个水平面之间的高度之差即为被监测建筑的水准数据(可为正，可为负)。其中，通过获取到的水准数据可以计算出被监测建筑的水平倾角。
高差数据是由当前获取到的水准数据减去上一次获取到的水准数据计算得到的，即高差数据可以是表征了被监测建筑的高度变化的形变量。其中，通过获取到的高差数据可以计算出被监测建筑的竖直倾角。
应力是指物体(如被监测建筑)由于外因(受力、湿度、温度场变化等)而变形时，在物体内各部分之间产生相互作用的内力，以抵抗这种外因的作用，并试图使物体从变形后的位置恢复到变形前的位置。在所考察的截面某一点单位面积上的内力称为应力。将应力传感器安置在被监测建筑的需要检测应力的关键节点上，即可测量得到该被监测建筑的应力数据。应力包括正向应力、剪应力和综合应力。其中，正向应力为单位面积上所承受的力，且力的方向与受力面的法线方向同向，剪应力是应力的一种，定义为单位面积上所承受的力，且力的方向与受力面的法线方向正交。综合应力为单位面积上，正向应力和剪应力的综合应力。
可以按照第一数据传输周期获取被监测建筑的第一监测数据，该第一数据传输周期的数据获取模式可以理解为一种长周期数据传输模式，该长周期数据传输模式的周期可以按月，季度，半年，全年等长周期定时向服务器传送被监测建筑的监测数据，并将这些监测数据存储至数据库，该长周期数据传输模式为基础模式。
其中，上述水准数据、高差数据和应力指标数据即为监测指标，即要监测的项目，监测指标的指标值(即监测值)即为监测数据，也就是说，对于第一监测数据、第二监测数据和历史监测数据中的任一监测数据而言，监测数据可以包括一个或多个监测指标的监测值，如水准数据的监测值、高差数据的监测值、应力数据的监测值。
在按照第一数据传输周期获取到被监测建筑的第一监测数据之后，即可基于该监测数据来确定被监测建筑的形变趋势，其中，形变趋势表征了被监测建筑的各项监测指标的指标值的变化趋势，如可以是指标值在一定时长内(该时长可以根据实际需求配置，可以等于第一数据传输周期或第二数据传输周期，也可以不等于)的变化量、也可以是两个或多个数据传输周期之间的指标值的变化量，比如，当前数据传输周期的指标值相对于上一数据传输周期的指标值的变化量。可以理解的是，在一个数据传输周期，对于每个监测指标而言，该监测指标的监测值可能是一个也可能是多个，比如，用于获取某个监测指标的传感器采集该指标的指标值的时间间隔等于数据传输周期，则一个数据传输周期内的该指标的指标值可以为一个，如果采集指标值的时间间隔小于数据传输周期，则对应的指标值可能为多个，如果存在多个，一个数据传输周期的指标值的确定方式可以配置，如可以是该多个指标值中的最大值、最小值或者均值中的一个，也可以是其他确定方式。在实际应用中，监测指标为多个时，被监测建筑的形变趋势可以包括各个指标对应的形变趋势，上述满足触发条件可以是任一监测指标对应的形变趋势满足触发条件，如小于该监测指标对应的趋势变化阈值，其中，不同监测指标对应的趋势变化阈值很可能是不同的，是可以根据经验值或实验值配置的。
作为一可选方案，被监测建筑的形变趋势可以包括当前数据传输周期获取到的监测数据(即最新获取到的监测数据)中各项监测指标对应的形变趋势即指标值的变化量，该可选方案中，每个数据传输周期内可以获取到各项监测指标的至少一个指标值，对于每个监测指标，可以确定该指标对应的指标值的变化量，如可以是该指标的各指标值与预设的参考指标值(即基准指标值)的差值中最大的差值，可以是各指标值之间的差值中最大的差值，还可以是其它确定方式。若存在至少一个监测指标对应的指标值的变化量大于或等于该指标对应的趋势变化阈值，则可以启动按照第二数据传输周期获取被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式。
在一种可选的实施例中，上述根据上述第一监测数据，确定上述被监测建筑的形变趋势，包括：
根据上述第一监测数据和上述被监测建筑的历史监测数据，确定上述被监测建筑的形变趋势。
作为另一可选方案，被监测建筑的形变趋势可以包括当前数据传输周期获取的监测数据与历史监测数据之间的数据变化量，即当前获取的监测指标的指标值与对应的监测指标的历史指标值之间的变化量，比如当前获取的监测数据与上一传输周期获取的监测数据之前的数据变化量，具体可以是当前数据传输周期与上一传输周期之间的各监测指标的指标值变化量，如果至少一个监测指标对应于两个周期的指标值变化量大于或等于该指标对应的趋势变化阈值，则可以启动按照第二数据传输周期获取被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式。
上述第二数据传输周期的数据获取模式可以理解为一种短周期数据传输模式，该短周期数据传输模式的周期可以按实时，秒，分，刻，半小时，小时等短周期定时向数据库传送被监测建筑的监测数据，此为短周期应急模式。
然后，对第一数据传输周期和第二数据传输周期获取到的监测数据进行数据分析，如传感器的服务时间，健康状态，故障分析，各个传感器传送数据后按照时刻-形变量进行多轴折线图展示，数据环比上周，上月等环状图展示，基于这些分析数据，对被监测建筑进行形变预警分析。在进行预警时，可以直接通过被监测建筑的报警装置发出预警，或者在被监测建筑的监控室发出预警，或者向与该被监测建筑相关的人员以即时通讯应用，邮箱，短信，电话等方式通知预警，等等，在此不作限定。
通过本申请实施例，通过切换周期的方式获取监测数据，在形变趋势未超过趋势形变阈值时，采用长周期数据传输模式获取监测数据，在形变趋势超过或等于趋势形变阈值时，采用短周期数据传输模式获取监测数据，这种采用长周期数据传输模式和短周期数据传输模式交叠的方式来获取监测数据，规避大量冗余数据，减少传感器传输频率，避免了单一周期传输数据造成的数据传输/存储压力，减少了数据传输成本，降低了数据存储压力。
在一种可选的实施例中，还包括：
实时或按照预设周期获取气象数据；
上述若上述形变趋势大于或等于趋势变化阈值，则启动按照第二数据传输周期获取上述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式，包括：
若气象数据为指定气象数据或形变趋势大于或等于趋势变化阈值，则启动按照上述第二数据传输周期获取上述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式。
可选的，在实际应用中，在恶劣天气或者自然灾害下，建筑物的可能容易发生形变，可以基于气象数据调整数据传输模式。
在启动第二数据传输周期的数据获取模式(即短周期应急模式)来获取监测数据时，触发条件还可以为获取到的气象数据为指定的气象数据。该气象数据为该被监测建筑的所在的地域的气象数据。
具体地，通过实时或者预设周期的方式获取气象数据，该气象数据可以基于外部传感器探测得到，探测得到的气象数据可以为风力，湿度，日晒程度，潮汐，是否引起气象灾害等数据，如果获取到的气象数据为强风，强降雨，寒流，酸雨，雷雨，洪涝、地质沉降，泥石流等容易有地质沉降、倾塌、或剧烈影响建筑物稳定的自然灾害因素等的恶劣气候下的指定气象数据，则可以启动短周期应急模式，按照实时，秒，分，刻，半小时，小时来获取监测数据。
通过本申请实施例，可以拟合气象数据，在恶劣天气或者自然灾害下，启动短周期应急模式获取监测数据，能够在特殊情况下，通过缩短获取监测数据的周期，及时的获取到被监测建筑的相关监测数据，并进行形变分析，提高了对建筑物进行形变监测处理的及时性。
在一种可选的实施例中，在启动按照第二数据传输周期获取上述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式之后，还包括：
若上述触发条件中的各项均不满足，则关闭按照上述第二数据传输周期获取上述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式。
可选的，第二数据传输周期的数据获取模式(即短周期应急模式)是短期内的一种获取监测数据的方式，当触发条件中的各项均不满足的情况下，可以关闭第二数据传输周期的数据获取模式，按照第一数据传输周期来获取监测数据。
通过本申请实施例，由于短周期应急模式下，数据传输速率快，数据传输、数据存储的压力较大，通过在不满足触发条件的情况下，及时关闭短周期应急模式的方式，能够灵活的调整数据传输模式，避免一直处于短周期应急模式下传输数据造成的数据传输、数据存储的压力大的问题，提高了数据传输的灵活性，减轻了数据传输、数据存储的压力。
在一种可选的实施例中，还包括：根据上述形变趋势调整上述第一数据传输周期的时长。
可选的，还可以根据形变趋势调整第一数据传输周期的长短，若形变趋势越来越大，则适当缩短第一数据传输周期的时长，直到超过趋势变化阈值，则立刻启动短周期应急模式，实时监测。如果形变趋势缓慢，或者符合预期，则保持第一数据传输周期的时长不变。
通过本申请实施例，可以根据形变趋势调整第一数据传输周期的时长，使得以第一数据传输周期进行数据传输的频率能够更加适配被监测建筑，灵活多变，提高了获取监测数据的灵活性。
在一种可选的实施例中，对于上述第一监测数据和上述第二监测数据中的任一监测数据，上述监测数据包括至少一个监测指标的指标值，上述基于获取的监测数据对上述被监测建筑进行形变预警分析，包括以下至少一项：
若获取到各监测指标中存在至少一个监测指标的指标值大于或等于该监测指标对应的指标阈值，则生成上述被监测建筑的第一预警信息并提示；
根据获取到的各监测指标的指标值，确定上述被监测建筑对应的形变状态，若上述形变状态满足预警条件，则生成上述被监测建筑的第二预警信息并提示。
可选的，对于第一监测数据和第二监测数据中的任一监测数据来说，监测数据包括至少一个监测指标的指标值。
在一种可选的实施例中，上述至少一个监测指标包括以下至少一项：
水准数据，高差数据，应力指标数据。
在进行形变预警分析时，可以根据获取到的各监测指标的指标值进行判断，对于任一监测指标来说，若该监测指标的指标值大于或等于该监测指标对应的指标阈值，则需要生成该被监测建筑的第一预警信息并提示。对于不同的监测指标来说，对应的指标阈值是不同的，生成的预警信息也可以是不同的。
在一示例中，若获取到的监测指标中包含水准数据，若水准数据中存在超过水准指标阈值的数据，则生成相应的水准数据超过水准指标阈值的预警信息，并进行提示。若获取到的监测指标中包含高差数据，若高差数据中存在超过高差指标阈值的数据，则生成相应的高差数据超过高差指标阈值的预警信息，并进行提示。若获取到的监测指标中包含应力指标数据，若应力指标数据中存在超过应力指标阈值的数据，则生成相应的应力指标数据超过应力指标阈值的预警信息，并进行提示。其中，指标阈值包括水准指标阈值、高差指标阈值和应力指标阈值。第二预警信息可以为“水准数据存在异常”、“高差数据存在异常”和“应力指标数据存在异常”等等，在此不作限定。
在一示例中，在进行形变预警分析时，以应力指标数据为例，假设获取到了一周内的应力指标数据，对监测到的应力指标数据进行平差处理，剔除无效值，对剩余的数据进行加权平均，保留峰值，平均值，以应力指标阈值作为基础参数，若峰值小于应力指标阈值、且平均值小于应力指标阈值，表明这周内的应力指标数据是安全的；若峰值大于应力指标阈值、且平均值小于应力指标阈值，表明这周内的应力指标数据存在危险数据，需要进行预警；若峰值大于应力指标阈值、且平均值大于应力指标阈值，表明这周内的数据存在高危数据，需要进行报警。对于基于水准数据和高差数据进行预警的过程，可参考对应力数据的描述，在此不再详述。
在进行形变预警分析时，还可以根据获取到的各监测指标的指标值，确定出被监测建筑的形变状态(即前述被监测建筑的形变量)，判断形变状态是否满足预警条件，如果满足，则生成该被监测建筑的第二预警信息，并进行提示。其中，预警条件可以为形变状态大于或等于形变阈值，该第二预警信息可以为“形变状态超过形变阈值”等等，在此不作限定。
其中，形变状态可以理解为一个综合形变量，是基于水准数据、高差数据和应力指标数据分别对应的形变量计算得到的。具体地，将水准数据和水准指标阈值进行相减，得到水准形变量，将高差数据和高差指标阈值进行相减，得到高差形变量，将应力指标数据和应力指标阈值进行相减，得到应力形变量。然后，将水准形变量、高差形变量和应力形变量分别与各自对应的权重进行相乘，并求和，得到最终的形变状态。
通过本申请实施例，既可以依据监测指标本身进行预警，也可以根据监测指标确定出的形变状态进行预警，保证了能够在多种情形下做出预警，提高了预警的全面性。
在一种可选的实施例中，上述根据上述第一监测数据和上述被监测建筑的历史监测数据，确定上述被监测建筑的形变趋势，包括：
对上述第一监测数据进行数据清洗处理，得到清洗后的第一监测数据；
根据清洗后的第一监测数据和上述历史监测数据，确定上述被监测建筑的上述形变趋势；
其中，上述数据清洗处理包括以下至少一项：
清除上述监测数据中的无效数据；
对上述监测数据进行平差处理。
可选的，获取到第一监测数据中可能会存在一些冗余数据或者无效数据，需要对第一监测数据进行数据清洗处理，得到清洗后的第一监测数据，然后使用清洗后的第一监测数据和历史监测数据，来确定被监测建筑的形变趋势，保证形变趋势的准确性。
在进行数据清洗处理时，可以采用清除掉监测数据中的无效数据的处理方式，无效数据可以理解为一组数据中不可能发生的无效值(如不在设定取值范围内的值，可以理解的是，对于不同或不同类别的监测数据，对应的设定取值范围可能是不同的)，举例来说，假设一组应力指标数据为：200，230，300，257，247，15，在这组数据中的15就是典型的无效值。
由于测量仪器的精度不完善和人为因素及外界条件的影响，测量误差总是不可避免的。为了提高成果的质量，处理好这些测量中存在的误差问题，观测值的个数往往要多于确定未知量所必须观测的个数，也就是要进行多余观测。有了多余观测，势必在观测结果之间产生矛盾，此时需要进行平差处理，平差处理是为了对数据进行处理矫正，使其误差达到标准线以下。即平差处理(即测量平差)的目的就在于消除观测结果之间的矛盾而求得观测量的最可靠结果并评定测量成果的精度。
可以使用测量平差法进行平差处理，是基于最小二乘原理的测量数据处理方法，它是利用直接测量采集监测数据，再利用此监测数据结合平差数学模型，得到清洗后的监测数据的过程，估计方法采用“数理统计学”中的“最小二乘法”。
在一示例中，在对被监测建筑的监测数据进行处理时，可以考虑气象数据的因素，引入气象数据，是为了获取消除气象数据影响的，单纯的应力/水准/误差数据。例如，若在大风天气时，应力指标数据有一组巨大的波动，那么就可以计算出风力，风向，空气湿度，温度，辐射对被监测建筑(如大楼)应力的影响，用多组数据算出来一个误差因子，后续再有这种天气，就可以使用当时的风向，风力，空气湿度，温度，辐射和这个误差因子，去处理这组数据，让数据尽可能的趋于一个稳定的线性关系。
通过本申请实施例，通过数据清洗，可以对监测数据进行过滤，去除掉其中的无效数据等，得到清洗后的监测数据，提高了数据质量。
在一种可选的实施例中，还包括：
基于获取的上述第一监测数据、上述第二监测数据或上述历史监测数据中的至少一项，对上述被监测建筑进行评估，得到评估结果，其中，上述评估结果包括以下至少一项：健康程度，应力分析结果，抗灾能力，寿命，建议检修期，受损点。
可选的，除了使用监测数据进行形变预警分析之外，还可以使用获取到的第一监测数据、第二监测数据或历史监测数据中的至少一项，对被监测建筑的健康程度、应力、抗灾能力、建筑寿命、建议检修期、受损点进行评估分析，得到评估结果。将该评估结果应用于智慧城市中，便于有效进行城市管理。
在获取到评估结果之后，还可以将评估结果展示到看板系统、智慧屏或者数据驾驶舱，或者以即时通讯应用，邮箱，短信，电话等方式向相关人员进行通知，等等，在此不作限定。
举例来说，以评估结果中的应力分析结果为例，对应力分析结果相应的展示界面进行说明，该展示界面可以是看板系统、智慧屏、数据驾驶舱或者即时通讯应用等的界面，如图3所示，建筑是长安广场，当前展示的是该长安广场18楼的楼层传感器监测到的相关应力数据的应力分析结果，该展示界面中，左侧为应力标准选项和倾斜角度选项，该应力标准选项中包括三个指标，分别是正向应力、剪应力和综合应力，该倾斜角度选项中包括水平倾角和竖直倾角。界面正中展示的是该长安广场当前楼层是什么(即图中所示的当前楼层：长安广场18楼)，该长安广场18楼的应力分析结果是什么(即图中所示的当前应力：正常范围内)，界面中还展示了该长安广场18楼的平面图的某些位置的应力分析结果(即图中所示的应力正常、应力强于当前标准)。可理解，该界面示意图仅为一个示例，本实施例在此不作任何限定。
通过本申请实施例，可以对监测数据进行深度挖掘，得到评估结果，为被监测建筑赋予了完整的生命周期，提高了数据的有效使用性。
以下结合一示例对本申请实施例中的建筑物的监测方法进行详细说明。
参见图4，图4是本申请实施例提供的另一种可选的建筑物的监测方法的流程示意图，主要步骤如下：
步骤S301，在被监测建筑的关键节点安置水平传感器和测距传感器设定基础参数。
步骤S302，设定数据传输周期，以月、季、年等长周期定期传入形变数据。
步骤S303，恶劣天气或自然灾害下，启动短周期急传模式，按分秒急传数据。
步骤S304，对各项监测指标进行计算，测算形变量，对用户进行预警，告警。
步骤S305，将数据归纳分析，展示到看板系统，智慧屏，数据驾驶舱等。
为了更加清楚的说明对被监测建筑物进行预警的过程，以下结合图4进行详细说明。
参见图5，图5是本申请实施例提供的又一种可选的建筑物的监测方法的流程示意图，主要过程如下：
(1)在被监测建筑上布设传感器(水平器/测距/高差/应力传感器)
(2)向形变监测系统内导入建筑/传感器CAD图纸，经云计算后生成三维(ThreeDimensions，简称3D)建筑-传感器模型。
(3)根据基础地理卫星提供的水准/高差等数据，以及建筑学上的应力指标数据，对3D建筑-传感器进行初始化，将基础参数下发至传感器。
具体地，可以在该3D建筑-传感器模型中，对传感器进行初始化配置，以及数据传递周期、预警阈值、基础参数等进行手动配置。并对传感器传送回的数据进行一个基础的数据分析，如：传感器的服务时间，健康状态，故障分析，各个传感器传送数据平差处理后按照时刻-形变量进行多轴折线图展示，数据环比上周，上月等环状图展示。
如图6a所示，为该安全监测系统中的3D建筑-传感器模型的一个数据分析结果的展示示意图，图6a的正中间为被监测建筑的3D示意图，左上角为关于正向应力、剪应力、水平倾角、竖直倾角和风向分解力的数据分析表，右上角为关于左上角的数据分析表中的各个参数环比去年、环比上季度、环比上月和环比上周的数据分析表，左下角为形变量周期曲线，右下角为关于左上角的数据分析表中的各个参数的环形数据分析图。
其中，基于外部传感器可以探测得到气象数据，气象数据中包括风力，通过对风力作正交分解可以得到风向分解力，该风向分解力包括垂直面力和平行面力。
参见图6b，图6b是本申请实施例提供的一种传感器数据展示示意图。如图6b所示，图中示出了传感器1，传感器2，……，传感器6按照时刻与形变量分布的示意图，从图中可以直观看出传感器所监测到的数据随着时间的变化情况，极大地方便了对被监测建筑的形变预警分析。
(4)设定长周期数据传输模式，传感器按照设定周期(周，半月，月)等长周期，定时向云端传送数据。如果单个应力/水准数据达到对应的指标阈值，直接上传报警。根据每个周期内上传的数据，对比往期数据(即历史监测数据)，进行形变趋势分析，调整下次传输周期长短，若形变趋势越来越大，则适当缩短数据传输周期，直到超过趋势形变阈值，立刻启动短周期应急模式，实时监测。如果趋势缓慢，或者符合预期，保持数据传输周期不变。长短周期交叠分析可通过云计算来规避大量冗余数据，减少传感器传输频率。
(5)短周期模式，拟合气象系统，当地若有强风，强降雨，寒流，酸雨，地质沉降，泥石流等剧烈影响被监测建筑物稳定的自然灾害因素，即可启动此模式，按照时分秒等短周期实时监听数据，并持续进行形变趋势分析，当趋势达到一定程度，如达到形变阈值，则进行预警报警。
具体地，可以拟合气象数据，对该被监测建筑所在的地域进行风力，湿度，日晒程度，潮汐，是否引起气象灾害等，拟合气象数据，自动刷新数据传输周期，根据气象数据和上次传回数据的可靠度，实时刷新回数据传输周期，进行分析预警。并且可以通过绑定管理员的即时通讯应用，邮箱，电话，短信等方式进行通知预警，对该被监测建筑关联的用户进行短消息，邮件等提醒预警。
(6)经过传感器传来的海量数据，通过云计算，进行平差处理，并对被监测建筑进行精准分析评估，将各项环比数据展示出来，包括形变趋势分析，建筑健康程度，建筑抗灾能力分析，传感器布设分布分析，应力分析，建筑抗灾能力评估，建筑寿命评估(即建筑的安全周期)，建筑建议检修期，受损点统计等功能，通过智慧屏，或者是数据驾驶舱展示出来。
通过本申请实施例，通过长短周期交叠传输数据，使用云计算来控制周期长度，避免单一周期的实时监控，规避大量冗余数据的传递/存储，减少了传输成本，降低了存储压力。
数据来源丰富，可通过应力计算、气象数据等进行融合分析，可将形变监测系统与气象系统的计算模型相结合，实现互相关联，预警分析。
数据上云，算法上云，通过大数据与云计算做后盾，对数据进行深度挖掘，为被监测建筑赋予了完整的生命周期。
参见图7，图7是本申请实施例提供的一种建筑物监测装置的结构示意图。本申请实施例提供的建筑物监测装置1包括：
第一监测数据获取模块11，用于按照第一数据传输周期获取被监测建筑的第一监测数据；
形变趋势确定模块12，用于根据上述第一监测数据，确定上述被监测建筑的形变趋势；
第二监测数据获取模块13，用于若上述形变趋势大于或等于趋势变化阈值，则启动按照第二数据传输周期获取上述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式，其中，上述第二数据传输周期小于上述第一数据传输周期；
形变预警分析模块14，用于基于获取的监测数据对上述被监测建筑进行形变预警分析。
在一种可行的实施例中，上述装置还包括气象数据获取模块，上述气象数据获取模块，用于：
实时或按照预设周期获取气象数据；
第二监测数据获取模块，具体用于若气象数据为指定气象数据或形变趋势大于或等于趋势变化阈值，则启动按照上述第二数据传输周期获取上述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式。
在一种可行的实施例中，上述气象数据获取模块，还用于：
在启动按照第二数据传输周期获取上述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式之后，若上述触发条件中的各项均不满足，则关闭按照上述第二数据传输周期获取上述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式。
在一种可行的实施例中，上述装置还包括数据传输周期调整模块，上述数据传输周期调整模块，用于：
根据上述形变趋势调整上述第一数据传输周期的时长。
在一种可行的实施例中，对于上述第一监测数据和上述第二监测数据中的任一监测数据，上述监测数据包括至少一个监测指标的指标值，上述形变预警分析模块，用于以下至少一项：
若获取到各监测指标中存在至少一个监测指标的指标值大于或等于该监测指标对应的指标阈值，则生成上述被监测建筑的第一预警信息并提示；
根据获取到的各监测指标的指标值，确定上述被监测建筑对应的形变状态，若上述形变状态满足预警条件，则生成上述被监测建筑的第二预警信息并提示。
在一种可行的实施例中，上述至少一个监测指标包括以下至少一项：水准数据，高差数据，应力指标数据。
在一种可行的实施例中，上述形变趋势确定模块，用于：
根据上述第一监测数据和上述被监测建筑的历史监测数据，确定上述被监测建筑的形变趋势。
在一种可行的实施例中，上述形变趋势确定模块，用于：
对上述第一监测数据进行数据清洗处理，得到清洗后的第一监测数据；
根据清洗后的第一监测数据和上述历史监测数据，确定上述被监测建筑的上述形变趋势；
其中，上述数据清洗处理包括以下至少一项：
清除上述监测数据中的无效数据；
对上述监测数据进行平差处理。
在一种可行的实施例中，上述装置还包括，评估模块，用于：
基于获取的上述第一监测数据、上述第二监测数据或上述历史监测数据中的至少一项，对上述被监测建筑进行评估，得到评估结果，其中，上述评估结果包括以下至少一项：健康程度，应力分析结果，抗灾能力，寿命，建议检修期，受损点。
本申请实施例中，在获取被监测建筑的监测数据时，按照第一数据传输周期获取第一监测数据，然后，根据获取到的第一监测数据和该被监测建筑的历史监测数据，确定出该被监测建筑的形变趋势，如果形变趋势满足大于或等于趋势形变阈值，表示满足触发条件，此时，启动第二数据传输周期的数据获取模式获取监测数据，即按照第二数据传输周期获取被监测建筑的第二监测数据，其中，第二数据传输周期小于第一数据传输周期，基于获取到的监测数据对被监测建筑进行形变预警分析。采用这种数据传输模式，可以采用自动切换数据传输周期的方式获取监测数据，在形变趋势未超过趋势形变阈值时，采用长周期即第一数据传输周期获取监测数据，在形变趋势超过或等于趋势形变阈值时，采用短周期即第二数据传输周期获取监测数据，这种长短周期交叠的方式来获取监测数据，避免了单一周期传输数据造成的数据传输/存储压力，减少了数据传输成本，降低了数据存储压力。
具体实现中，上述装置1可通过其内置的各个功能模块执行如上述图2中各个步骤所提供的实现方式，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。
参见图8，图8是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。如图8所示，本实施例中的电子设备1000可以包括：处理器1001，网络接口1004和存储器1005，此外，上述电子设备1000还可以包括：用户接口1003，和至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口1003可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1004可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图8所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及设备控制应用程序。
在图8所示的电子设备1000中，网络接口1004可提供网络通讯功能；而用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序。
应当理解，在一些可行的实施方式中，上述处理器1001可以是中央处理单元(central processing unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、专用集成电路(application specific integratedcircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。该存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
具体实现中，上述电子设备1000可通过其内置的各个功能模块执行如上述图2中各个步骤所提供的实现方式，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，被处理器执行以实现图2中各个步骤所提供的方法，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。
上述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例提供的任务处理装置的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。该计算机可读存储介质也可以是该电子设备的外部存储设备，例如该电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,SMC)，安全数字(secure digital,SD)卡，闪存卡(flash card)等。上述计算机可读存储介质还可以包括磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，ROM)或随机存储记忆体(randomaccess memory，RAM)等。进一步地，该计算机可读存储介质还可以既包括该电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。该计算机可读存储介质用于存储该计算机程序以及该电子设备所需的其他程序和数据。该计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行图2中各个步骤所提供的方法。
本申请的权利要求书和说明书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或电子设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或电子设备固有的其它步骤或单元。在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置展示该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已，不能以此来限定本申请之权利范围，因此依本申请权利要求所作的等同变化，仍属本申请所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种建筑物监测方法，其特征在于，包括：
按照第一数据传输周期获取被监测建筑的第一监测数据；
根据所述第一监测数据，确定所述被监测建筑的形变趋势；
若所述形变趋势大于或等于趋势变化阈值，则启动按照第二数据传输周期获取所述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式，其中，所述第二数据传输周期小于所述第一数据传输周期；
基于获取的监测数据对所述被监测建筑进行形变预警分析。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
实时或按照预设周期获取气象数据；
所述若所述形变趋势大于或等于趋势变化阈值，则启动按照第二数据传输周期获取所述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式，包括：
若气象数据为指定气象数据或形变趋势大于或等于趋势变化阈值，则启动按照所述第二数据传输周期获取所述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在启动按照第二数据传输周期获取所述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式之后，还包括：
若所述触发条件中的各项均不满足，则关闭按照所述第二数据传输周期获取所述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述形变趋势调整所述第一数据传输周期的时长。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于所述第一监测数据和所述第二监测数据中的任一监测数据，所述监测数据包括至少一个监测指标的指标值，所述基于获取的监测数据对所述被监测建筑进行形变预警分析，包括以下至少一项：
若获取到各监测指标中存在至少一个监测指标的指标值大于或等于该监测指标对应的指标阈值，则生成所述被监测建筑的第一预警信息并提示；
根据获取到的各监测指标的指标值，确定所述被监测建筑对应的形变状态，若所述形变状态满足预警条件，则生成所述被监测建筑的第二预警信息并提示。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述至少一个监测指标包括以下至少一项：
水准数据，高差数据，应力指标数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一监测数据，确定所述被监测建筑的形变趋势，包括：
根据所述第一监测数据和所述被监测建筑的历史监测数据，确定所述被监测建筑的形变趋势。
8.一种建筑物监测装置，其特征在于，所述装置包括：
第一监测数据获取模块，用于按照第一数据传输周期获取被监测建筑的第一监测数据；
形变趋势确定模块，用于根据所述第一监测数据，确定所述被监测建筑的形变趋势；
第二监测数据获取模块，用于若所述形变趋势大于或等于趋势变化阈值，则启动按照第二数据传输周期获取所述被监测建筑的第二监测数据的数据获取模式，其中，所述第二数据传输周期小于所述第一数据传输周期；
形变预警分析模块，用于基于获取的监测数据对所述被监测建筑进行形变预警分析。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器和存储器相互连接；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器被配置用于在调用所述计算机程序时，执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，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以实现权利要求1至7任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110301698.0A CN113011747A (zh) | 2021-03-22 | 2021-03-22 | 建筑物监测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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