CN114005278B - 一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统及方法，属于道路安全的技术领域。本发明包括传感模块、人工巡检模块、采集传输模块、数据处理模块、监测预警模块以及安全评估模块；本发明通过上述模块自动实现了对公路工程沿线多对象、多结构的荷载与环境作用，以及结构响应参数进行测量、传输、处理、分析、预警和生成安全报告，实现了协同感知、数据同步传输和统一分析管理，满足一体化协同检测和预警需求，构建了完整的基础设施协同监测体系，有效解决了现有系统存在的单体构造物监测范围单一、单独监测难以统一管理和扩展、智能化程度低、存在信息孤岛以及重复建设费用投入大的问题，利于基础设施的安全运营。

Description

一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统及方法

技术领域

本发明涉及道路安全的技术领域，具体是涉及一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统及方法。

背景技术

交通基础设施由于其投资规模大、涉及面广、建设周期长、设计使用期限长、工程管理风险大等因数，并且参与方众多，因此，通过对交通基础设施集群网络进行系统的安全评估研究，及时发现服役交通基础设施网络中存在的安全隐患，提高交通基础设施的安全水平和社会公共安全水平，减小交通基础设施的损伤和破坏，降低由此带来的直接经济损失和因功能失效而带来的间接经济损失，并对安全事故及时发出预警，避免沿线灾难性事故发生，保护人民生命财产安全是至关重要的。

但是，现有用于交通基础设施检测和预警的系统存在较多缺陷，如该系统仅针对单体构造物，监测范围单一，并且，各系统之间存在单独建设，难以实现统一管理和扩展的问题，另外，现有系统智能化程度低，易形成信息孤岛，并且，由于缺乏统一性管理，极易出现重复建设而导致费用投入增大的问题。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，现旨在提供一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统及方法，通过设置传感模块、采集传输模块、人工巡检模块、数据处理模块、监测预警模块以及安全评估模块，实现了自动对公路工程沿线多对象、多结构的荷载与环境作用，以及结构响应参数进行测量、传输、处理以及分析，有效解决了现有系统存在的单体构造物监测范围单一、单独监测难以统一管理和扩展、智能化程度低、存在信息孤岛以及重复建设费用投入大的问题。

具体技术方案如下：

一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统，具有这样的特征，包括：

传感模块，安装于基础设施中，用于测定基础设施工作状态中的各个参数；

人工巡检模块，用于基础设施上传感模块不能覆盖和不能有效测量的位置的参数测定；

采集传输模块，包括数据采集站和传输网络，用于对传感模块的信号数据进行预调理并按采样频率进行模数转换，并将转换后的数据保存至数据采集站以及通过传输网络进行远程传输；

数据处理模块，用于预处理采集传输模块传输过来的数据和人工巡检模块采集的数据，并提交后续模块使用；

监测预警模块，用于接收数据处理模块发出的预警数据并发出预警信号；

安全评估模块，结合数据处理模块中预处理的数据进行在线评估和离线评估，并生成评估报告。

上述的一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统，其中，传感模块包括固定式传感器、车载智能传感器、卫星以及无人机，固定式传感器固定安装于基础设施上，车载智能传感器在基础设施上移动并进行移动检测，卫星和无人机用于基础设施中重点位置实时形变监测。

上述的一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统，其中，固定式传感器包括光纤光栅传感器、模拟信号传感器以及数字信号传感器三种类型，并且，光纤光栅传感器包括光纤温度计、光纤应变计、土压力盒、孔隙水压力计，模拟信号传感器包括三向加速度计、单向加速度计、索力加速度计，数字信号传感器包括温湿度计、动态称重系统、风速仪、位移计、动挠度计。

上述的一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统，其中，数据处理模块的功能包括外场数据的实时解算处理，数据存储，数据采集与传输的设置和控制，工作状态监控、自诊断和自管理，建立数据处理与控制的用户界面，响应用户对已存数据的查询请求及采集数据的控制请求，数据优劣的评估与优良数据的抽取。

上述的一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统，其中，监测预警模块发出的预警信号包括主动安全预警和分级安全预警，主动安全预警是将实时获取的重载车辆信息输入基础设施对应的承载能力评估模型进行仿真计算，通过规划安全行驶路线，保障车辆的安全通行和基础设施的运营安全，分级安全预警是在计算机终端软件界面上以醒目的图形方式和以短信通知管理人员的方式发出预警级别、报警编号和位置、报警监测值和预警值信息。

上述的一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统，其中，在线评估采用基于层次分析法进行技术状况综合评估，并且，层次分析法是将与评估决策总是相关的元素分解成不同结构构造物，并进行定性和定量分析的方法。

上述的一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统，其中，评估报告包括在线评估报告和离线评估报告，在线评估报告的内容包括基础设施基本信息描述、当前时间段内的巡检项目、巡检方法以及巡检执行情况、突发事件描述、巡检结果分析及桥梁技术状况等级评定、养护管理建议以及结论；离线评估报告包括常规离线评估报告和专项离线评估报告，常规离线评估报告的内容包括定期的在线评估报告和年度统计信息，专项离线评估报告包括专项评估内容。

一种高速公路基础设施群智能监测与预警方法，使用到上述的高速公路基础设施群智能监测与预警系统，包括以下几个步骤：

步骤S1，数据采集；

通过传感模块测定基础设施工作状态中的各个参数，并通过采集传输模块传输至数据处理模块，另外，通过人工巡检模块以人工巡检的方式采集传感模块不能覆盖和不能有效测量的位置的数据，并将数据引入数据处理模块；

步骤S2，数据处理；

通过数据处理模块预处理采集传输模块传输过来的数据和人工巡检引入的数据，具体包括：

S21，对外场数据的实时解算处理；

S22，进行数据存储，实现对实时采集的数据的写入，包括数据的存储、格式化以及备份；

S23，完成数据采集、传输的设置和控制；

S24，实现工作状态的监控、自诊断和自动管理；

S25，建立数据处理与控制的用户界面，响应用户对已存数据的查询请求及采集数据的控制请求，数据优劣的评估与优良数据的抽取；

步骤S3，安全预警；

根据数据处理模块中预处理的数据，实现对基础设施的主动安全预警和分级安全预警，并在计算机终端软件界面上以醒目的图形方式表示预警状态和通过短信通知方式通知管理人员；其中，

主动安全预警是选取基础设施中的关键节点，布设覆盖全线的轴载感知系统，并通过轴载感知系统实时获取当前关键节点中的重载车辆信息，并将实时获取的重载车辆信息输入该基础设施的承载能力模型中进行仿真计算，通过规划安全行驶路线，保障车辆的安全通行和基础设施的运营安全；

分级安全预警过程需要先设定预警阈值，分为黄色和红色预警等级，然后确定数据处理模块中预处理的数据中的预警参数，并比较预警参数所处的预警等级，根据预警等级发出预警级别、对应的报警编号和位置以及报警的监测值和预警值。

步骤S4，安全评估；

步骤S4和步骤S3同步或分步进行，根据数据处理模块中存储的数据，完成在线评估和离线评估，并生成对应的在线评估报告和离线评估报告；其中，

在线评估是先按照底层至高层分层次打分，根据关键构造物的底层指标重要程度给予不同的权重，此时，底层指标的评估需要基于评估项目进行，根据数据处理模块中预处理的数据，并考虑步骤S3中安全预警和损伤识别的结果对评估项目进行打分评价，并逐层向上计算桥梁综合技术状况分数，生成在线评估报告；

离线评估是先利用数据处理模块中传感模块和人工巡检采集的数据对初始有限元模型进行修正，建立当前基础设施实际状态的有限元模型，并在获得反映当前基础设施实际力学行为的基础上，通过非线性有限元分析和推导分析，获得当前基础设施在极限状况下的承载能力，得到当前基础设施极限载荷作用下的极限应力、内力和变形，并生成离线评估报告。

上述的一种高速公路基础设施群智能监测与预警方法，其中，车载智能传感器用于基础设施病害移动检测，具体检测方法如下：

首先，对车辆加速度和位置数据采用卡尔曼滤波器进行预处理，建立车辆加速度到路面功率谱谱密度的映射关系，然后结合路面功率谱密度与国际平整度指数之间的换算关系，实现基于加速度的路面平整度检测，其次，对高清影像，拟进行滤波处理，以消除振动、光照等干扰并用直方图均衡化以及灰度变换对相关图像做灰度增强处理，以提高图像背景与裂纹区域的对比度，最后采用基于深度学习的算法对路面裂缝进行识别提取。

上述的一种高速公路基础设施群智能监测与预警方法，其中，卫星用于基础设施中的重点设施实时变形监测，具体监测方法如下：

首先研究不同类型卫星的轨道重复周期，然后确定合理的多路径环境模型的随机模型，最后针对卫星的接收机天线相位中心变化，采用超短基线校正法进行建模，通过数据分析处理得到接收机天线相位中心变化模型，有效体现形变状况。

上述技术方案的积极效果是：

上述的高速公路基础设施群智能监测与预警系统及方法，通过设置传感模块、采集传输模块、人工巡检模块、数据处理模块、监测预警模块以及安全评估模块，实现了自动对公路工程沿线多对象、多结构的荷载与环境作用，以及结构响应参数进行测量、传输、处理以及分析，实现了协同感知、数据同步传输和统一分析管理，构建了完整的基础设施协同监测体系，有效解决了现有系统存在的单体构造物监测范围单一、单独监测难以统一管理和扩展、智能化程度低、存在信息孤岛以及重复建设费用投入大的问题。

附图说明

图1为本发明的一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统的实施例的结构图；

图2为本发明的一种高速公路基础设施群智能监测与预警方法的实施例的流程图。

附图中：1、传感模块；2、采集传输模块；3、数据处理模块；4、人工巡检模块；5、监测预警模块；6、安全评估模块。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，以下实施例结合附图1至附图2对本发明提供的技术方案作具体阐述，但以下内容不作为本发明的限定。

图1为本发明的一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统的实施例的结构图。如图1所示，本实施例提供的高速公路基础设施群智能监测与预警系统包括：传感模块1、人工巡检模块4、采集传输模块2、数据处理模块3、监测预警模块5以及安全评估模块6。

具体的，传感模块1安装于基础设施中，用于测定基础设施工作状态中的各个参数，为后续进行数据分析，安全预警以及安全评估提供数据支撑。

具体的，人工巡检模块4是用于基础设施上传感模块1不能覆盖和不能有效测量的位置的参数测定，如钢箱梁焊缝开裂、涂层劣化等，通过人工巡检的方式能够快速且准确的发生上述问题，为后续实现离线评估中对有限元模型进行修正提供了数据参考，提高了安全状态评估的准确性和科学性，同时，定期、经常检查的检查结果还能作为本实施例中高速公路基础设施群智能监测与预警系统后续运行状态的验证。

具体的，采集传输模块2又包括数据采集站和传输网络，是用于对传感模块1测定的信号数据进行预调理并按采样频率进行模数转换，并将转换后的数据保存至数据采集站以及通过传输网络进行远程传输，实现数据的自动采集和传输，为后续的数据处理提供了条件。

具体的，数据处理模块3是用于预处理采集传输模块2传输过来的数据和人工巡检模块4采集的数据，实现数据处理，同时，为后续其他模块的使用提供了数据支撑。

具体的，监测预警模块5是用于接收数据处理模块3发出的预警数据并发出预警信号，即在数据处理模块3处理相关数据后，监测预警模块5调用数据处理模块3处理后的相关数据并进行预警比对，同时发出预警信号，及时获取危险信息，排除安全隐患。

具体的，安全评估模块6是用于结合数据处理模块3中预处理的数据进行在线评估和离线评估，并生成评估报告，为基础设施的养护、维修、专家论证与决策提供了参考。

更加具体的，传感模块1又包括固定式传感器、车载智能传感器、卫星以及无人机，此时，固定式传感器固定安装于基础设施上，实现对基础设施的定点监测，车载智能传感器在基础设施上移动并进行移动检测，以及卫星和无人机用于基础设施中重点位置实时形变监测，充分利用了新兴技术装备，实现了大规模智能感知设备跨网络远程协同感知，数据同步安全传输和多方式发布，构建异构监测特征数据的相关性分析体系，实现结构化标准数据转化和存储技术，从而建立一套完整的星、空、地、体一体化系统监测系统，数据更全面且准确，监测更科学。

更加具体的，固定式传感器又包括光纤光栅传感器、模拟信号传感器以及数字信号传感器三种类型。此时，光纤光栅传感器又包括光纤温度计、光纤应变计、土压力盒、孔隙水压力计，其中，光纤温度计安装在桥梁主梁跨中、结构物支点受力较大的截面等位置，对结构温度进行监测；光纤应变计安装在桥梁主梁跨中、结构物支点受力较大的截面等位置，以及隧道拱顶及两侧侧墙位置，用于监测结构应变 。模拟信号传感器又包括三向加速度计、单向加速度计、索力加速度计，其中，三向加速度计安装在桥梁中支点墩柱底部位置，用于监测、分析地震情况；单向加速度计安装布设在跨中截面主梁底板位置，用于监测结构振动；索力加速度计安装在斜拉桥索结构中索力最大的最长索和具有代表性的中间索位置，用于监测拉索索力和索力分布情况。数字信号传感器又包括温湿度计、动态称重系统、风速仪、位移计、动挠度计，其中，温湿度计安装于桥梁墩顶、主跨跨中截面、主梁钢箱室内位置，对环境中的温湿度进行监测；动态称重系统选取高速入口位置、枢纽互通等关键节点位置的行车道或者应急车道上布设，用于监测车辆荷载；风速仪安装于斜拉桥中部位置的两侧拉索和其他类型桥梁的中跨跨中位置，对经过桥梁的空气的流速进行测定；位移计安装在伸缩缝位置，用于监测结构纵向位移与横向位移；动挠度计安装在桥梁的主梁跨中截面，用于监测主梁挠度。

更加具体的，数据处理模块3的功能包括外场数据的实时解算处理，数据存储，数据采集与传输的设置和控制，工作状态监控、自诊断和自管理，建立数据处理与控制的用户界面，响应用户对已存数据的查询请求及采集数据的控制请求，数据优劣的评估与优良数据的抽取，满足数据处理和用户操作响应需求。

更加具体的，监测预警模块5发出的预警信号分为主动安全预警和分级安全预警，主动安全预警是将实时获取的重载车辆信息输入基础设施对应的承载能力评估模型进行仿真计算，通过规划安全行驶路线，保障车辆的安全通行和基础设施的运营安全；而分级安全预警是在计算机终端软件界面上以醒目的图形方式和以短信通知管理人员的方式发出预警级别、报警编号和位置、报警监测值和预警值信息。通过主动安全预警和分级安全预警实现了对基础设施最大的保护，使得工作人员能及时获取当前基础设施的安全风险，提高了该基础设施上相关车辆的行驶安全。值得指出的是，承载能力评估模型是依据结构力学分析计算软件建立的用户评估桥梁等基础设施承载能力的模型，能实现评估即可。

更加具体的，安全评估模块6进行的在线评估是采用基于层次分析法进行技术状况综合评估，实现对基础设施的安全性进行准确且科学的评估。值得指出的是，层次分析法是将与评估决策总是相关的元素分解成不同结构构造物，并进行定性和定量分析的方法。

更加具体的，安全评估模块6生成的评估报告又包括在线评估报告和离线评估报告，在线评估报告对应的在线评估过程，离线评估报告对应的离线评估过程。此时，在线评估报告的内容又包括基础设施基本信息描述、当前时间段内的巡检项目、巡检方法以及巡检执行情况、突发事件描述、巡检结果分析及桥梁技术状况等级评定、养护管理建议以及结论；而离线评估报告又分为常规离线评估报告和专项离线评估报告，并且，常规离线评估报告的内容既包括了定期的在线评估报告，又包括了年度统计信息，而专项离线评估报告的内容则根据专项评估的要求决定，主要涉及专项评估内容。通过生成的在线评估报告和离线评估报告，为后期基础设施的养护维修、专家论证与决策等提供了参考。

另外，本实施例还提供了利用上述高速公路基础设施群智能监测与预警系统进行高速公路基础设施群智能监测与预警的方法，图2为本发明的一种高速公路基础设施群智能监测与预警方法的实施例的流程图，如图2所示，包括以下几个步骤：

步骤S1，数据采集；

通过传感模块1测定基础设施工作状态中的各个参数，并通过采集传输模块2传输至数据处理模块3，另外，通过人工巡检模块4以人工巡检的方式采集传感模块1不能覆盖和不能有效测量的位置的数据，并将数据引入数据处理模块3；

步骤S2，数据处理；

通过数据处理模块3预处理采集传输模块2传输过来的数据和人工巡检引入的数据，预处理过程具体包括：

S21，对外场数据的实时解算处理；

S22，进行数据存储，实现对实时采集的数据的写入，包括数据的存储、格式化以及备份；

S23，完成数据采集、传输的设置和控制；

S24，实现工作状态的监控、自诊断和自动管理；

S25，建立数据处理与控制的用户界面，响应用户对已存数据的查询请求及采集数据的控制请求，数据优劣的评估与优良数据的抽取；

步骤S3，安全预警；

根据数据处理模块3中预处理的数据，实现对基础设施的主动安全预警和分级安全预警，并在计算机终端软件界面上以醒目的图形方式表示预警状态和通过短信通知方式通知管理人员；其中，

主动安全预警是选取基础设施中的关键节点，布设覆盖全线的轴载感知系统，并通过轴载感知系统实时获取当前关键节点中的重载车辆信息，并将实时获取的重载车辆信息输入该基础设施的承载能力模型中进行仿真计算，通过规划安全行驶路线，保障车辆的安全通行和基础设施的运营安全，值得指出的是，上述基础设施中的关键节点可以是高速入口、枢纽互通以及典型构造物等，另外，轴载感知系统为动态称重系统，通过若干传感装置实现动态测量运动中的车辆通过时间、轴重、总重、车速、轴距等参数的结构，实现对车辆的动态测量。

分级安全预警过程需要先设定预警阈值，分为黄色和红色预警等级，然后确定数据处理模块3中预处理的数据中的预警参数，并比较预警参数所处的预警等级，根据预警等级发出预警级别、对应的报警编号和位置以及报警的监测值和预警值。值得指出的是，当处于黄色预警等级时，是提醒管养单位对环境、荷载、结构整体或局部响应加强关注，并进行跟踪观察；当处于红色预警等级时，是警示管养单位对环境、载荷、结构整体或局部响应连续密切关注，查明报警原因，采取适当检查、应急管理措施以确保基础设施安全运营，并应及时进行结构安全评估。

步骤S4，安全评估；

步骤S4和步骤S3同步或分步进行，根据数据处理模块3中存储的数据，完成在线评估和离线评估，并生成对应的在线评估报告和离线评估报告；其中，

在线评估是先按照底层至高层分层次打分，根据关键构造物的底层指标重要程度给予不同的权重，此时，底层指标的评估需要基于评估项目进行，根据数据处理模块3中预处理的数据，并考虑步骤S3中安全预警和损伤识别的结果对评估项目进行打分评价，并逐层向上计算桥梁综合技术状况分数，生成在线评估报告；

离线评估是先利用数据处理模块3中传感模块1和人工巡检采集的数据对初始有限元模型进行修正，建立当前基础设施实际状态的有限元模型，并在获得反映当前基础设施实际力学行为的基础上，通过非线性有限元分析和推导分析，获得当前基础设施在极限状况下的承载能力，得到当前基础设施极限载荷作用下的极限应力、内力和变形，并生成离线评估报告。

值得指出的是，车载智能传感器用于基础设施病害移动检测，具体检测方法如下：

首先，对车辆加速度和位置数据采用卡尔曼滤波器进行预处理，建立车辆加速度到路面功率谱谱密度的映射关系，然后结合路面功率谱密度与国际平整度指数之间的换算关系，实现基于加速度的路面平整度检测，其次，对高清影像，拟进行滤波处理，以消除振动、光照等干扰并用直方图均衡化以及灰度变换对相关图像做灰度增强处理，以提高图像背景与裂纹区域的对比度，最后采用基于深度学习的算法对路面裂缝进行识别提取。值得指出的是，基于深度学习的算法可以是一种基于深度学习的目标检测的方法，使用了网络，是将采集到或预先设想的大量路面图像等参数作为网络的输入，对网络进行训练，后续将监测过程中采集到的相关图像输入到训练好的网络中，识别提取出相关图像中的裂缝信息。

另外，卫星为北斗/GNSS导航卫星，卫星用于基础设施中的重点设施实时变形监测，具体监测方法如下：

首先研究不同类型卫星的轨道重复周期，然后确定合理的多路径环境模型的随机模型，最后针对卫星的接收机天线相位中心变化，采用超短基线校正法进行建模，通过数据分析处理得到接收机天线相位中心变化模型，有效体现形变状况。值得指出的是，多路径环境模型的随机模型是针对多路径效应的变化规律，结合基础设施反射面对反射型号影响的研究，确定时间常数、随机游走以及白噪声三种随机模型。

同样的，无人机能通过航拍实现对重点设施的形变监测，通过比较前后图像得到变化的模型，同样能体现形变状况。

本实施例提供的高速公路基础设施群智能监测与预警系统及方法，包括传感模块1、人工巡检模块4、采集传输模块2、数据处理模块3、监测预警模块5以及安全评估模块6，通过上述模块自动实现了对公路工程沿线多对象、多结构的荷载与环境作用，以及结构响应参数进行测量、传输、处理、分析、预警和生成安全报告，实现了协同感知、数据同步传输和统一分析管理，满足一体化协同检测和预警需求，构建了完整的基础设施协同监测体系，有效解决了现有系统存在的单体构造物监测范围单一、单独监测难以统一管理和扩展、智能化程度低、存在信息孤岛以及重复建设费用投入大的问题，利于基础设施的安全运营。

以上仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种高速公路基础设施群智能监测与预警方法，包括以下几个步骤：

步骤S1，数据采集；

通过传感模块测定基础设施工作状态中的各个参数，并通过采集传输模块传输至数据处理模块，另外，通过人工巡检模块以人工巡检的方式采集所述传感模块不能覆盖和不能有效测量的位置的数据，并将数据引入所述数据处理模块；

步骤S2，数据处理；

通过所述数据处理模块预处理所述采集传输模块传输过来的数据和人工巡检引入的数据，具体包括：

S21，对外场数据的实时解算处理；

S22，进行数据存储，实现对实时采集的数据的写入，包括数据的存储、格式化以及备份；

S23，完成数据采集、传输的设置和控制；

S24，实现工作状态的监控、自诊断和自动管理；

S25，建立数据处理与控制的用户界面，响应用户对已存数据的查询请求及采集数据的控制请求，数据优劣的评估与优良数据的抽取；

步骤S3，安全预警；

根据所述数据处理模块中预处理的数据，实现对所述基础设施的主动安全预警和分级安全预警，并在计算机终端软件界面上以醒目的图形方式表示预警状态和通过短信通知方式通知管理人员；其中，

所述主动安全预警是选取所述基础设施中的关键节点，布设覆盖全线的轴载感知系统，并通过所述轴载感知系统实时获取当前关键节点中的重载车辆信息，并将实时获取的所述重载车辆信息输入该所述基础设施的承载能力模型中进行仿真计算，通过规划安全行驶路线，保障车辆的安全通行和基础设施的运营安全；

所述分级安全预警过程需要先设定预警阈值，分为黄色和红色预警等级，然后确定所述数据处理模块中预处理的数据中的预警参数，并比较所述预警参数所处的预警等级，根据所述预警等级发出预警级别、对应的报警编号和位置以及报警的监测值和预警值；

步骤S4，安全评估；

步骤S4和步骤S3同步或分步进行，根据所述数据处理模块中存储的数据，完成在线评估和离线评估，并生成对应的在线评估报告和离线评估报告；其中，

所述在线评估是先按照底层至高层分层次打分，根据关键构造物的底层指标重要程度给予不同的权重，此时，底层指标的评估需要基于评估项目进行，根据所述数据处理模块中预处理的数据，并考虑步骤S3中安全预警和损伤识别的结果对评估项目进行打分评价，并逐层向上计算桥梁综合技术状况分数，生成所述在线评估报告；

所述离线评估是先利用所述数据处理模块中所述传感模块和所述人工巡检采集的数据对初始有限元模型进行修正，建立当前所述基础设施实际状态的有限元模型，并在获得反映当前所述基础设施实际力学行为的基础上，通过非线性有限元分析和推导分析，获得当前所述基础设施在极限状况下的承载能力，得到当前所述基础设施极限载荷作用下的极限应力、内力和变形，并生成所述离线评估报告。

2.根据权利要求1所述的高速公路基础设施群智能监测与预警方法，其特征在于，包括高速公路基础设施群智能监测与预警系统，且高速公路基础设施群智能监测与预警系统包括：

所述传感模块，安装于所述基础设施中，用于测定所述基础设施工作状态中的各个参数；

所述人工巡检模块，用于所述基础设施上所述传感模块不能覆盖和不能有效测量的位置的参数测定；

所述采集传输模块，包括数据采集站和传输网络，用于对所述传感模块的信号数据进行预调理并按采样频率进行模数转换，并将转换后的数据保存至所述数据采集站以及通过所述传输网络进行远程传输；

所述数据处理模块，用于预处理所述采集传输模块传输过来的数据和所述人工巡检模块采集的数据，并提交后续模块使用；

监测预警模块，用于接收所述数据处理模块发出的预警数据并发出预警信号；

安全评估模块，结合所述数据处理模块中预处理的数据进行在线评估和离线评估，并生成评估报告。

3.根据权利要求2所述的高速公路基础设施群智能监测与预警方法，其特征在于，所述传感模块包括固定式传感器、车载智能传感器、卫星以及无人机，所述固定式传感器固定安装于所述基础设施上，所述车载智能传感器在所述基础设施上移动并进行移动检测，所述卫星和所述无人机用于所述基础设施中重点位置实时形变监测。

4.根据权利要求3所述的高速公路基础设施群智能监测与预警方法，其特征在于，所述固定式传感器包括光纤光栅传感器、模拟信号传感器以及数字信号传感器三种类型，并且，所述光纤光栅传感器包括光纤温度计、光纤应变计、土压力盒、孔隙水压力计，所述模拟信号传感器包括三向加速度计、单向加速度计、索力加速度计，所述数字信号传感器包括温湿度计、动态称重系统、风速仪、位移计、动挠度计。

5.根据权利要求4所述的高速公路基础设施群智能监测与预警方法，其特征在于，所述数据处理模块的功能包括外场数据的实时解算处理，数据存储，数据采集与传输的设置和控制，工作状态监控、自诊断和自管理，建立数据处理与控制的用户界面，响应用户对已存数据的查询请求及采集数据的控制请求，数据优劣的评估与优良数据的抽取。

6.根据权利要求5所述的高速公路基础设施群智能监测与预警方法，其特征在于，所述监测预警模块发出的所述预警信号包括主动安全预警和分级安全预警，所述主动安全预警是将实时获取的重载车辆信息输入所述基础设施对应的承载能力评估模型进行仿真计算，通过规划安全行驶路线，保障车辆的安全通行和基础设施的运营安全，分级安全预警是在计算机终端软件界面上以醒目的图形方式和以短信通知管理人员的方式发出预警级别、报警编号和位置、报警监测值和预警值信息。

7.根据权利要求6所述的高速公路基础设施群智能监测与预警方法，其特征在于，所述在线评估采用基于层次分析法进行技术状况综合评估，并且，所述层次分析法是将与评估决策总是相关的元素分解成不同结构构造物，并进行定性和定量分析的方法。

8.根据权利要求7所述的高速公路基础设施群智能监测与预警方法，其特征在于，所述评估报告包括在线评估报告和离线评估报告，所述在线评估报告的内容包括基础设施基本信息描述、当前时间段内的巡检项目、巡检方法以及巡检执行情况、突发事件描述、巡检结果分析及桥梁技术状况等级评定、养护管理建议以及结论；所述离线评估报告包括常规离线评估报告和专项离线评估报告，所述常规离线评估报告的内容包括定期的在线评估报告和年度统计信息，所述专项离线评估报告包括专项评估内容。

9.根据权利要求3所述的高速公路基础设施群智能监测与预警方法，其特征在于，所述车载智能传感器用于所述基础设施病害移动检测，具体检测方法如下：

首先，对车辆加速度和位置数据采用卡尔曼滤波器进行预处理，建立车辆加速度到路面功率谱谱密度的映射关系，然后结合路面功率谱密度与国际平整度指数之间的换算关系，实现基于加速度的路面平整度检测，其次，对高清影像，拟进行滤波处理，以消除振动、光照干扰并用直方图均衡化以及灰度变换对相关图像做灰度增强处理，以提高图像背景与裂纹区域的对比度，最后采用基于深度学习的算法对路面裂缝进行识别提取。

10.根据权利要求3所述的高速公路基础设施群智能监测与预警方法，其特征在于，所述卫星用于所述基础设施中的重点设施实时变形监测，具体监测方法如下：

首先研究不同类型卫星的轨道重复周期，然后确定合理的多路径环境模型的随机模型，最后针对卫星的接收机天线相位中心变化，采用超短基线校正法进行建模，通过数据分析处理得到接收机天线相位中心变化模型，有效体现形变状况。

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