CN115601944B - 具有高准确度的数据监控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种具有高准确度的数据监控方法，包含：在待监控的建筑项目的不同位置的设置多个检测传感器；通过后台服务器对多个检测传感器生成关联图，每个检测传感器为一个连接节点，每个连接节点与其他至少一个连接节点相连；在接收到的多个检测数据中的一个大于等于报警值时，将检测数据大于等于报警值的检测传感器作为主传感器，将与主传感器直接连接的检测传感器作为辅助传感器，后台服务器根据若干辅助传感器的检测数据判定主传感器的状态；在判定主传感器的状态为正常时，后台服务器执行报警操作。本发明提供的具有高准确度的数据监控方法，能够对上传的检测数据超过风险指标的检测传感器先进行状态判断，从而避免错误的报警操作。

Description

具有高准确度的数据监控方法

技术领域

本发明属于建筑物数据监测技术领域，具体涉及一种具有高准确度的数据监控方法。

背景技术

随着科学技术的不断进步，社会的数字化程度不断提高，对于建筑项目的风险监控也逐渐转换为通过一些自动化检测设备以及云平台进行自动监控。具体地，通过在建筑项目的不同位置设置传感器，如振动传感器、倾斜传感器或压力传感器对建筑物进行相关数据的采集并上传到云平台，通过云平台对数据进行自动化处理分析以识别建筑物是否存在风险。

现有技术存在的问题是：检测设备工作过程中可能存在故障，导致检测的数据不准确。风险管理人员在接收到基于不准确的检测数据下发的错误的报警指令后仍然需要到项目现场进行风险排查，从而导致人力资源的浪费。

发明内容

本发明提供了一种具有高准确度的数据监控方法解决上述提到的技术问题，具体采用如下的技术方案：

一种具有高准确度的数据监控方法，包含以下步骤：

在待监控的建筑项目的不同位置的设置多个检测传感器，多个检测传感器将检测数据周期性发送至后台服务器；

通过后台服务器对多个检测传感器生成关联图，在关联图中，每个检测传感器作为一个连接节点，每个连接节点与其他至少一个连接节点相连；

在接收到的多个检测数据中的一个大于等于报警值时，将检测数据大于等于报警值的检测传感器作为主传感器，将关联图中与主传感器直接连接的检测传感器作为辅助传感器，后台服务器根据若干辅助传感器的检测数据判定主传感器的状态；

在判定主传感器的状态为正常时，后台服务器执行报警操作。

进一步地，在待监控的建筑项目的不同位置的设置多个检测传感器之后，具有高准确度的数据监控方法还包含：

将待监控的建筑项目划分为不同的监控区域；

将多个检测传感器按照其所属的监控区域划分为相互独立的监控设备组；

通过后台服务器对每个监控设备组生成一个排序信息并将排序信息发送至对应的监控设备组下的所有的检测传感器，排序信息中包含监控设备组中每个检测传感器采集上传数据的顺序；

检测传感器根据排序信息执行数据检测上传操作，从而在每一个上传时间点，每个监控设备组中的一个检测传感器进行数据检测上传；

通过后台服务器对多个监控设备组中的多个检测传感器都生成对应的关联图；

在接收到的多个检测数据中的一个大于等于报警值时，后台服务器发送判定信息至主传感器和辅助传感器；

主传感器和辅助传感器在接下来的上传时间点执行数据检测上传操作；

若主传感器上传的检测数据仍然大于等于报警值，则后台服务器根据若干辅助传感器的检测数据判定主传感器的状态。

进一步地，后台服务器根据若干辅助传感器的检测数据判定主传感器的状态的具体方法为：

若干辅助传感器中的至少一个辅助传感器的检测数据大于等于预警值，则判定为主传感器的状态为正常，反之则判定为主传感器的状态为异常，预警值小于报警值。

进一步地，在判定主传感器的状态为异常时，后台服务器发送重启指令至主传感器；

主传感器接收到重启指令后执行重启操作；

当重启后的主传感器的状态在预设时间内再次被判定为异常时，后台服务器切断主传感器，并执行异常提示操作。

进一步地，预警值与报警值的比值范围为大于等于0.95且小于1。

进一步地，生成关联图的具体方法为：

获取每一个检测传感器相互之间的距离；

设定距离阈值；

将每个检测传感器作为一个连接节点，将相互之间的距离小于等于距离阈值的检测传感器所代表的连接节点通过连接线连接形成关联图。

进一步地，获取每一个检测传感器相互之间的距离的具体方法为：

根据待监控的建筑项目建立3D模型；

根据检测传感器在建筑项目中的实际位置在3D模型中进行对应标记；

获取两个检测传感器在3D模型中的距离值以及3D模型的缩放比例计算出两个检测传感器的距离。

进一步地，在将相互之间的距离小于等于距离阈值的检测传感器所代表的连接节点通过连接线连接形成关联图中，通过连接线的边长表示两个检测传感器之间的距离权重。

进一步地，后台服务器根据若干辅助传感器的检测数据判定主传感器的状态的具体方法为：

根据检测数据大于等于预警值的辅助传感器的数量以及距离权重计算判定值，若判定值超过预设判定阈值，则判定为主传感器的状态为正常，反之则判定为主传感器的状态为异常，预警值小于报警值。

进一步地，后台服务器根据若干辅助传感器的检测数据判定主传感器的状态的具体方法为：

挑选出检测数据大于等于预警值的辅助传感器，根据检测数据以及对应的距离权重计算判定值，若判定值超过预设判定阈值，则判定为主传感器的状态为正常，反之则判定为主传感器的状态为异常，预警值小于报警值。

本发明的有益之处还在于所提供的具有高准确度的数据监控方法，能够对上传的检测数据超过风险指标的检测传感器先进行状态判断，在检测传感器状态正常时进行报警操作，从而避免错误报警。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明的一种具有高准确度的数据监控方法的示意图；

图2是关联图的示意图；

图3是本发明的另一实施例的一种具有高准确度的数据监控方法的示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

本申请揭示可一种具有高准确度的数据监控方法，用于对建筑项目进行实时监测。可以理解的是，对建筑物进行的数据监控包含但不限于通过振动传感器检测震动数据、倾斜传感器检测倾斜数据以及压力传感器检测受力数据等。可以根据建筑项目的具体需求选择其中至少一种传感器进行数据检测。

如图1所示，本申请的具有高准确度的数据监控方法主要包含以下步骤：S1：在待监控的建筑项目的不同位置的设置多个检测传感器，多个检测传感器将检测数据周期性发送至后台服务器。S2：通过后台服务器对多个检测传感器生成关联图，在关联图中，每个检测传感器作为一个连接节点，每个连接节点与其他至少一个连接节点相连。S3：在接收到的多个检测数据中的一个大于等于报警值时，将检测数据大于等于报警值的检测传感器作为主传感器，将关联图中与主传感器直接连接的检测传感器作为辅助传感器，后台服务器根据若干辅助传感器的检测数据判定主传感器的状态。S4：在判定主传感器的状态为正常时，后台服务器执行报警操作。通过上述步骤，能够对上传的检测数据超过风险指标的检测传感器进行状态判断，从而避免基于故障的检测传感器上传的错误数据而产生的报警操作。以下具体介绍上述步骤。

对于步骤S1：在待监控的建筑项目的不同位置的设置多个检测传感器，多个检测传感器将检测数据周期性发送至后台服务器。

对于步骤S2：通过后台服务器对多个检测传感器生成关联图。如图2所示，在关联图中，每个检测传感器作为一个连接节点，每个连接节点与其他至少一个连接节点相连。

作为一种优选的实施方式，本申请中，生成关联图的具体方法为：获取每一个检测传感器相互之间的距离。设定距离阈值。将每个检测传感器作为一个连接节点，将相互之间的距离小于等于距离阈值的检测传感器所代表的连接节点通过连接线连接形成关联图。距离阈值可以根据实际情况进行设定。

可以理解的是，相互之间距离越近的传感器，其关联性越大。通过传感器之间的距离能够快速识别出每个传感器对应的有关联的传感器。关联图的生成仅需管理人员设定一个合适的距离阈值即可自动生成。且距离阈值能够根据需要随时进行调节。在对距离阈值进行调整后，又能够快速自动生成新的关联图。

其中，获取每一个检测传感器相互之间的距离的具体方法为：

根据待监控的建筑项目建立3D模型。根据检测传感器在建筑项目中的实际位置在3D模型中进行对应标记。获取两个检测传感器在3D模型中的距离值以及3D模型的缩放比例计算出两个检测传感器的距离。

对于步骤S3：在接收到的多个检测数据中的一个大于等于报警值时，将检测数据大于等于报警值的检测传感器作为主传感器，将关联图中与主传感器直接连接的检测传感器作为辅助传感器，后台服务器根据若干辅助传感器的检测数据判定主传感器的状态。

可以理解的是，这些检测传感器彼此之间并不是孤立的。在传感器都工作正常的情况下，相邻的检测传感器检测到的数据具有相同的趋势。以倾斜传感器为例，假设正常的倾斜角度小于5°。当其中一个倾斜传感器检测到的数据为6℃，表示这个倾斜传感器所检测的区域存在异常状况。受该倾斜区域的影响，与这个存在异常的倾斜传感器距离较为接近的其他的几个倾斜传感器的数据也会存在升高的现象。因此，可以根据这样的现象，通过相邻的倾斜传感器的表现来反向判断存在异常的倾斜传感器是否正常。

具体而言，后台服务器根据若干辅助传感器的检测数据判定主传感器的状态的具体方法为：

若干辅助传感器中的至少一个辅助传感器的检测数据大于等于预警值，则判定为主传感器的状态为正常，反之则判定为主传感器的状态为异常，预警值小于报警值。预警值与报警值的比值范围为大于等于0.95且小于1。在本申请中，预警值与报警值的比值取值为0.96。

对于步骤S4：在判定主传感器的状态为正常时，后台服务器执行报警操作。

具体而言，后台服务器执行报警操作的具体方法为：向管理人员的移动设备发送报警信息。

可以理解的是，为了确定报警信息是否及时被处理，在将报警信息发送至管理人员的移动设备中后，在预设时间内周期性接收管理人员的移动设备发送的定位信息，并将定位信息和建筑项目的位置进行对比，以判断管理人员是否在预设时间内达到建筑项目所在地。管理人员到达建筑物对问题进行核对后上传处理报告。

可以理解的是，在判定主传感器的状态为异常时，后台服务器发送重启指令至主传感器。主传感器接收到重启指令后执行重启操作。当重启后的主传感器的状态在预设时间内再次被判定为异常时，后台服务器切断主传感器，并执行异常提示操作。

所谓的后台服务器切断主传感器是指控制后台服务器不再进行数据采集和上传操作。执行异常提示操作的具体方法为：向管理人员的移动设备发送异常提示信息。

作为一种更为优选的实施方式，在生成关联图的过程中，在将相互之间的距离小于等于距离阈值的检测传感器所代表的连接节点通过连接线连接形成关联图的步骤里，通过连接线的边长表示两个检测传感器之间的距离权重。即关联图还包含了距离权重信息。两个传感器的距离越小，距离权重越大。

这样，后台服务器根据若干辅助传感器的检测数据判定主传感器的状态的具体方法还可以为：

根据检测数据大于等于预警值的辅助传感器的数量以及对应的距离权重计算判定值，若判定值超过预设判定阈值，则判定为主传感器的状态为正常，反之则判定为主传感器的状态为异常，预警值小于报警值。

举例说明，假设主传感器具有10个对应的辅助传感器。检测数据大于等于预警值的辅助传感器的数量为5个，这5个辅助传感器与主传感器的距离阈值分别为0.7，0.7，0.8，0.9和0.6。则最终计算的判定值为0.7＋0.7＋0.8＋0.9＋0.6=3.7，将3.7与预设的判定阈值进行比较，确认该主传感器的状态是否正常。

同样的，后台服务器根据若干辅助传感器的检测数据判定主传感器的状态的具体方法也可以为：

挑选出检测数据大于等于预警值的辅助传感器，根据检测数据以及对应的距离权重计算判定值，若判定值超过预设判定阈值，则判定为主传感器的状态为正常，反之则判定为主传感器的状态为异常，预警值小于报警值。

举例说明，假设传感器检测的数据是压力值。假设主传感器具有10个对应的辅助传感器。检测数据大于等于预警值（预警值为95N，报警值为100N）的辅助传感器的数量为4个，分别为96N，98N，98N和97N，这4个辅助传感器与主传感器的距离阈值分别为0.7，0.8，0.9和0.6。则最终计算的判定值为96×0.7＋98×0.8＋98×0.9＋97×0.6=292，再将292与预设的判定阈值进行比较，确认该主传感器的状态是否正常。

作为一种优选的实施方式，具有高准确度的数据监控方法还包含：

后台服务器还获取待监控的建筑项目所在区域的温度信息，并根据温度信息对接收到的检测数据进行校正。

可以理解的是，传感器检测到的这些数据，处于一个合理的数值范围内意味着建筑项目当前的状态较为正常。但是即便建筑物本身没有任何变化，但是其处在不同的温度下，这些传感器检测到的检测数据也是有差异的，这是由建筑物本身的材料收到环境因素的影响造成的。

为了避免温度差异造成的判断不准确，在本申请中，后台采集的数据还包含建筑项目所在区域的温度信息，通过温度值对所有的检测传感器上传的检测数据进行校正。

在本申请中，报警值和预警值是针对温度为25℃的时设定的。若当前的环境温度大于25℃，例如为30℃，则根据30℃与25℃的差值大小，对检测数据进行缩小处理。若当前的环境温度小于25℃，例如为15℃，则根据15℃与25℃的差值大小，对检测数据进行放大处理。通过上述调整，减小了温差造成的检测数据不准确的情况。

如图3所示，为本申请的具有高准确度的数据监控方法另一实施方式，主要包含以下步骤：

S10：在待监控的建筑项目的不同位置的设置多个检测传感器，多个检测传感器将检测数据周期性发送至后台服务器。

S20：将待监控的建筑项目划分为不同的监控区域。

S30：将多个检测传感器按照其所属的监控区域划分为相互独立的监控设备组。

S40：通过后台服务器对每个监控设备组生成一个排序信息并将排序信息发送至对应的监控设备组下的所有的检测传感器，排序信息中包含监控设备组中每个检测传感器采集上传数据的顺序。

S50：检测传感器根据排序信息执行数据检测上传操作，从而在每一个上传时间点，每个监控设备组中的一个检测传感器进行数据检测上传。

在一个上传时间点，从每个监控区域对应的监控设备组中选择一个检测传感器来进行数据检测上传，剩余的检测传感器不工作。通过一个检测传感器的状态来近似的表示其对应的监控区域的状态。对于一个监控区域，由于其对应的监控设备组每次选择的检测传感器是不同的，这样，当这个监控区域的检测传感器经过一轮工作后，每个传感器仅工作一次，但后台服务器得到的检测数据基本反应了这个监控区域的所有位置的情况。这样极大的节省了检测传感器的能耗。

作为一种优选的实施方式，检测传感器为无线传感器，具有独立的供电电源。检测传感器在非工作期间进入低功耗休眠模式。

S60：通过后台服务器对多个监控设备组中的多个检测传感器都生成对应的关联图，在关联图中，每个检测传感器作为一个连接节点，每个连接节点与其他至少一个连接节点相连。

S70：在接收到的多个检测数据中的一个大于等于报警值时，将检测数据大于等于报警值的检测传感器作为主传感器，将关联图中与主传感器直接连接的检测传感器作为辅助传感器，后台服务器发送判定信息至主传感器和辅助传感器。

S80：主传感器和辅助传感器在接下来的上传时间点执行数据检测上传操作。

S90：若主传感器上传的检测数据仍然大于等于报警值，则后台服务器根据若干辅助传感器的检测数据判定主传感器的状态。

S100：在判定主传感器的状态为正常时，后台服务器执行报警操作。

其中相关步骤的具体操作参考前述的说明。

在判定主传感器的状态为异常时，后台服务器发送重启指令至主传感器。主传感器接收到重启指令后执行重启操作。当重启后的主传感器的状态在预设时间内再次被判定为异常时，后台服务器切断主传感器。

可以理解的是，当切断了该主传感器后，后台服务器根据对应的监控设备组中剩余的检测传感器重新生成一个新的排序信息并发送至该监控设备组下的剩余的所有的检测传感器。这些检测传感器接收到新的排序信息后按照信息排序方式执行数据采集上传操作。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种具有高准确度的数据监控方法，其特征在于，包含以下步骤：

在待监控的建筑项目的不同位置的设置多个检测传感器，多个所述检测传感器将检测数据周期性发送至后台服务器；

通过所述后台服务器对多个所述检测传感器生成关联图，在所述关联图中，每个所述检测传感器作为一个连接节点，每个所述连接节点与其他至少一个所述连接节点相连；

在接收到的多个所述检测数据中的一个大于等于报警值时，将所述检测数据大于等于所述报警值的所述检测传感器作为主传感器，将所述关联图中与所述主传感器直接连接的所述检测传感器作为辅助传感器，所述后台服务器根据若干所述辅助传感器的所述检测数据判定所述主传感器的状态；

在判定所述主传感器的状态为正常时，所述后台服务器执行报警操作；

在所述在待监控的建筑项目的不同位置的设置多个检测传感器之后，所述具有高准确度的数据监控方法还包含：

将待监控的建筑项目划分为不同的监控区域；

将多个所述检测传感器按照其所属的所述监控区域划分为相互独立的监控设备组；

通过所述后台服务器对每个所述监控设备组生成一个排序信息并将所述排序信息发送至对应的所述监控设备组下的所有的所述检测传感器，所述排序信息中包含所述监控设备组中每个所述检测传感器采集上传数据的顺序；

所述检测传感器根据所述排序信息执行数据检测上传操作，从而在每一个上传时间点，每个所述监控设备组中的一个所述检测传感器进行数据检测上传；

通过所述后台服务器对多个所述监控设备组中的多个所述检测传感器都生成对应的所述关联图；

在接收到的多个所述检测数据中的一个大于等于报警值时，所述后台服务器发送判定信息至所述主传感器和所述辅助传感器；

所述主传感器和所述辅助传感器在接下来的上传时间点执行数据检测上传操作；

若所述主传感器上传的所述检测数据仍然大于等于所述报警值，则所述后台服务器根据若干所述辅助传感器的所述检测数据判定所述主传感器的状态；

生成关联图的具体方法为：

获取每一个所述检测传感器相互之间的距离；

设定距离阈值；

将每个所述检测传感器作为一个所述连接节点，将相互之间的距离小于等于所述距离阈值的所述检测传感器所代表的连接节点通过连接线连接形成所述关联图；

在所述将相互之间的距离小于等于所述距离阈值的所述检测传感器所代表的连接节点通过连接线连接形成所述关联图中，通过连接线的边长表示两个所述检测传感器之间的距离权重；

所述后台服务器根据若干所述辅助传感器的所述检测数据判定所述主传感器的状态的具体方法为：

挑选出所述检测数据大于等于预警值的所述辅助传感器，根据所述检测数据以及对应的距离权重计算判定值，若所述判定值超过预设判定阈值，则判定为所述主传感器的状态为正常，反之则判定为所述主传感器的状态为异常，所述预警值小于所述报警值；

所述后台服务器执行报警操作的具体方法为：向管理人员的移动设备发送报警信息；

所述后台服务器在将报警信息发送至管理人员的移动设备中后，在预设时间内周期性接收管理人员的移动设备发送的定位信息，并将定位信息和建筑项目的位置进行对比，以判断管理人员是否在预设时间内达到建筑项目所在地。

2.根据权利要求1所述的具有高准确度的数据监控方法，其特征在于，

在判定所述主传感器的状态为异常时，所述后台服务器发送重启指令至所述主传感器；

所述主传感器接收到所述重启指令后执行重启操作；

当重启后的所述主传感器的状态在预设时间内再次被判定为异常时，所述后台服务器切断所述主传感器，并执行异常提示操作。

3.根据权利要求1所述的具有高准确度的数据监控方法，其特征在于，

所述预警值与所述报警值的比值范围为大于等于0.95且小于1。

4.根据权利要求1所述的具有高准确度的数据监控方法，其特征在于，

所述获取每一个所述检测传感器相互之间的距离的具体方法为：

根据待监控的建筑项目建立3D模型；

根据所述检测传感器在建筑项目中的实际位置在所述3D模型中进行对应标记；

获取两个所述检测传感器在所述3D模型中的距离值以及所述3D模型的缩放比例计算出两个所述检测传感器的距离。