CN116678381A - 一种测量方法、系统、可读存储介质及计算机设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种测量方法、系统、可读存储介质及计算机设备，方法包括实时采集若干次测斜数据，并获取历史测斜数据，根据所述历史测斜数据分析得到安全测斜数据的设定阈值；判断测斜数据是否超过设定阈值；若测斜数据超过设定阈值，则将测斜数据上报至展示平台；若测斜数据未超过设定阈值，则对测斜数据进行滤波处理，并将滤波后的测斜数据上报至展示平台。本发明可以先大致判断结构物的平稳情况，若此时结构物较为平稳，则对此时结构物的测斜数据进行滤波，得到更为精确的测斜数据，然后再根据精确的测斜数据判断结构物情况，进而能够得到结构物的具体稳定情况，使得工作人员能够精确知晓结构物的细微稳定情况。

Description

一种测量方法、系统、可读存储介质及计算机设备

技术领域

本发明涉及测斜监测技术领域，特别涉及一种测量方法、系统、可读存储介质及计算机设备。

背景技术

目前在结构物、建筑物位移监测等领域，水平位移变化是一个重要的监测对象，水平位移可通过 GPS、全站仪、位移传感器、测斜仪等方法实现测量。其中测斜仪的测量基本原理是 ：通过倾斜角度的变化，通过三角函数的关系计算水平位移 W=H*Sin(α)，其中 H为盒式测斜仪安装的高度，α为倾斜角度。

现有技术当中，现有的盒式测斜仪测量角度的方法采用主动上报和被动上报的方法，在为了满足测量精度时，在每次测量时都需要采集大量实时数据然后通过一定的算法计算出一次采集数据，利用这种方法输出一次角度数据都将耗时3-4秒，对于结构物的监测无法及时响应结构物瞬时的变化或者对结构物的倾斜突然变化反映迟钝。

发明内容

基于此，本发明的目的是提供一种测量方法、系统、可读存储介质及计算机设备，以至少解决上述现有技术当中的不足。

本发明提供一种测量方法，所述方法包括：

实时采集若干次测斜数据；

获取历史测斜数据，根据所述历史测斜数据分析得到安全测斜数据的设定阈值；

判断所述测斜数据是否超过所述设定阈值；

若所述测斜数据超过所述设定阈值，则将所述测斜数据上报至展示平台；

若所述测斜数据未超过所述设定阈值，则设定所述测斜数据的采集数量的设定值，若所述采集数量未达到所述设定值，则对所述测斜数据进行平均滤波处理；

若所述采集数量达到所述设定值，则采用卡尔曼滤波算法对所述测斜数据进行滤波处理，并将卡尔曼滤波后的所述测斜数据上报至所述展示平台。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过判断采集到的测斜数据是否超过设定阈值，若测斜数据超过设定阈值，则将测斜数据不做滤波处理立即上报平台进行展示，此时可以暂时忽略掉测量精度，直接追求响应时间，使得工作人员能够时刻了解结构物的变化情况，若测斜数据未超过设定阈值，表示此时结构物较为平稳，同时此过程中，结构物有可能受到外界微小振动导致传感器采集到的测斜数据出现误差，此时对测斜数据进行滤波处理，而分组后的测斜数据在进行滤波时，能够有效提升精度，滤波处理完成后，可以将滤波后的测斜数据上报至平台，使得工作人员能够知晓此时结构物的具体情况。

进一步的，所述实时采集若干次测斜数据的步骤包括：

实时采集若干次测斜数据，若干次所述测斜数据包括若干交替的当前测斜数据及前一次测斜数据；

比对所述当前测斜数据与所述前一次测斜数据之间的大小。

进一步的，所述若所述测斜数据超过所述设定阈值，则将所述测斜数据进行上报至展示平台的步骤包括：

若所述测斜数据超过所述设定阈值，则清除采集次数；

将所述测斜数据上报至所述展示平台进行展示。

进一步的，所述若所述采集数量达到所述设定值，则采用卡尔曼滤波算法对所述测斜数据进行滤波处理的步骤包括：

获取采集到若干次的测斜数据，并建立测斜数据组，所述测斜数据组中依次包括最初测斜数据、若干中间测斜数据以及最近测斜数据；

实时获取最新测斜数据，将所述最新测斜数据并入所述测斜数据组中，并将所述最初测斜数据删除，以使所述最新测斜数据顶替所述最近测斜数据，并使所述中间测斜数据成为新的最初测斜数据，以得到更新测斜数据组；

对所述更新测斜数据组进行卡尔曼滤波处理。

进一步的，所述以得到更新测斜数据组的步骤包括：

对所述更新测斜数据组进行冒泡排序，以使所述更新测斜数据组中的若干测斜数据按大小进行排序；

将所述更新测斜数据组中的所述若干测斜数据进行两两分组，求出分组后的测斜数据的平均值。

本发明还提供一种测量系统，所述系统包括：

采集模块，用于实时采集若干次测斜数据；

获取模块，用于获取历史测斜数据，根据所述历史测斜数据分析得到安全测斜数据的设定阈值；

判断模块，用于判断所述测斜数据是否超过所述设定阈值；

上报模块，用于若所述测斜数据超过所述设定阈值，则将所述测斜数据上报至展示平台；

滤波模块，用于若所述测斜数据未超过所述设定阈值，则设定所述测斜数据的采集数量的设定值，若所述采集数量未达到所述设定值，则对所述测斜数据进行平均滤波处理；

滤波上报模块，用于若所述采集数量达到所述设定值，则采用卡尔曼滤波算法对所述测斜数据进行滤波处理，并将卡尔曼滤波后的所述测斜数据上报至所述展示平台。

进一步的，所述采集模块包括：

采集单元，实时采集若干次测斜数据，若干次所述测斜数据包括若干交替的当前测斜数据及前一次测斜数据；

比对单元，用于比对所述当前测斜数据与所述前一次测斜数据之间的大小。

进一步的，所述上报模块包括：

清除单元，用于若所述测斜数据超过所述设定阈值，则清除采集次数；

上报单元，用于将所述测斜数据上报至所述展示平台进行展示。

本发明还提出一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的测量方法。

本发明还提出一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上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的测量方法。

附图说明

图1为本发明第一实施例中的测量方法的流程图；

图2为本发明第一实施例中的盒式测斜仪的结构示意图；

图3为本发明第二实施例中测量系统的结构框图；

图4为本发明第三实施例中的计算机设备的结构框图。

主要元件符号说明：

11、采集模块；12、获取模块；13、判断模块；14、上报模块；15、滤波模块；16、滤波上报模块；

21、线性稳压电路；22、驱动电路；23、实时时钟；24、微型控制器；25、倾角传感器；

10、存储器；20、处理器；30、计算机程序。

如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。

需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

实施例一

请参阅图1，所示为本发明第一实施例中的测量方法，所述方法包括步骤S101至步骤S106；

S101，实时采集若干次测斜数据；

具体的，所述步骤S101具体包括步骤S1011至步骤S1012：

S1011，实时采集若干次测斜数据，若干次所述测斜数据包括若干交替的当前测斜数据及前一次测斜数据；

S1012，比对所述当前测斜数据与所述前一次测斜数据之间的大小。

具体的，只有当前的测斜数据大于前一次的测斜数据，才能得出结构物的角度产生变化，然后再将当前的测斜数据与设定阈值进行比对。在具体实施时，通过将盒式测斜仪安装在需要检测的结构物上，然后通过盒式测斜仪采集结构物的测斜数据，在采集的过程中，采集次数为多次，以此根据多次采集的当前测斜数据与前一次测斜数据是否发生变化，来判断结构物的角度是否产生变化。

S102，获取历史测斜数据，根据所述历史测斜数据分析得到安全测斜数据的设定阈值；

在具体实施时，通过将盒式测斜仪安装在需要检测的结构物上，然后通过盒式测斜仪采集结构物的测斜数据，在采集的过程中，采集次数为多次，以此根据多次采集的测斜数据是否发生变化，来判断结构物的角度是否产生变化。

需要解释的是，根据历史测斜数据来判断该结构物处于哪种测斜数据的情况下处于安全状态，因此可以根据历史测斜数据分析得到安全测斜数据的设定阈值。

具体的，如图2所示，盒式测斜仪包括线性稳压电路21、驱动电路22、实时时钟23、微型控制器24、倾角传感器25及铝制外壳（图中未示出）；

线性稳压电路21用于提供可靠的模拟电压，驱动电路22用于串口总线通信，并将串口数据转换成RS485信号用于数据的输出和外部指令的输入，实时时钟23用于内部记录时间，可用于实现数据采集时间记录和定时采集，微型控制器24可使用MCU用于控制整个测斜仪的数据采集、数据处理及数据输出，倾角传感器25用于采集及输出测量角度，铝质防水壳用于存放电子配件并作为防水装置。值得说明的是，在本实施例中，驱动电路22为RS485电路，用于输出采集数据或写入指令及参数，波特率为115200，微型控制器24采用了STM32F103处理器可用于实现IIC通信采集倾角传感器25采集的测斜数据。

S103，判断所述测斜数据是否超过所述设定阈值；

具体的，设定阈值为结构物的倾斜安全角度，倾角传感器25采集的测斜数据为结构物的倾斜角度数据，因此需要判断结构物的倾斜角度数据是否超过结构物的倾斜安全角度。

S104，若所述测斜数据超过所述设定阈值，则将所述测斜数据上报至展示平台；

需要解释的是，测斜数据超过设定阈值时，例如测斜数据，也就是若干测斜数据的角度变化较大时，且变化范围大于设定阈值时，则认为当前监测结构主体发生结构突变，立即将采集的测斜数据上报至展示平台，在本实施例中，展示平台可以是工作人员的监控主机，这样可以及时将结构的突变状态及时的展示出来，暂时忽略掉测量精度，追求响应时间，以使工作人员能够立即监控到结构物的结构稳定性情况。

值得说明的是，现有技术采集到的测斜数据输出无论如何都需要经过3到4秒检测出结构物的结构突变，不适用于在一些要求数据实时上报的场合，而通过直接将测斜数据上报至展示平台，输出提高到1秒内，使得完成一次采集测斜数据及上报测斜数据的时间骤降。

具体的，所述步骤S104包括步骤S1041至步骤S1042：

S1041，若所述测斜数据超过所述设定阈值，则清除采集次数；

S1042，将所述测斜数据上报至所述展示平台进行展示；

需要指出的是，由于采集过程中是实时采集当前监测结构物的测斜数据的，并且是多次采集，而时间较为久远的测斜数据无法适用于当前结构物的状态监测，因此将时间较为久远的测斜数据删除，并清除采集的次数，重新采集监测结构物的测斜数据。并且最新的测斜数据超过设定阈值时，需要将其上报至展示平台，以使工作人员知晓监测的结构物出现变化。

S105，若所述测斜数据未超过所述设定阈值，则设定所述测斜数据的采集数量的设定值，若所述采集数量未达到所述设定值，则对所述测斜数据进行平均滤波处理。

S106，若所述采集数量达到所述设定值，则采用卡尔曼滤波算法对所述测斜数据进行滤波处理，并将卡尔曼滤波后的所述测斜数据上报至所述展示平台。

需要解释的是，如果结构物没有突变现象，每采集一次就会记录一次测斜数据如果采集的测斜数据样本达到了所需要的样本次数，则后续每采集一次测斜数据就会替换掉样本数据中的最早的数据值，并将当前记录中的测斜数据进行算法滤波处理且输出当前的测斜数据，然后再经过卡尔曼滤波处理测斜数据，使测斜数据更加精确，因此输出的测斜数据至上报平台的更为的精确，从而能够更加细微的判断结构物是否产生变化。

具体的，在所述步骤S106包括步骤S1061至步骤S1063：

S1061，获取采集到若干次的测斜数据，并建立测斜数据组，所述测斜数据组中依次包括最初测斜数据、若干中间测斜数据以及最近测斜数据；

S1062，实时获取最新测斜数据，将所述最新测斜数据并入所述测斜数据组中，并将所述最初测斜数据删除，以使所述最新测斜数据顶替所述最近测斜数据，并使所述中间测斜数据成为新的最初测斜数据，以得到更新测斜数据组；

S1063，对所述更新测斜数据组进行卡尔曼滤波处理；

进一步的，所述步骤S1062包括步骤S161至步骤S162：

S161，对所述更新测斜数据组进行冒泡排序，以使所述更新测斜数据组中的若干测斜数据按大小进行排序；

S162，将所述更新测斜数据组中的所述若干测斜数据进行两两分组，求出分组后的测斜数据的平均值；

具体的，测斜数据组中的测斜数据达到20组时，利用这20个测斜数据进行滤波处理，当每更新一个测斜数据时样本测斜数据中最早的测斜数据就会被移除，并将之后的测斜数据都向前移动一个位置，将新的测斜数据填充到最后一个测斜数据的位置，满足20个样本测斜数据后进行卡尔曼滤波，并以此重复下去数据处理，此时处理的精度要求可以达到稳定状态时的精度要求。

值得说明的是，在上述过程中，若干次的测斜数据可以通过二维数组分为A[0]数组和A[1]数组，在本实施例中，使用A[0]数组作为卡尔曼滤波第1数组，使用A[1]作为卡尔曼滤波的第2数组，有了这样两组数据就可参与标准的卡尔曼滤波算法。采集到一个新的测斜数据时，先判断该值是否超过安全阈值，因为卡尔曼滤波在提高精度的同时会造成滞后，所以当结构突变造成数据偏差过大在使用卡尔曼滤波的前提下很难将这种突变及时上报，所以当判断采集的新测斜数据上与上次的测斜数据偏差超过安全阈值时直接上报新的采集测斜数据，并重新填充样本，发生数据突变后历史采集值已经失去了作用，需要重新采集样本值，直到采集完成20个样本值。当采集到一个新的测斜数据时，如果样本值还没有达到20个，则将新采集到的样本测斜数据直接填充到上一次值的下一个位置并更新当前的样本数量和保存样本数据的当前位置索引，在没有采集完成20个样本测斜数据时仍需要将测斜数据对外输出，由于未采集完成20个测斜数据样本所以不能直接调用卡尔曼滤波算法，可以使用平均算法,即将已采集的样本值累加再除以样本个数得到平均值，直接将该值对外输出，这种平均滤波精度不高，但是只有再设备上电采集和数据变化超过安全阈值时才会使用平均滤波算法，大部分采用的卡尔曼滤波，而在测斜数据开始采集或出现突变时往往需要一定的时时稳定，此时对测斜数据的精度要求是不高的或是能够接受的。当采集到新的测斜数据并超过20个样本值时，会先将二维数组中的第1个值舍去并将之后的值依次向前挪动一个位置，并将最新采集到的测斜数据放到最后一个位置，这样就将最新采集到的测斜数据添加到了样本中，得到了最新的样本组后，分别对最新的数组A[0]和A[1]作冒泡排序，做完冒泡排序后数组中的前几个测斜数据和后几个测斜数据的偏差还是过大的，采用如下算法进一步降低样本数组的偏差，两两分组是指将最大的测斜数据与最小的测斜数据进行分组，然后再进行相加求平均值，具体的，分别将数组中下标为0和1的值相加求平均再赋值给下标为0和1的数组，同理分别对下标为1和8和2和7的数组作同样处理。通过上述可以进一步降低样本中出现的偶然误差，达到进一步提高采样精度的目的。

值得说明的是，利用20个测斜数据进行滤波处理，当每更新一个测斜数据时样本测斜数据中最早的测斜数据就会被移除，并将之后的测斜数据都向前移动一个位置，将新的测斜数据填充到最后一个测斜数据的位置，满足20个样本测斜数据后进行卡尔曼滤波，并以此重复下去数据处理，此时处理的精度要求可以达到稳定状态时的精度要求。

综上，本发明上述实施例当中的测量方法，通过判断采集到的测斜数据是否超过设定阈值，若测斜数据超过设定阈值，则将测斜数据不做滤波处理立即上报平台进行展示，此时可以暂时忽略掉测量精度，直接追求响应时间，使得工作人员能够时刻了解结构物的变化情况，若测斜数据未超过设定阈值，表示此时结构物较为平稳，同时此过程中，结构物有可能受到外界微小振动导致传感器采集到的测斜数据出现误差，此时对测斜数据进行滤波处理，而分组后的测斜数据在进行卡尔曼滤波时，能够有效提升精度，滤波处理完成后，可以将滤波后的测斜数据上报至平台，使得工作人员能够知晓此时结构物的具体情况。

实施例二

请参阅图3，所示为本发明第二实施例中的测量系统，所述系统包括：

采集模块11，用于实时采集若干次测斜数据；

获取模块12，用于获取历史测斜数据，根据所述历史测斜数据分析得到安全测斜数据的设定阈值；

判断模块13，用于判断所述测斜数据是否超过所述设定阈值；

上报模块14，用于若所述测斜数据超过所述设定阈值，则将所述测斜数据上报至展示平台；

滤波模块15，用于若所述测斜数据未超过所述设定阈值，则设定所述测斜数据的采集数量的设定值，若所述采集数量未达到所述设定值，则对所述测斜数据进行平均滤波处理；

滤波上报模块16，用于若所述采集数量达到所述设定值，则采用卡尔曼滤波算法对所述测斜数据进行滤波处理，并将卡尔曼滤波后的所述测斜数据上报至所述展示平台。

在一些可选实施例中，所述采集模块11包括：

采集单元，实时采集若干次测斜数据，若干次所述测斜数据包括若干交替的当前测斜数据及前一次测斜数据；

比对单元，用于比对所述当前测斜数据与所述前一次测斜数据之间的大小；

所述上报模块14包括：

清除单元，用于若所述测斜数据超过所述设定阈值，则清除所述采集次数；

上报单元，用于将所述测斜数据上报至所述展示平台进行展示。

在一些可选实施例中，所述滤波上报模块16包括：

建立单元，用于获取采集到若干次的测斜数据，并建立测斜数据组，所述测斜数据组中依次包括最初测斜数据、若干中间测斜数据以及最近测斜数据；

获取单元，用于实时获取最新测斜数据，将所述最新测斜数据并入所述测斜数据组中，并将所述最初测斜数据删除，以使所述最新测斜数据顶替所述最近测斜数据，并使所述中间测斜数据成为新的最初测斜数据，以得到更新测斜数据组；

处理单元，用于对所述更新测斜数据组进行卡尔曼滤波处理；

排序单元，用于对所述更新测斜数据组进行冒泡排序，以使所述更新测斜数据组中的若干测斜数据按大小进行排序；

分组单元，用于将所述更新测斜数据组中的所述若干测斜数据进行两两分组，求出分组后的测斜数据的平均值。

本发明实施例所提供的测量系统，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，系统实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

实施例三

本发明还提出一种计算机设备，请参阅图4，所示为本发明第三实施例中的计算机设备，包括存储器10、处理器20以及存储在所述存储器10上并可在所述处理器20上运行的计算机程序30，所述处理器20执行所述计算机程序30时实现上述的测量方法。

其中，存储器10至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器10在一些实施例中可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的硬盘。存储器10在另一些实施例中也可以是外部存储装置，例如插接式硬盘，智能存储卡（Smart MediaCard, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，存储器10还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括外部存储装置。存储器10不仅可以用于存储安装于计算机设备的应用软件及各类数据，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

其中，处理器20在一些实施例中可以是电子控制单元 (Electronic ControlUnit，简称ECU，又称行车电脑)、中央处理器（Central Processing Unit, CPU）、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器10中存储的程序代码或处理数据，例如执行访问限制程序等。

需要指出的是，图4示出的结构并不构成对计算机设备的限定，在其它实施例当中，该计算机设备可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

本发明实施例还提出一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述的测量方法。

本领域技术人员可以理解，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或它们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种测量方法，其特征在于，所述方法包括：

实时采集若干次测斜数据；

获取历史测斜数据，根据所述历史测斜数据分析得到安全测斜数据的设定阈值；

判断所述测斜数据是否超过所述设定阈值；

若所述测斜数据超过所述设定阈值，则将所述测斜数据上报至展示平台；

若所述测斜数据未超过所述设定阈值，则设定所述测斜数据的采集数量的设定值，若所述采集数量未达到所述设定值，则对所述测斜数据进行平均滤波处理；

若所述采集数量达到所述设定值，则采用卡尔曼滤波算法对所述测斜数据进行滤波处理，并将卡尔曼滤波后的所述测斜数据上报至所述展示平台。

2.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，所述实时采集若干次测斜数据的步骤包括：

实时采集若干次测斜数据，若干次所述测斜数据包括若干交替的当前测斜数据及前一次测斜数据；

比对所述当前测斜数据与所述前一次测斜数据之间的大小。

3.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，所述若所述测斜数据超过所述设定阈值，则将所述测斜数据进行上报至展示平台的步骤包括：

若所述测斜数据超过所述设定阈值，则清除采集次数；

将所述测斜数据上报至所述展示平台进行展示。

4.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，所述若所述采集数量达到所述设定值，则采用卡尔曼滤波算法对所述测斜数据进行滤波处理的步骤包括：

获取采集到若干次的测斜数据，并建立测斜数据组，所述测斜数据组中依次包括最初测斜数据、若干中间测斜数据以及最近测斜数据；

实时获取最新测斜数据，将所述最新测斜数据并入所述测斜数据组中，并将所述最初测斜数据删除，以使所述最新测斜数据顶替所述最近测斜数据，并使所述中间测斜数据成为新的最初测斜数据，以得到更新测斜数据组；

对所述更新测斜数据组进行卡尔曼滤波处理。

5.根据权利要求4所述的测量方法，其特征在于，所述以得到更新测斜数据组的步骤包括：

对所述更新测斜数据组进行冒泡排序，以使所述更新测斜数据组中的若干测斜数据按大小进行排序；

将所述更新测斜数据组中的所述若干测斜数据进行两两分组，求出分组后的测斜数据的平均值。

6.一种测量系统，其特征在于，所述系统包括：

采集模块，用于实时采集若干次测斜数据；

获取模块，用于获取历史测斜数据，根据所述历史测斜数据分析得到安全测斜数据的设定阈值；

判断模块，用于判断所述测斜数据是否超过所述设定阈值；

上报模块，用于若所述测斜数据超过所述设定阈值，则将所述测斜数据上报至展示平台；

滤波模块，用于若所述测斜数据未超过所述设定阈值，则设定所述测斜数据的采集数量的设定值，若所述采集数量未达到所述设定值，则对所述测斜数据进行平均滤波处理；

滤波上报模块，用于若所述采集数量达到所述设定值，则采用卡尔曼滤波算法对所述测斜数据进行滤波处理，并将卡尔曼滤波后的所述测斜数据上报至所述展示平台。

7.根据权利要求6所述的测量系统，其特征在于，所述采集模块包括：

采集单元，实时采集若干次测斜数据，若干次所述测斜数据包括若干交替的当前测斜数据及前一次测斜数据；

比对单元，用于比对所述当前测斜数据与所述前一次测斜数据之间的大小。

8.根据权利要求6所述的测量系统，其特征在于，所述上报模块包括：

清除单元，用于若所述测斜数据超过所述设定阈值，则清除采集次数；

上报单元，用于将所述测斜数据上报至所述展示平台进行展示。

9.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一所述的测量方法。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上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5任一所述的测量方法。