CN117238112A - 一种桥梁结构健康监测预警的方法及相关设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种桥梁结构健康监测预警的方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请中由服务器基于第一预设规则对待监测区域进行划分，生成若干目标监测区域；获取所述目标监测区域的实时状态数据，其中，所述实时状态数据包括车辆数据和桥梁结构数据；根据第二预设规则对所述实时状态数据进行处理，生成预警信息；若所述预警信息处于异常状态，则生成异常标识，其中，所述异常标识用于标识当前实时状态数据存在异常；将所述异常标识与所述目标监测区域进行匹配，生成匹配结果；基于所述匹配结果向目标用户发送桥梁提醒信息。通过分区域对桥梁进行监测，对待监测数据进行分类，根据不同的分类数据完成提醒。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种桥梁结构健康监测预警的方法及相关设备。
背景技术
现有技术中最传统的桥梁监测方式是采用人工进行数据的测量、记录和处理。该监测方式测量速度慢，耗费较多的人工资源与人工费用，且带来了监测风险，并且监测效率低，完成桥梁结构的一次采集数据耗时较长，难以保证各个测点数据的工作状态一致性，同时也很难保证人工记录数据和处理数据的准确性。
现今已经出现了不需要人工采集数据的自动化监测系统，但是仍然需要人工进行远程控制，在需要监测时触发所有传感器进行测量采集，无法达到动态实时采集或者预设定时采集；并且无法对所监测的数据进行合理地处理与储存，由于对桥梁的监测项目较大，数据十分庞大，并没有实现对庞大数据的综合安全管理，造成数据丢失；虽然在现有的桥梁监测系统中已经出现了对桥梁结构进行的安全健康状态评价，但是并没有良好的自动预警机制，若通过人工进行预警，大大降低了效率，且易造成无法弥补的损失。
目前，对于桥梁的安全健康监测一般依赖于各种监测硬件，但是由于硬件数量和类型繁多、网络架构复杂、信息采集多单杂乱、数据传输不规范、分析不到位、缺乏有效的数据治理、充斥着海量无效数据、数据精细度和价值量偏低等因素，大量的监测数据没有得到充分利用、数据的价值未能等得到挖掘与利用、无法提供一种智能的结构损伤评估与预警方法。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本申请的目的在于提供一种桥梁结构健康监测预警的方法及相关设备，至少在一定程度上克服现有技术存在的问题，通过分区域对桥梁进行监测，根据监测数据实时分析监测区域内监测目标的状态并确定其危险等级，对待监测数据进行分类，根据不同的分类数据完成提醒，并预测当前桥梁的健康状况，从而完成相应的调控。
本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。
根据本申请的一个方面，提供一种桥梁结构健康监测预警的方法，包括：基于第一预设规则对待监测区域进行划分，生成若干目标监测区域；获取所述目标监测区域的实时状态数据，其中，所述实时状态数据包括车辆数据和桥梁结构数据；根据第二预设规则对所述实时状态数据进行处理，生成预警信息，其中，所述第二预设规则包括用于获取车辆完整性的监测公式，所述监测公式为：，其中，Distance表示距离，sqrt表示平方根函数，dx、dy、dz、du和dv分别表示车辆的坐标信息和所述车辆的坐标信息在x、y、z、u、v维度上的差值，（x，y，z）表示三维空间坐标，（u，v）表示二维纹理坐标，/>表示所述坐标信息，a为预设归一化因子；若所述预警信息处于异常状态，则生成异常标识，其中，所述异常标识用于标识当前实时状态数据存在异常；将所述异常标识与所述目标监测区域进行匹配，生成匹配结果；基于所述匹配结果向目标用户发送桥梁提醒信息。
在本申请的一个实施例中，所述根据第二预设规则对所述实时状态数据进行处理，生成预警信息，包括：获取所述车辆数据对应的身份信息；获取所述目标监测区域的时间信息和位置信息；对所述目标监测区域的时间信息和位置信息进行处理，生成目标事件信息；基于所述目标事件信息对所述车辆数据进行处理，生成第一路况数据；将所述第一路况数据与预设目标阈值进行对比，生成第一预警信息。
在本申请的一个实施例中，所述若所述预警信息处于异常状态，则生成异常标识，包括：若所述第一路况数据大于预设预警阈值，则对所述目标监测区域进行标识。
在本申请的一个实施例中，所述基于所述目标事件信息对所述车辆数据进行处理，生成第一路况数据，包括：基于所述目标监测区域的桥梁结构数据对所述目标监测区域进行处理，生成区域等级；基于所述区域等级对所述车辆数据进行处理，生成第二预警信息。
在本申请的一个实施例中，所述基于所述目标监测区域的桥梁结构数据对所述目标监测区域进行处理，生成区域等级，包括：对所述桥梁结构数据进行处理，生成桥梁区域状态信息，其中，所述桥梁区域状态信息包括桥梁结构的异常状态数据；基于所述桥梁区域状态信息对所述目标监测区域进行划分，生成区域等级。
在本申请的一个实施例中，所述将所述异常标识与所述目标监测区域进行匹配，生成匹配结果，包括：获取与所述异常标识对应的目标监测区域的路况信息；基于所述路况信息获取所述目标监测区域的异常状态信息；基于异常状态信息对所述目标监测区域的行车道数量和对向车道行车道数量进行调整，生成调整信息。
在本申请的一个实施例中，所述将所述异常标识与所述目标监测区域进行匹配，生成匹配结果，还包括：判断所述异常标识是否存在历史异常标识数据库中，若所述异常标识不在所述历史异常标识数据库中，则将所述异常标识存入所述历史异常标识数据库中，并记录所述异常标识出现的次数；获取所述异常标识出现的时间信息；对所述异常标识的时间信息和次数信息进行处理，生成桥梁预警信息，其中，所述桥梁预警信息用于提示所述目标监测区域出现异常的概率。
本申请的另一个方面，一种桥梁结构健康监测预警的装置，其特征在于，包括：生成模块，用于基于第一预设规则对待监测区域进行划分，生成若干目标监测区域；处理模块，用于获取所述目标监测区域的实时状态数据，其中，所述实时状态数据包括车辆数据和桥梁结构数据；根据第二预设规则对所述实时状态数据进行处理，生成预警信息，其中，所述第二预设规则包括用于获取车辆数据间距的测距公式，所述测距公式为： ，其中，Distance表示距离，sqrt表示平方根函数，dx、dy、dz、du和dv分别表示车辆的坐标信息和所述车辆的坐标信息在x、y、z、u、v维度上的差值，（x，y，z）表示三维空间坐标，（u，v）表示二维纹理坐标，/>表示所述坐标信息，a为预设归一化因子；若所述预警信息处于异常状态，则生成异常标识，其中，所述异常标识用于标识当前实时状态数据存在异常；将所述异常标识与所述目标监测区域进行匹配，生成匹配结果；发送模块，用于基于所述匹配结果向目标用户发送桥梁提醒信息。
根据本申请的再一个方面，一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行实现上述的桥梁结构健康监测预警的方法。
根据本申请的又一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的桥梁结构健康监测预警的方法。
根据本申请的又一个方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的桥梁结构健康监测预警的方法。
本申请所提供的一种桥梁结构健康监测预警的方法，由服务器基于第一预设规则对待监测区域进行划分，生成若干目标监测区域；获取所述目标监测区域的实时状态数据，其中，所述实时状态数据包括车辆数据和桥梁结构数据；根据第二预设规则对所述实时状态数据进行处理，生成预警信息；若所述预警信息处于异常状态，则生成异常标识，其中，所述异常标识用于标识当前实时状态数据存在异常；将所述异常标识与所述目标监测区域进行匹配，生成匹配结果；基于所述匹配结果向目标用户发送桥梁提醒信息。通过分区域对桥梁进行监测，根据监测数据实时分析监测区域内监测目标的状态并确定其危险等级，对待监测数据进行分类，根据不同的分类数据完成提醒，并预测当前桥梁的健康状况，从而完成相应的调控。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
图1示出本申请一实施例所提供的一种桥梁结构健康监测预警的方法的流程图；
图2示出了本申请一实施例所提供的一种桥梁结构健康监测预警的装置的结构示意图；
图3示出了本申请一实施例所提供的一种电子设备的结构示意图；
图4示出了本申请一实施例所提供的一种存储介质的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合图1来描述根据本申请示例性实施方式的桥梁结构健康监测预警的方法。需要注意的是，下述应用场景仅是为了便于理解本申请的精神和原理而示出，本申请的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本申请的实施方式可以应用于适用的任何场景。
一种实施方式中，本申请还提出一种桥梁结构健康监测预警的方法。图1示意性地示出了根据本申请实施方式的一种桥梁结构健康监测预警的方法的流程示意图。如图1所示，该方法应用于服务器，包括：
S101，基于第一预设规则对待监测区域进行划分，生成若干目标监测区域。
一种实施方式中，服务器可按距离、桥梁的修建时间、历史修补次数、桥梁的承重能力、车流量等类型对待监测区域进行划分。服务器分区域对桥梁进行监测，各个区域分别设置一个处理设备，处理设备再分别汇总到一个总的处理设备，由总的处理设备完成调度。
S102，获取所述目标监测区域的实时状态数据。
一种实施方式中，服务器将获取目标监测区域的实时状态，以便于获知该桥梁的健康概况，其中，实时状态数据包括车辆数据和桥梁结构数据，通过对桥梁的钢结构或混凝土结构表面应变测量，测量结构物伸缩缝或周边缝的开合度，并同步测量埋设点的温度，适用于建筑、边坡、桥梁、大坝等裂缝开合度的监测，还将测量结构物内部或表面的温度，以及实时监测风速、风向变化趋势，还将完成户外温湿度测量。
S103，根据第二预设规则对所述实时状态数据进行处理，生成预警信息。
一种实施方式中，第二预设规则包括用于获取车辆完整性的监测公式，所述监测公式为： ，其中，Distance表示距离，sqrt表示平方根函数，dx、dy、dz、du和dv分别表示车辆的坐标信息和车辆的坐标信息在x、y、z、u、v维度上的差值，（x，y，z）表示三维空间坐标，（u，v）表示二维纹理坐标，/> 表示坐标信息，a为预设归一化因子。通过获取车辆数据的三维空间数据获知当前各车辆之间在桥梁上的位置，但若仅考虑车辆的空间位置信息，在数据传输过程中，往往会出现无法获取当前车辆是否存在破损等问题。而在考虑了纹理拓扑信息后，这些空间结构复杂的部位在二维平面上是展开的，能够有效避免以上问题，若服务器检测到车辆存在破损等情况时，通过第一时间查找该车辆在桥梁上发生破损情况的时间及地点，并第一时间获取该事故发生地的桥梁健康状况，从而有效的减少了车辆之间碰撞而导致桥梁在短时间内未得到及时修补的现象。
另一种实施方式中，服务器获取车辆数据对应的身份信息，获取目标监测区域的时间信息和位置信息，对目标监测区域的时间信息和位置信息进行处理，生成目标事件信息，基于目标事件信息对车辆数据进行处理，生成第一路况数据，将第一路况数据与预设目标阈值进行对比，生成第一预警信息。服务器可通过摄像头或其他图像捕捉设备分别获取车辆数据对应的身份信息，其中，身份信息包括但不限于车辆的类型信息，例如是否为大型货车、轿车、面包车、自行车等，此外，也可根据车辆的属性进行划分，例如，是否为警车、私家车等。通过对车辆信息进行分类，实现车辆过桥的控制联动，在保障桥梁安全的同时也保障了桥梁上的车流通行。
此外，服务器还将获取目标监测区域的时间信息和位置信息，对目标监测区域的时间信息和位置信息进行处理，生成目标事件信息。基于目标事件信息对车辆数据进行处理，生成第一路况数据，将第一路况数据与预设目标阈值进行对比，生成第一预警信息。例如，若目标监测区域的附近有学校等场所，且当前时限为学生放学的时间点，此时，目标监测区域大概率将出现大量的接送学生的车辆，此时，目标监测区域将进入拥堵状态，为了减少桥梁在短时间内承受较大的重量，此时可对桥梁上的车辆进行限行。
另一种实施方式中，服务器还将分别获取车辆数据对应的车况信息，其中，车况情况包括车流量数据、平均车速和是否发生车祸情况，基于预设的拥堵检测模型对车况信息进行处理，生成第二预警信息。通过摄像头实时采集交通信息，获取实时车流量信息和车速信息，从而真实的反映出各目标监测区域的交通通行状态，进而为交通拥堵情况的评估提供准确的信息，进一步提高了交通拥堵情况评估结果的准确性。
S104，若所述预警信息处于异常状态，则生成异常标识。
一种实施方式中，服务器将对异常信息进行分析，若第一路况数据大于预设预警阈值，则对目标监测区域进行标识。其中，第一路况数据包括车况信息，车况信息包括该目标监测区域的平均车速是否低于目标车速，此时可通过车速来判断当前目标监测区域是否发生拥堵的情况。除了车速外，也可通过识别当前目标监测区域上的车辆数量，若车辆数量较少，但是该车辆的平均车速也低于目标车速，则推测当前是否发生车祸或者该车辆发生故障，此时，则对目标监测区域进行标识。其中，异常标识用于标识当前实时状态数据存在异常。
S105，将所述异常标识与所述目标监测区域进行匹配，生成匹配结果。
一种实施方式中，获取与异常标识对应的目标监测区域的路况信息，基于路况信息获取目标监测区域的异常状态信息，基于异常状态信息对目标监测区域的行车道数量和对向车道行车道数量进行调整，生成调整信息。若第一路况数据大于预设预警阈值，则对目标监测区域进行标识。若第一路况数据大于预设预警阈值，则对目标监测区域进行标识，即若当前目标监测区域在短时间内出现大量的车辆，则当前目标监测区域产生拥堵的概率将提高，此时，目标监测区域处于异常状态。此外，若车况信息处于异常状态，车况信息包括该目标监测区域的平均车速是否低于目标车速，此时可通过车速来判断当前目标监测区域是否发生拥堵的情况。除了车速外，也可通过识别当前目标监测区域上的车辆数量，若车辆数量较少，但是该车辆的平均车速也低于目标车速，则推测当前是否发生车祸或者该车辆发生故障，此时，则对目标监测区域进行标识。
S106，基于所述匹配结果向目标用户发送桥梁提醒信息。
一种实施方式中，通过确定事故路段的位置和路网，获取事故路段的源头参数和路网的车辆情况，对事故路段交通参数进行预测，从而确定事故路段车道的调整情况，当调整结果不足以缓解行驶压力时，进一步选取可分流道路进行分流，可以根据事故路段的具体情况获取最佳的车辆分流方式，达到最优的道路疏通效果以及减少桥梁在短时间内承受较大的重量。
本申请中由服务器基于第一预设规则对待监测区域进行划分，生成若干目标监测区域，获取目标监测区域的实时状态数据，其中，实时状态数据包括车辆数据和桥梁结构数据。服务器根据第二预设规则对实时状态数据进行处理，生成预警信息，若预警信息处于异常状态，则生成异常标识，其中，异常标识用于标识当前实时状态数据存在异常，将异常标识与目标监测区域进行匹配，生成匹配结果，基于匹配结果向目标用户发送桥梁提醒信息。通过分区域对桥梁进行监测，根据监测数据实时分析监测区域内监测目标的状态并确定其危险等级，对待监测数据进行分类，根据不同的分类数据完成提醒，并预测当前桥梁的健康状况，从而完成相应的调控。
可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述基于所述目标事件信息对所述车辆数据进行处理，生成第一路况数据，包括：
基于所述目标监测区域的桥梁结构数据对所述目标监测区域进行处理，生成区域等级；
基于所述区域等级对所述车辆数据进行处理，生成第二预警信息。
一种实施方式中，区域等级包括监测区域的危险程度，例如已经发生破损、处于良好状态等等。通过桥梁的健康状态对目标监测区域进行划分，便于对桥梁上的车辆进行疏导，有利于保障桥梁的安全性，减少桥梁发生突发事件的概率。
可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述基于所述目标监测区域的桥梁结构数据对所述目标监测区域进行处理，生成区域等级，包括：
对所述桥梁结构数据进行处理，生成桥梁区域状态信息，其中，所述桥梁区域状态信息包括桥梁结构的异常状态数据；
基于所述桥梁区域状态信息对所述目标监测区域进行划分，生成区域等级。
一种实施方式中，桥梁结构的异常状态信息包括桥梁结构自身物理变化超限、监测系统运行故障和监测数据误差。当监测到目标监测区域发生异常时，通过分析当前产生异常的因素，从而便于精准定位到产生异常的原因，进而快速的解决相关问题。通过对不同的桥梁结构健康监测预警信息分类组合并分级，为分级预警提供了基础。
可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述将所述异常标识与所述目标监测区域进行匹配，生成匹配结果，还包括：
判断所述异常标识是否存在历史异常标识数据库中，若所述异常标识不在所述历史异常标识数据库中，则将所述异常标识存入所述历史异常标识数据库中，并记录所述异常标识出现的次数；
获取所述异常标识出现的时间信息；
对所述异常标识的时间信息和次数信息进行处理，生成桥梁预警信息，其中，所述桥梁预警信息用于提示所述目标监测区域出现异常的概率。
一种实施方式中，服务器将判断异常标识是否在历史异常标识数据库中出现过，并对异常标识出现的次数进行统计。例如，服务器将对出现频率较高的异常标识进行分析，并根据该异常标识出现的时间点判断当前时间段是否有规律性的发生异常状态，例如，每天凌晨12至4点期间，该异常标识出现的频率较高，此时，车流量较少，但是一些走长途运输的大货车会选择这个时间点进行货物运输，当行驶的车辆过多，桥梁将在某个时间点承受较大的重量，此时，将对桥梁产生较大的损伤，服务器将对该事件生成道路预警信息，对行驶路径经过该道路的车辆发送改变形式路径的消息，从而减少桥梁在短时间内承压较大而导致磨损率较高的概率。
通过应用以上技术方案，服务器基于预设规则对待监测区域进行划分，生成若干目标监测区域，获取目标监测区域的实时状态数据，其中，实时状态数据包括车辆数据和桥梁结构数据。获取车辆数据对应的身份信息，获取目标监测区域的时间信息和位置信息，对目标监测区域的时间信息和位置信息进行处理，生成目标事件信息，基于目标事件信息对车辆数据进行处理，生成第一路况数据，将第一路况数据与预设目标阈值进行对比，生成第一预警信息，若第一路况数据大于预设预警阈值，则对目标监测区域进行标识，对桥梁结构数据进行处理，生成桥梁区域状态信息，其中，桥梁区域状态信息包括桥梁结构的异常状态数据，基于桥梁区域状态信息对目标监测区域进行划分，生成区域等级，基于区域等级对车辆数据进行处理，生成第二预警信息，若车况信息处于异常状态，则对目标监测区域进行标识，其中，异常标识用于标识当前实时状态数据存在异常，将异常标识与目标监测区域进行匹配，生成匹配结果，基于匹配结果向目标用户发送桥梁提醒信息。
此外，服务器还将获取与异常标识对应的目标监测区域的路况信息，基于路况信息获取目标监测区域的异常状态信息，基于异常状态信息对目标监测区域的行车道数量和对向车道行车道数量进行调整，生成调整信息，判断异常标识是否存在历史异常标识数据库中，若异常标识不在历史异常标识数据库中，则将异常标识存入历史异常标识数据库中，并记录异常标识出现的次数，获取异常标识出现的时间信息，对异常标识的时间信息和次数信息进行处理，生成桥梁预警信息，其中，桥梁预警信息用于提示目标监测区域出现异常的概率。通过分区域对桥梁进行监测，根据监测数据实时分析监测区域内监测目标的状态并确定其危险等级，对待监测数据进行分类，根据不同的分类数据完成提醒，并预测当前桥梁的健康状况，从而完成相应的调控。
一种实施方式中，如图2所示，本申请还提供一种桥梁结构健康监测预警的装置，包括：
生成模块201，用于基于第一预设规则对待监测区域进行划分，生成若干目标监测区域；
处理模块202，用于获取所述目标监测区域的实时状态数据，其中，所述实时状态数据包括车辆数据和桥梁结构数据；根据第二预设规则对所述实时状态数据进行处理，生成预警信息，其中，所述第二预设规则包括用于获取车辆完整性的监测公式，所述监测公式为： ，其中，Distance表示距离，sqrt表示平方根函数，dx、dy、dz、du和dv分别表示车辆的坐标信息和所述车辆的坐标信息在x、y、z、u、v维度上的差值，（x，y，z）表示三维空间坐标，（u，v）表示二维纹理坐标，/>表示所述坐标信息，a为预设归一化因子；若所述预警信息处于异常状态，则生成异常标识，其中，所述异常标识用于标识当前实时状态数据存在异常；将所述异常标识与所述目标监测区域进行匹配，生成匹配结果；
发送模块203，用于基于所述匹配结果向目标用户发送桥梁提醒信息。
本申请中由服务器基于第一预设规则对待监测区域进行划分，生成若干目标监测区域，获取目标监测区域的实时状态数据，其中，实时状态数据包括车辆数据和桥梁结构数据。服务器根据第二预设规则对实时状态数据进行处理，生成预警信息，若预警信息处于异常状态，则生成异常标识，其中，异常标识用于标识当前实时状态数据存在异常，将异常标识与目标监测区域进行匹配，生成匹配结果，基于匹配结果向目标用户发送桥梁提醒信息。通过分区域对桥梁进行监测，根据监测数据实时分析监测区域内监测目标的状态并确定其危险等级，对待监测数据进行分类，根据不同的分类数据完成提醒，并预测当前桥梁的健康状况，从而完成相应的调控。
在本申请的另外一种实施方式中，所述处理模块202，被配置为所述根据第二预设规则对所述实时状态数据进行处理，生成预警信息，包括：获取所述车辆数据对应的身份信息；获取所述目标监测区域的时间信息和位置信息；对所述目标监测区域的时间信息和位置信息进行处理，生成目标事件信息；基于所述目标事件信息对所述车辆数据进行处理，生成第一路况数据；将所述第一路况数据与预设目标阈值进行对比，生成第一预警信息。
在本申请的另外一种实施方式中，所述处理模块202，被配置为所述若所述预警信息处于异常状态，则生成异常标识，包括：若所述第一路况数据大于预设预警阈值，则对所述目标监测区域进行标识。
在本申请的另外一种实施方式中，所述处理模块202，被配置为所述基于所述目标事件信息对所述车辆数据进行处理，生成第一路况数据，包括：基于所述目标监测区域的桥梁结构数据对所述目标监测区域进行处理，生成区域等级；基于所述区域等级对所述车辆数据进行处理，生成第二预警信息。
在本申请的另外一种实施方式中，所述处理模块202，被配置为所述基于所述目标监测区域的桥梁结构数据对所述目标监测区域进行处理，生成区域等级，包括：对所述桥梁结构数据进行处理，生成桥梁区域状态信息，其中，所述桥梁区域状态信息包括桥梁结构的异常状态数据；基于所述桥梁区域状态信息对所述目标监测区域进行划分，生成区域等级。
在本申请的另外一种实施方式中，所述处理模块202，被配置为所述将所述异常标识与所述目标监测区域进行匹配，生成匹配结果，包括：获取与所述异常标识对应的目标监测区域的路况信息；基于所述路况信息获取所述目标监测区域的异常状态信息；基于异常状态信息对所述目标监测区域的行车道数量和对向车道行车道数量进行调整，生成调整信息。
在本申请的另外一种实施方式中，所述处理模块202，被配置为所述将所述异常标识与所述目标监测区域进行匹配，生成匹配结果，还包括：判断所述异常标识是否存在历史异常标识数据库中，若所述异常标识不在所述历史异常标识数据库中，则将所述异常标识存入所述历史异常标识数据库中，并记录所述异常标识出现的次数；获取所述异常标识出现的时间信息；对所述异常标识的时间信息和次数信息进行处理，生成桥梁预警信息，其中，所述桥梁预警信息用于提示所述目标监测区域出现异常的概率。
本申请中由服务器基于预设规则对待监测区域进行划分，生成若干目标监测区域，获取目标监测区域的实时状态数据，其中，实时状态数据包括车辆数据和桥梁结构数据。获取车辆数据对应的身份信息，获取目标监测区域的时间信息和位置信息，对目标监测区域的时间信息和位置信息进行处理，生成目标事件信息，基于目标事件信息对车辆数据进行处理，生成第一路况数据，将第一路况数据与预设目标阈值进行对比，生成第一预警信息，若第一路况数据大于预设预警阈值，则对目标监测区域进行标识，对桥梁结构数据进行处理，生成桥梁区域状态信息，其中，桥梁区域状态信息包括桥梁结构的异常状态数据，基于桥梁区域状态信息对目标监测区域进行划分，生成区域等级，基于区域等级对车辆数据进行处理，生成第二预警信息，若车况信息处于异常状态，则对目标监测区域进行标识，其中，异常标识用于标识当前实时状态数据存在异常，将异常标识与目标监测区域进行匹配，生成匹配结果，基于匹配结果向目标用户发送桥梁提醒信息。
此外，服务器还将获取与异常标识对应的目标监测区域的路况信息，基于路况信息获取目标监测区域的异常状态信息，基于异常状态信息对目标监测区域的行车道数量和对向车道行车道数量进行调整，生成调整信息，判断异常标识是否存在历史异常标识数据库中，若异常标识不在历史异常标识数据库中，则将异常标识存入历史异常标识数据库中，并记录异常标识出现的次数，获取异常标识出现的时间信息，对异常标识的时间信息和次数信息进行处理，生成桥梁预警信息，其中，桥梁预警信息用于提示目标监测区域出现异常的概率。通过分区域对桥梁进行监测，根据监测数据实时分析监测区域内监测目标的状态并确定其危险等级，对待监测数据进行分类，根据不同的分类数据完成提醒，并预测当前桥梁的健康状况，从而完成相应的调控。
本申请实施例提供了一种电子设备，如图3所示，其包括处理器300，存储器301，总线302和通信接口303，所述处理器300、通信接口303和存储器301通过总线302连接；所述存储器301中存储有可在所述处理器300上运行的计算机程序，所述处理器300运行所述计算机程序时执行本申请前述任一实施方式所提供的所述桥梁结构健康监测预警的方法。
其中，存储器301可能包含高速随机存取存储器（RAM：Random Access Memory），也可能还包括非不稳定的存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口303（可以是有线或者无线）实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。
总线302可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器301用于存储程序，所述处理器300在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本申请实施例任一实施方式揭示的所述桥梁结构健康监测预警的方法可以应用于处理器300中，或者由处理器300实现。
处理器300可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器300中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器300可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(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。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器301，处理器300读取存储器301中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本申请的上述实施例提供的电子设备与本申请实施例提供的桥梁结构健康监测预警的方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，如图4所示，所述计算机可读存储介质存储401有计算机程序，所述计算机程序被处理器402读取并运行时，实现如前述的桥梁结构健康监测预警的方法。
本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是空调器，制冷装置，个人计算机，服务器，或者网络设备等)或processor(处理器)执行本申请实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本申请的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本申请实施例提供的桥梁结构健康监测预警的方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行实现如前述所述的方法。
本申请的上述实施例提供的计算机程序产品与本申请实施例提供的桥梁结构健康监测预警的方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
需要说明的是，在本申请中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者还是包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本申请中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于桥梁结构健康监测预警的方法、电子装置、电子设备、以及可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于上述所述的桥梁结构健康监测预警的方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见上述所述的桥梁结构健康监测预警的方法实施例的部分说明即可。
虽然本申请披露如上，但本申请并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本申请的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本申请的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。
Claims (10)
1.一种桥梁结构健康监测预警的方法，其特征在于，包括：
基于第一预设规则对待监测区域进行划分，生成若干目标监测区域；
获取所述目标监测区域的实时状态数据，其中，所述实时状态数据包括车辆数据和桥梁结构数据；
根据第二预设规则对所述实时状态数据进行处理，生成预警信息，其中，所述第二预设规则包括用于获取车辆完整性的监测公式，所述监测公式为：
，其中，Distance表示距离，sqrt表示平方根函数，dx、dy、dz、du和dv分别表示车辆的坐标信息和所述车辆的坐标信息在x、y、z、u、v维度上的差值，（x，y，z）表示三维空间坐标，（u，v）表示二维纹理坐标，/>表示所述坐标信息，a为预设归一化因子；
若所述预警信息处于异常状态，则生成异常标识，其中，所述异常标识用于标识当前实时状态数据存在异常；
将所述异常标识与所述目标监测区域进行匹配，生成匹配结果；
基于所述匹配结果向目标用户发送桥梁提醒信息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第二预设规则对所述实时状态数据进行处理，生成预警信息，包括：
获取所述车辆数据对应的身份信息；
获取所述目标监测区域的时间信息和位置信息；
对所述目标监测区域的时间信息和位置信息进行处理，生成目标事件信息；
基于所述目标事件信息对所述车辆数据进行处理，生成第一路况数据；
将所述第一路况数据与预设目标阈值进行对比，生成第一预警信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述若所述预警信息处于异常状态，则生成异常标识，包括：
若所述第一路况数据大于预设预警阈值，则对所述目标监测区域进行标识。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标事件信息对所述车辆数据进行处理，生成第一路况数据，包括：
基于所述目标监测区域的桥梁结构数据对所述目标监测区域进行处理，生成区域等级；
基于所述区域等级对所述车辆数据进行处理，生成第二预警信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标监测区域的桥梁结构数据对所述目标监测区域进行处理，生成区域等级，包括：
对所述桥梁结构数据进行处理，生成桥梁区域状态信息，其中，所述桥梁区域状态信息包括桥梁结构的异常状态数据；
基于所述桥梁区域状态信息对所述目标监测区域进行划分，生成区域等级。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述异常标识与所述目标监测区域进行匹配，生成匹配结果，包括：
获取与所述异常标识对应的目标监测区域的路况信息；
基于所述路况信息获取所述目标监测区域的异常状态信息；
基于异常状态信息对所述目标监测区域的行车道数量和对向车道行车道数量进行调整，生成调整信息。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述异常标识与所述目标监测区域进行匹配，生成匹配结果，还包括：
判断所述异常标识是否存在历史异常标识数据库中，若所述异常标识不在所述历史异常标识数据库中，则将所述异常标识存入所述历史异常标识数据库中，并记录所述异常标识出现的次数；
获取所述异常标识出现的时间信息；
对所述异常标识的时间信息和次数信息进行处理，生成桥梁预警信息，其中，所述桥梁预警信息用于提示所述目标监测区域出现异常的概率。
8.一种桥梁结构健康监测预警的装置，其特征在于，所述装置包括：
生成模块，用于基于第一预设规则对待监测区域进行划分，生成若干目标监测区域；
处理模块，用于获取所述目标监测区域的实时状态数据，其中，所述实时状态数据包括车辆数据和桥梁结构数据；根据第二预设规则对所述实时状态数据进行处理，生成预警信息，其中，所述第二预设规则包括用于获取车辆完整性的监测公式，所述监测公式为： ，其中，Distance表示距离，sqrt表示平方根函数，dx、dy、dz、du和dv分别表示车辆的坐标信息和所述车辆的坐标信息在x、y、z、u、v维度上的差值，（x，y，z）表示三维空间坐标，（u，v）表示二维纹理坐标，/>表示所述坐标信息，a为预设归一化因子；若所述预警信息处于异常状态，则生成异常标识，其中，所述异常标识用于标识当前实时状态数据存在异常；将所述异常标识与所述目标监测区域进行匹配，生成匹配结果；
发送模块，用于基于所述匹配结果向目标用户发送桥梁提醒信息。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求 1～7中任意一项所述的桥梁结构健康监测预警的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7中任意一项所述的桥梁结构健康监测预警的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311261527.5A CN117238112A (zh) | 2023-09-27 | 2023-09-27 | 一种桥梁结构健康监测预警的方法及相关设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311261527.5A CN117238112A (zh) | 2023-09-27 | 2023-09-27 | 一种桥梁结构健康监测预警的方法及相关设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117238112A true CN117238112A (zh) | 2023-12-15 |
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ID=89094544
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311261527.5A Pending CN117238112A (zh) | 2023-09-27 | 2023-09-27 | 一种桥梁结构健康监测预警的方法及相关设备 |
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| Country | Link |
|---|---|
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117782228A (zh) * | 2024-02-26 | 2024-03-29 | 南京峟思工程仪器有限公司 | 用于分布式自动测量单元的数据处理方法及系统 |
| CN118071114A (zh) * | 2024-04-17 | 2024-05-24 | 浙江中南建设集团有限公司 | 一种用于道路桥梁防撞护栏的状态监测系统及方法 |
| CN118640975A (zh) * | 2024-08-12 | 2024-09-13 | 绿色起源电气科技有限公司 | 一种母线槽温湿度异常监测方法 |
-
2023
- 2023-09-27 CN CN202311261527.5A patent/CN117238112A/zh active Pending
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| CN118071114A (zh) * | 2024-04-17 | 2024-05-24 | 浙江中南建设集团有限公司 | 一种用于道路桥梁防撞护栏的状态监测系统及方法 |
| CN118071114B (zh) * | 2024-04-17 | 2024-06-28 | 浙江中南建设集团有限公司 | 一种用于道路桥梁防撞护栏的状态监测系统及方法 |
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