CN117422938B - 基于三维分析平台的坝坡混凝土结构异常分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于三维分析平台的坝坡混凝土结构异常分析方法，在处理多张坝体结构监测图像组成的目标坝体结构图像监测数据时，可以将三维监测属性知识向量划分到对应的监测属性知识簇并对监测属性知识簇进行调整，通过知识向量分簇和监测属性知识簇的循环调整，可以实现三维监测属性知识向量的批量化归纳，且使得所归纳得到的调整后的监测属性知识簇可以丰富、全面地表征多个三维监测属性知识向量的多维监测内容，从而确保所得到的目标坝体结构图像监测决策向量能够准确判断目标坝体结构图像监测数据对应的坝坡混凝土结构是否存在异常，这样可以精准、可靠地实现坝坡混凝土结构的异常分析和判别。

Description

基于三维分析平台的坝坡混凝土结构异常分析方法

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于三维分析平台的坝坡混凝土结构异常分析方法。

背景技术

坝坡混凝土结构异常分析技术，是指运用先进的计算机技术和数值分析方法，结合三维建模技术对大坝坝坡中的混凝土结构进行异常检测、评估和分析的技术。该技术是一个涉及多个学科领域（如工程力学、材料科学、计算机科学等）的综合系统工程。它能够帮助更精确地了解大坝结构的实际工作状态，从而保障大坝的长期安全运行。然而在实际的坝坡混凝土结构异常分析任务中，坝坡混凝土结构的异常分析和判别所存在的准确性和可靠性低下的问题难以得到有效改善。

发明内容

为改善相关技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于三维分析平台的坝坡混凝土结构异常分析方法。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于三维分析平台的坝坡混凝土结构异常分析方法，应用于人工智能分析系统，所述方法包括：

获取目标坝体结构图像监测数据，所述目标坝体结构图像监测数据包括多张坝体结构监测图像；

对所述目标坝体结构图像监测数据中的多张坝体结构监测图像进行监测属性知识挖掘，得到与所述多张坝体结构监测图像分别对应的三维监测属性知识向量；

依据设定的最少两个监测属性知识簇，对多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱；

通过所述三维监测属性知识向量谱中三维监测属性知识向量的热力图，对所述最少两个监测属性知识簇进行循环调整，得到最少两个调整后的监测属性知识簇；

对所述最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量进行知识集成，得到目标坝体结构图像监测决策向量，所述目标坝体结构图像监测决策向量用于判断所述目标坝体结构图像监测数据对应的坝坡混凝土结构是否存在异常。

优选的，所述通过所述三维监测属性知识向量谱中三维监测属性知识向量的热力图，对所述最少两个监测属性知识簇进行循环调整，得到最少两个调整后的监测属性知识簇，包括：

获取最少两个三维监测属性知识向量谱中任一三维监测属性知识向量谱作为当前三维监测属性知识向量谱，所述当前三维监测属性知识向量谱的监测属性知识簇为当前监测属性知识簇；

通过所述当前三维监测属性知识向量谱中的三维监测属性知识向量与所述当前监测属性知识簇之间的特征差异，确定与所述当前三维监测属性知识向量谱对应的三维监测属性知识向量热力信息，并对所述最少两个监测属性知识簇进行循环调整，得到所述最少两个调整后的监测属性知识簇。

优选的，所述通过所述当前三维监测属性知识向量谱中的三维监测属性知识向量与所述当前监测属性知识簇之间的特征差异，确定与所述当前三维监测属性知识向量谱对应的三维监测属性知识向量热力信息，并对所述最少两个监测属性知识簇进行循环调整，得到所述最少两个调整后的监测属性知识簇，包括：

通过所述当前三维监测属性知识向量谱中的三维监测属性知识向量与所述当前监测属性知识簇之间的特征差异，确定与所述三维监测属性知识向量分别对应的特征差异信息；

基于多个特征差异信息之间的差异变化记录，将所述当前三维监测属性知识向量谱对应的特征差异离散评价作为所述三维监测属性知识向量热力信息；

确定与多个三维监测属性知识向量谱分别对应的特征差异离散评价作为三维监测属性知识向量热力信息；

从所述最少两个监测属性知识簇中，清洗掉热力值最大的三维监测属性知识向量热力信息对应的监测属性知识簇，并增添最少一个目标监测属性知识簇，得到所述最少两个调整后的监测属性知识簇。

优选的，所述从所述最少两个监测属性知识簇中，清洗掉热力值最大的三维监测属性知识向量热力信息对应的监测属性知识簇，并增添最少一个目标监测属性知识簇，得到所述最少两个调整后的监测属性知识簇，包括：

从所述最少两个监测属性知识簇中，将热力值最大的三维监测属性知识向量热力信息对应的监测属性知识簇进行清洗；

将与热力值最大的三维监测属性知识向量热力信息对应的三维监测属性知识向量谱进行清洗；

以设定策略在知识特征坐标系中增添一个目标监测属性知识簇，得到所述最少两个调整后的监测属性知识簇。

优选的，所述依据设定的最少两个监测属性知识簇，对多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，包括：

获取设定的所述最少两个监测属性知识簇；

在对多个三维监测属性知识向量中任一当前三维监测属性知识向量进行知识归纳时，确定所述当前三维监测属性知识向量与所述最少两个监测属性知识簇分别对应的特征差异；

将所述当前三维监测属性知识向量划分到特征差异最小的监测属性知识簇。

优选的，所述获取设定的所述最少两个监测属性知识簇，包括：

在知识特征坐标系中任意设置最少两个待处理监测属性知识簇；

通过过往三维监测属性知识向量对所述最少两个待处理监测属性知识簇在所述知识特征坐标系中的分布标签进行更新，并确定更新前后的相对分布标签差异变量；

响应于所述相对分布标签差异变量不大于设定差异变量门限，确定所述最少两个待处理监测属性知识簇在所述知识特征坐标系中的分布标签值；

将所述分布标签值作为所述最少两个监测属性知识簇的分布标签值。

优选的，所述依据设定的最少两个监测属性知识簇，对多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，包括：

确定所述多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量与所述最少两个监测属性知识簇之间的属性知识特征差异；

通过所述属性知识特征差异，对所述最少一个三维监测属性知识向量进行知识向量划分处理，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱。

优选的，所述通过所述属性知识特征差异，对所述最少一个三维监测属性知识向量进行知识向量划分处理，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，包括：

通过所述属性知识特征差异，对所述多个三维监测属性知识向量进行知识向量划分处理，并生成三维仿真映射单元关系网，所述三维仿真映射单元关系网中包括三维仿真映射单元以及关系连线，所述三维仿真映射单元用于指示通过所述属性知识特征差异确定的待处理三维监测属性知识向量谱，所述关系连线是配置了权重的有向连线；

从所述三维仿真映射单元关系网中获取与所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱。

优选的，所述对所述最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量进行知识集成，得到目标坝体结构图像监测决策向量，包括：

通过所述最少两个调整后的监测属性知识簇在知识特征坐标系内的分布标签信息，获取所述最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量；

将最少两个坝体结构状态趋势向量进行知识集成，得到所述目标坝体结构图像监测决策向量。

优选的，所述依据设定的最少两个监测属性知识簇，对多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，包括：

在对最少两个第X轮调整后的监测属性知识簇进行第X+1轮调整过程中，对第X+1个坝体结构监测图像对应的三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定最少两个第X轮调整后的监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，其中，X为正整数且X小于P，P用于指示所述目标坝体结构图像监测数据中的坝体结构监测图像个数；

所述通过所述三维监测属性知识向量谱中三维监测属性知识向量的热力图，对所述最少两个监测属性知识簇进行循环调整，得到最少两个调整后的监测属性知识簇，包括：

通过所述三维监测属性知识向量谱中三维监测属性知识向量的热力图，对所述最少两个第X轮调整后的监测属性知识簇进行第X+1轮调整，得到最少两个第X+1轮调整后的监测属性知识簇。

优选的，所述依据设定的最少两个监测属性知识簇，对多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，包括：

将从多个三维监测属性知识向量中获取的第一个数的三维监测属性知识向量输入坝坡混凝土结构异常分析算法，所述坝坡混凝土结构异常分析算法为已完成调试的坝体结构图像监测数据判别模型，用于对第一个数的三维监测属性知识向量进行坝体结构图像监测数据判别；

从多个三维监测属性知识向量中获取除所述第一个数的三维监测属性知识向量之外的第二个数的三维监测属性知识向量；

依据设定的最少两个监测属性知识簇，对所述第二个数的三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱。

优选的，所述对所述最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量进行知识集成，得到目标坝体结构图像监测决策向量，包括：

获取所述第一个数的三维监测属性知识向量；

通过所述最少两个调整后的监测属性知识簇在知识特征坐标系内的分布标签信息，获取所述最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量；

将最少两个目标三维监测属性知识向量与所述第一个数的三维监测属性知识向量进行知识集成，得到所述目标坝体结构图像监测决策向量。

优选的，所述将最少两个目标三维监测属性知识向量与所述第一个数的三维监测属性知识向量进行知识集成，得到所述目标坝体结构图像监测决策向量，包括：

将所述最少两个目标三维监测属性知识向量与所述第一个数的三维监测属性知识向量进行知识向量组合，得到所述目标坝体结构图像监测决策向量。

第二方面，本发明还提供了一种人工智能分析系统，包括处理器和存储器；所述处理器和所述存储器通信连接，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。

第三方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：依据设定的最少两个监测属性知识簇，对目标坝体结构图像监测数据对应的多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱；基于三维监测属性知识向量谱中三维监测属性知识向量的热力图，对最少两个监测属性知识簇进行循环调整，进而将最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量进行知识集成，得到目标坝体结构图像监测决策向量。在处理多张坝体结构监测图像组成的目标坝体结构图像监测数据时，采用知识归纳的方法，将三维监测属性知识向量划分到对应的监测属性知识簇并对监测属性知识簇进行调整，通过知识向量分簇和监测属性知识簇的循环调整，可以实现三维监测属性知识向量的批量化归纳，且使得所归纳得到的调整后的监测属性知识簇可以丰富、全面地表征多个三维监测属性知识向量的多维监测内容，从而使得基于调整后的监测属性知识簇得到的目标坝体结构图像监测决策向量，能够准确判断目标坝体结构图像监测数据对应的坝坡混凝土结构是否存在异常，这样可以精准、可靠地实现坝坡混凝土结构的异常分析和判别。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是本发明实施例提供的一种基于三维分析平台的坝坡混凝土结构异常分析方法的流程示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要说明的是，本发明的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本发明实施例所提供的方法实施例可以在人工智能分析系统、计算机设备或者类似的运算装置中执行。以运行在人工智能分析系统上为例，人工智能分析系统可以包括一个或多个处理器（处理器可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）和用于存储数据的存储器，可选地，上述人工智能分析系统还可以包括用于通信功能的传输装置。本领域普通技术人员可以理解，上述结构仅为示意，其并不对上述人工智能分析系统的结构造成限定。例如，人工智能分析系统还可包括比上述所示更多或者更少的组件，或者具有与上述所示不同的配置。

存储器可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种基于三维分析平台的坝坡混凝土结构异常分析方法对应的计算机程序，处理器通过运行存储在存储器内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至人工智能分析系统。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括人工智能分析系统的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置包括一个网络适配器（Network Interface Controller，简称为NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置可以为射频（Radio Frequency，简称为RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

基于此，请参阅图1，图1是本发明实施例所提供的一种基于三维分析平台的坝坡混凝土结构异常分析方法的流程示意图，该方法应用于人工智能分析系统，进一步可以包括步骤110-步骤150。

步骤110、获取目标坝体结构图像监测数据，所述目标坝体结构图像监测数据包括多张坝体结构监测图像。

在本发明实施例中，目标坝体结构图像监测数据是通过对大坝的不同部分进行拍摄而获得的一系列图像。这些图像记录了大坝结构的当前状态，可以用来检测大坝是否存在任何潜在的结构问题或损害。基于此，目标坝体结构图像监测数据指的是通过特定的图像采集设备（如卫星、无人机、固定监控摄像头等）所获取的关于某个具体大坝结构的图像数据集合。这些数据通常包含高分辨率的图像，以便能够详细观察坝体的表面及结构特征。坝体结构监测图像是构成监测数据集合的单个图像，每张图像都捕捉了大坝某一时刻的外观和状况。例如，一张监测图像可能显示了大坝表面的裂缝、渗水情况或者沉降情况。

例如，一张监测图像可以显示大坝上游面的整体照片，在此图像中，可以查看水位变化、波纹状况以及是否有过水越顶的迹象。又例如，另一张监测图像可以聚焦于大坝的一个特定部位，如溢洪道口的局部图像，该图像可用于观察是否有异常磨损、结构损伤或混凝土剥落等情况。监测图像还可能包括大坝下游面的视角，用以检测是否有渗漏水或地基冲刷等现象，这对于评估大坝的稳定性至关重要。

在实际操作中，步骤110可以通过以下方式进行：

1）部署监测设备：根据监测需求，选择适当的图像采集设备（如高清摄像头、无人机等），并将其部署到可以全面监视大坝的关键位置；

2）图像采集：在设定的时间间隔内自动或手动捕捉大坝的多个视角和部位的高分辨率图像。这些图像应覆盖大坝的上游面、下游面、坝顶、坝基、溢洪道和其他重要结构部件；

3）数据存储与传输：采集到的图像会被储存起来，并且通过安全的网络传输到数据处理中心，以便进行后续的属性知识挖掘和分析；

通过以上步骤，能够获得详尽的坝体结构图像监测数据，为后续的分析工作打下基础。

步骤120、对所述目标坝体结构图像监测数据中的多张坝体结构监测图像进行监测属性知识挖掘，得到与所述多张坝体结构监测图像分别对应的三维监测属性知识向量。

其中，步骤120涉及到监测属性知识挖掘和三维监测属性知识向量。监测属性知识挖掘（Knowledge Mining of Monitoring Attributes）是指通过对大坝监测数据的分析和处理，从中提取有价值的信息和知识的过程。这些监测属性可以包括：

裂缝宽度和分布：监测大坝混凝土表面的裂缝发展情况；

渗水量和渗水点：记录并分析大坝混凝土结构中的水分渗透现象；

混凝土强度和老化情况：评估混凝土随时间劣化的情况，如强度下降等；

位移和变形：测量大坝结构的位移量和变形情况，了解其稳定性；

应力和应变：计算混凝土结构中的应力应变状态，评估可能的破坏风险；

例如，如果通过监测发现某个区域的裂缝宽度在持续增加，那么知识挖掘可以揭示该区域存在材料退化或者超负荷工作的问题。进一步的数据分析可以帮助确定是否需要立即采取维修措施。

而三维监测属性知识向量（3D Monitoring Attributes Knowledge Vector）则是将上述挖掘得到的知识转换为数学表达形式，便于在三维模型中使用和分析。这个向量通常由多个维度组成，每个维度代表一个特定的监测属性。

考虑一个具体的三维监测属性知识向量[v_crack，v_seepage，v_strength，v_displacement，v_stress]，其中：

v_crack表示裂缝属性；

v_seepage表示渗水属性；

v_strength表示混凝土强度属性；

v_displacement表示位移属性；

v_stress表示应力属性。

对于一个具体的大坝监测点，可以得到一个如下的向量[0.2mm，5L/min，30MPa，10mm，1MPa]，这表明在该监测点，裂缝宽度为0.2毫米，渗水量为每分钟5升，混凝土强度为30兆帕，位移为10毫米，应力为1兆帕。

在大坝安全监测中，步骤120可以具体体现为以下活动：首先，利用传感器收集大坝不同位置的数据，如裂缝传感器、渗水量计、位移仪等。接着，通过数据分析软件，对收集来的数据进行处理，比如统计分析、趋势预测、模式识别等，以挖掘出每个监测点的关键属性和潜在问题。然后，将这些分析结果以向量形式整合，例如将每个监测点的数据生成一个监测属性知识向量。最后，这些向量可以被输入到三维分析模型中，与模型的几何和物理特性相结合，用于进一步的结构分析和健康评估。

通过步骤120的执行，能够更有效地管理和解读大量的监测数据，并将这些数据转化为直观的三维模型中的信息，为大坝的运行维护和决策提供科学依据。

步骤130、依据设定的最少两个监测属性知识簇，对多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱。

在步骤130中，监测属性知识簇、知识归纳和三维监测属性知识向量谱是进行大坝结构分析的关键概念。下面将分别对这些术语进行解释，并通过示例加以说明。

监测属性知识簇（Monitoring Attribute Knowledge Clusters）是指将具有相似特征或属性的监测数据分组形成的集合。每个簇包含了一组表现出类似行为或状态特征的监测数据点。在大坝监测中，这可以指的是一系列显示出相似裂缝模式、渗水行为或位移趋势的监测图像。

知识归纳（Knowledge Induction）是指从具体的监测数据中提取出普遍规律或趋势的过程。这涉及到使用统计学、机器学习或数据挖掘技术来分析和归纳监测数据，从而得到能够代表整体数据特征的知识。

三维监测属性知识向量谱（3D Monitoring Attribute Knowledge VectorSpectrum）是一种综合表示形式，它利用数值向量的形式将多维度的监测属性知识（例如位移、应力、温度等）进行编码，每个向量都代表一个监测属性知识簇。向量谱则是这些向量的集合，可以用于更直观地理解和比较不同监测属性知识簇之间的关系和差异。

假设有一组监测图像显示了大坝上游面的不同区域的裂缝。通过分析这些图像，可以发现某些裂缝呈现相似的方向和长度，将这些具有相似裂缝特征的图像归为一个监测属性知识簇。

另一组监测图像可能显示大坝溢洪道附近的混凝土剥落情况。如果这些图像中剥落模式类似，比如都是由水流侵蚀造成的，那么它们就可以归入另一个监测属性知识簇。

如果监测数据还包括了大坝不同位置的温度变化，温度异常的区域可能指示着潜在的问题，如混凝土老化或内部化学反应，这些带有温度异常的监测图像也可被归纳为一个单独的监测属性知识簇。

在步骤130的实际操作中，监测属性知识簇的确定和三维监测属性知识向量谱的生成可以采用以下方式：首先，使用算法（如聚类算法）分析步骤120中得到的监测属性知识向量，根据向量之间的相似性将它们分组，形成监测属性知识簇；然后，对每个簇中的监测属性知识向量进行归纳总结，提取出共性特征，这可以通过各种数据分析方法完成，如主成分分析（PCA）或其他降维技术；接着，为每个监测属性知识簇生成一个代表性的三维监测属性知识向量谱，这个向量谱汇总了该簇内所有向量的重要信息，并以一种可视化的形式展现出来，便于分析和比较；最后，可以根据三维监测属性知识向量谱评估大坝的结构健康状况，并进一步决定是否需要采取预防性维修或加固措施。

步骤140、通过所述三维监测属性知识向量谱中三维监测属性知识向量的热力图，对所述最少两个监测属性知识簇进行循环调整，得到最少两个调整后的监测属性知识簇。

步骤140中涉及热力图和循环调整两个概念，下面是对这两个概念的示例性解释。

热力图（Heatmap）：在三维监测属性知识向量谱的上下文中，热力图是一种可视化工具，它显示了三维监测属性知识向量在向量谱中的分布情况。通常，热力图会用不同的颜色来表示数据点在特定属性上的强度或数值大小。颜色的渐变通常从冷色（如蓝色，代表低值）到暖色（如红色，代表高值）表示数据的范围。在大坝监测中，热力图可以直观地反映哪些区域的监测属性（如裂缝宽度、渗水量等）是异常的。循环调整指的是在数据分析过程中，根据某些标准或反馈不断更新和改进监测属性知识簇的过程。这通常涉及到多轮的计算，每一轮都会根据前一轮的结果对簇进行调整，以达到更好的分组效果或更准确地反映数据的真实状态。

假设有一个由多个监测属性知识向量组成的向量谱，每个向量代表大坝某个特定部位的监测数据。可以创建一个热力图来显示这些向量在裂缝宽度这一属性上的分布情况。如果某些区域的裂缝宽度值特别高，它们在热力图上会以较暖的颜色标出，这可能提示这些区域需要更密切的关注。

如果初次聚类后的簇内部差异仍然很大，可以使用热力图来识别这些差异，然后基于这些信息进行循环调整。比如，可能发现某个簇内的高渗水量和高裂缝宽度并不总是一致出现，这时可以将该簇进一步细分为渗水主导和裂缝主导的两个子簇。

在实际操作中，步骤140可以按照以下流程进行：首先，基于步骤130中形成的监测属性知识簇，生成一个热力图来可视化各个簇的特征。例如，一个簇可能在位移属性上的数值非常高，因此在位移属性的热力图中显示为红色；接着，分析这些热力图，查看是否有任何异常模式或突出的趋势，这些可能表明原始聚类需要改进；然后，根据热力图提供的信息，对监测属性知识簇进行循环调整。这可能包括将一些向量从一个簇移到另一个簇，或者调整聚类算法的参数来获得更准确的聚类结果；最后，重复这个过程，直至热力图显示出稳定的模式，这意味着每个监测属性知识簇内的向量在相关属性上的分布已经相对一致，从而反映出更准确的监测属性分布情况。

步骤150、对所述最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量进行知识集成，得到目标坝体结构图像监测决策向量，所述目标坝体结构图像监测决策向量用于判断所述目标坝体结构图像监测数据对应的坝坡混凝土结构是否存在异常。

步骤150涉及坝体结构状态趋势向量、知识集成（特征聚合）、目标坝体结构图像监测决策向量，以及如何用它们来判断大坝混凝土结构是否存在异常。以下是这些术语的解释和示例。

坝体结构状态趋势向量（Dam Structure State Trend Vector）：这个向量代表了大坝结构在时间序列上的变化趋势，能够反映结构健康状况随时间的演进情况。向量中的每个元素都可以代表一个特定的监测属性（如裂缝宽度、渗水量、位移大小等）的变化趋势。

知识集成（Knowledge Integration）：知识集成（特征聚合）是指将来自多个源头或不同方面的数据和信息综合起来，形成一个全面的视图。在大坝监测分析中，意味着将各个监测点的数据整合到一起，提供一个统一的大坝健康状况描述。

目标坝体结构图像监测决策向量（Target Dam Structure Image MonitoringDecision Vector）：这个向量是知识集成过程的最终产物，它包含了评估大坝当前状态所需的所有关键信息。决策向量可以用于判断大坝混凝土结构是否存在潜在的异常状况。

用于判断坝坡混凝土结构是否存在异常：在具体的操作中，决策向量可以被用来识别并判断大坝中是否有需要关注的异常区域。通过与历史数据和预设的阈值比较，可以确定大坝是否处于安全状态，或者是否需要采取修复措施。

假设在一段时间内，对大坝进行连续监测，得到了关于裂缝、渗水、位移的时间序列数据。坝体结构状态趋势向量可能显示出裂缝宽度稳步增加，渗水量在某个季节后显著上升，而位移则保持在安全范围内。此外，通过知识集成方法，将上述趋势向量与其他相关数据（如气候变化、水库水位、地震活动等）相结合，形成一个综合的决策向量。另外，利用决策向量，可以创建一个判断模型来识别大坝的异常行为。例如，如果决策向量显示裂缝增长速率超过了预设的阈值，那么就可以认定该区域存在潜在的风险。

在实际应用中，步骤150可以按照以下流程执行：收集并分析从步骤140得到的调整后的监测属性知识簇数据，确定每个簇的趋势向量；将这些趋势向量进行知识集成，整合成一个包含大坝全部重要监测属性的决策向量；利用这个决策向量，结合专业知识和经验，评估大坝的整体健康状况，并判断是否存在任何异常；如果发现异常，可以进一步分析导致这些异常的原因，并制定相应的维修或加固计划。

通过这个步骤，可以更有效地监控大坝的安全状况，并在必要时采取预防性措施，以避免潜在的灾害。

应用步骤110-步骤150所达到的有益效果包括：依据设定的最少两个监测属性知识簇，对目标坝体结构图像监测数据对应的多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱；基于三维监测属性知识向量谱中三维监测属性知识向量的热力图，对最少两个监测属性知识簇进行循环调整，进而将最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量进行知识集成，得到目标坝体结构图像监测决策向量。在处理多张坝体结构监测图像组成的目标坝体结构图像监测数据时，采用知识归纳的方法，将三维监测属性知识向量划分到对应的监测属性知识簇并对监测属性知识簇进行调整，通过知识向量分簇和监测属性知识簇的循环调整，可以实现三维监测属性知识向量的批量化归纳，且使得所归纳得到的调整后的监测属性知识簇可以丰富、全面地表征多个三维监测属性知识向量的多维监测内容，从而使得基于调整后的监测属性知识簇得到的目标坝体结构图像监测决策向量，能够准确判断目标坝体结构图像监测数据对应的坝坡混凝土结构是否存在异常，这样可以精准、可靠地实现坝坡混凝土结构的异常分析和判别。

可见，上述步骤110至步骤150的过程形成了一个完整的大坝结构图像监测与分析流程，这一流程利用了多维数据分析、聚类、迭代优化等技术来提升监测和分析的准确性。上述有益效果至少可以通过如下几个方面提现。

1）多维数据的综合利用：通过三维监测属性知识向量的概念，各种监测属性（如裂缝、渗水、位移等）被转换为数值向量，使得原本可能是非结构化的图像数据能够以结构化和量化的方式进行分析。

2）监测数据的有效分组：在步骤130中，通过知识归纳将三维监测属性知识向量划分到不同的监测属性知识簇。这样的分类可以基于监测点之间的相似性，从而使得每个簇内的监测点在监测属性上具有较高的一致性，便于后续更精确的分析。

3）监测结果的直观表示：使用热力图可以直观地表示三维监测属性知识向量在向量谱中的分布情况。这种可视化手段可以帮助快速识别出需要特别关注的区域，并促进决策者对数据的理解。

4）循环调整提高准确性：在步骤140中，循环调整（迭代更新）允许根据热力图中的信息不断优化监测属性知识簇。这种反复的优化过程有助于细化分组，使最终的簇更加紧密地代表了实际的监测属性。

5）状态趋势的分析与集成：调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量经过知识集成后，能够提供关于大坝当前状态和未来趋势的综合信息，从而支持更全面的风险评估。

6）精准的异常分析和判别：最终，通过所有这些步骤得到的目标坝体结构图像监测决策向量可以用于准确判断大坝混凝土结构是否存在异常。这种基于数据驱动的决策方法比传统的主观判断更为科学和可靠。

7）批量化处理与分析：该流程允许对大量监测图像和数据进行批量化处理与分析，大幅提高了工作效率，同时保证了分析结果的一致性和可重复性。

8）全面的监测内容表征：由于监测属性知识簇能够全面地表征多个三维监测属性知识向量的内容，所以最终的监测决策向量能够综合反映大坝多方面的健康状况。

综上，这一系列步骤的有益效果在于它们结合了现代数据分析技术，将大量复杂的监测数据转换成易于理解和操作的结构化信息，并通过迭代的方式不断提高分析的精度，从而为大坝安全管理提供了一个高效、精确的技术支持系统。

在一些可选的实施例中，步骤140中的通过所述三维监测属性知识向量谱中三维监测属性知识向量的热力图，对所述最少两个监测属性知识簇进行循环调整，得到最少两个调整后的监测属性知识簇，包括步骤141-步骤142。

步骤141、获取最少两个三维监测属性知识向量谱中任一三维监测属性知识向量谱作为当前三维监测属性知识向量谱，所述当前三维监测属性知识向量谱的监测属性知识簇为当前监测属性知识簇。

步骤142、通过所述当前三维监测属性知识向量谱中的三维监测属性知识向量与所述当前监测属性知识簇之间的特征差异，确定与所述当前三维监测属性知识向量谱对应的三维监测属性知识向量热力信息，并对所述最少两个监测属性知识簇进行循环调整，得到所述最少两个调整后的监测属性知识簇。

上述方案描述了一个监测大坝安全的过程，特别是在步骤140中如何通过热力图来调整监测属性知识簇。以下是涉及到的技术术语解释和示例。

三维监测属性知识向量谱（3D Monitoring Attribute Knowledge VectorSpectrum）：之前提到的概念，它是将从大坝监测得到的各项属性数据转化为多个向量，每个向量代表大坝某一部分的监测数据。向量谱是这些向量的集合体，可以用来分析大坝的整体或局部结构健康状态。

当前三维监测属性知识向量谱（Current 3D Monitoring Attribute KnowledgeVector Spectrum）：这是在某一特定时间点或分析阶段所使用的监测属性向量谱。它代表了大坝当前的监测数据状态，并作为进一步分析的基础。

监测属性知识簇（Monitoring Attribute Knowledge Cluster）：在前文已经提到，它是基于监测数据的相似性将数据归类成组的结果。每个簇包含相似或相关的监测数据，有助于识别和分析大坝中具有类似行为或特征的区域。

三维监测属性知识向量热力信息（3D Monitoring Attribute Knowledge VectorHeatmap Information）：这是指根据监测属性知识向量谱中各向量的特征，通过颜色差异来展示的信息图。它能够直观显示出大坝各个部位的不同监测属性的强度或异常程度。

在步骤141中，选取了特定时间点的三维监测属性知识向量谱，这个向量谱反映了当前大坝的监测状态。例如，向量谱可能包含了表示大坝上游、下游、坝顶等不同部位的监测属性向量。在步骤142中，利用这个向量谱生成热力图，通过观察热力图中的颜色分布，可以发现哪些监测属性知识簇可能需要调整。例如，如果热力图显示大坝某个区域的渗水量异常突出，这提示可能需要对该区域的监测属性知识簇进行重新分组或细化。

假设在初次聚类后形成了两个主要的监测属性知识簇：一个针对裂缝宽度，另一个针对渗水情况。通过分析当前的三维监测属性知识向量谱热力图，注意到渗水情况簇内部存在较大差异，其中一部分监测点的渗水量远高于其他点。因此，决定将这个簇分为“高渗水”和“低渗水”两个子簇。通过这样的循环调整，更精细地划分了监测属性知识簇。

通过步骤141和步骤142的执行能够增强监测数据的可解释性、提高监测精确度、优化维护和预防措施并降低风险和成本。详细地，通过热力图可视化，可以更容易地理解和解释监测数据，尤其是当数据量大时。循环调整使监测属性知识簇更加细致，有助于准确识别并关注大坝中的问题区域。准确的监测数据和精细的聚类结果能够为大坝的维护和修复提供科学依据，使得采取的措施更为针对性和有效。早期发现并解决潜在问题可以避免大规模损坏，从而降低维修成本和潜在的风险。

在另一些优选的实施例中，步骤142中的通过所述当前三维监测属性知识向量谱中的三维监测属性知识向量与所述当前监测属性知识簇之间的特征差异，确定与所述当前三维监测属性知识向量谱对应的三维监测属性知识向量热力信息，并对所述最少两个监测属性知识簇进行循环调整，得到所述最少两个调整后的监测属性知识簇，包括步骤1421-步骤1424。

步骤1421、通过所述当前三维监测属性知识向量谱中的三维监测属性知识向量与所述当前监测属性知识簇之间的特征差异，确定与所述三维监测属性知识向量分别对应的特征差异信息。

步骤1422、基于多个特征差异信息之间的差异变化记录，将所述当前三维监测属性知识向量谱对应的特征差异离散评价作为所述三维监测属性知识向量热力信息。

步骤1423、确定与多个三维监测属性知识向量谱分别对应的特征差异离散评价作为三维监测属性知识向量热力信息。

步骤1424、从所述最少两个监测属性知识簇中，清洗掉热力值最大的三维监测属性知识向量热力信息对应的监测属性知识簇，并增添最少一个目标监测属性知识簇，得到所述最少两个调整后的监测属性知识簇。

在上述方案中，提到了一系列与三维监测属性知识向量热力图和监测属性知识簇循环调整相关的步骤。下面对新出现的技术术语进行解释，并通过示例来进一步说明。

特征差异信息（Feature Difference Information）：特征差异信息指的是当前三维监测属性知识向量与相应监测属性知识簇之间的差异。这些差异可能涉及监测属性值的大小、变化趋势或模式上的不同。

特征差异离散评价（Feature Difference Discrete Evaluation）：这是一个定量的评估过程，它基于特征差异信息来判断每个三维监测属性知识向量的异常程度或重要性。离散评价可以通过计算得到一个数值，用于表示每个向量相对于所在簇的差异大小。

三维监测属性知识向量热力信息（3D Monitoring Attribute Knowledge VectorHeat Information）：热力信息是通过对多个特征差异离散评价的结果进行可视化得到的。通常，这种信息会以热力图的形式展现，颜色深浅代表差异的大小。

目标监测属性知识簇（Target Monitoring Attribute Knowledge Cluster）：在循环调整过程中，为了优化监测结果，可以增添新的监测属性知识簇。这些目标簇是根据特定的标准或需求新增加的，以更好地捕捉监测数据中的关键特征。

假设监测数据中有一个向量表示大坝顶部的裂缝宽度突然增大，而它所在的监测属性知识簇主要包含的是裂缝稳定的向量。在这种情况下，该向量与簇之间存在显著的特征差异，这种差异将被记录为特征差异信息。如果监测数据显示裂缝宽度在某段时间内急剧增大，而其他时间段内增长平稳，这种变化记录可以用来给出离散评价，即快速增长的向量可能得到较高的热力值。通过将所有监测属性知识向量的特征差异离散评价汇总，可以生成整个大坝结构的热力图，直观展示各部位可能存在问题的程度。在发现某个监测属性知识簇包含的向量在热力图上都显示为非常暖的颜色时，这表明该簇中的向量差异较大，可能需要进行清洗。同时，可以增添新的监测属性知识簇，例如专门针对裂缝迅速扩大的区域。

在具体实施中，步骤142的操作如下：通过分析大坝的实时监测数据，记录每个监测点与所属监测属性知识簇之间的特征差异信息（步骤1421）。这些特征差异信息经过定量评价，得到一个个离散评价分数，这些分数反映了每个监测点相对于其簇的异常程度（步骤1422）。利用这些评价分数生成热力图，用于展现整个大坝的监测状态，识别出潜在风险区域（步骤1423）。根据热力图结果，从现有监测属性知识簇中移除热力值最大的那些向量，并可能根据需要创建新的监测属性知识簇（步骤1424）。

如此涉及，通过特征差异离散评价和热力图的可视化，能够精确地识别出大坝结构中的潜在问题区域。循环调整过程使得监测策略能够根据最新数据进行动态更新，以保持监测的准确性和有效性。清洗掉热力值最大的监测属性知识簇，并增添目标监测属性知识簇，有助于更合理地分配监测资源，专注于那些最有可能出现问题的区域。整个流程的设计旨在确保最终得到的监测决策向量能够更准确地反映大坝的实际健康状态，提高大坝安全管理的科学性和可靠性。

在一些优选的设计思路下，步骤1424中的从所述最少两个监测属性知识簇中，清洗掉热力值最大的三维监测属性知识向量热力信息对应的监测属性知识簇，并增添最少一个目标监测属性知识簇，得到所述最少两个调整后的监测属性知识簇，包括步骤14241-步骤14243。

步骤14241、从所述最少两个监测属性知识簇中，将热力值最大的三维监测属性知识向量热力信息对应的监测属性知识簇进行清洗。

步骤14242、将与热力值最大的三维监测属性知识向量热力信息对应的三维监测属性知识向量谱进行清洗。

步骤14243、以设定策略在知识特征坐标系中增添一个目标监测属性知识簇，得到所述最少两个调整后的监测属性知识簇。

上述设计思路进一步描述了如何通过清洗和增添监测属性知识簇来优化大坝监测数据分析的过程。下面是相关技术术语的解释和示例。

清洗（Cleansing）：在数据处理中，清洗指的是去除不准确、不相关或异常的数据，以提高数据质量。在这里，它指的是从监测属性知识簇中移除那些可能扭曲分析结果的向量。

热力值最大的三维监测属性知识向量热力信息：热力图中颜色最暖（通常是红色）的部分代表热力值最大，反映出相应的监测属性知识向量在某项监测属性上显示出极端或异常的数值。

目标监测属性知识簇（Target Monitoring Attribute Knowledge Cluster）：这是根据特定的策略新设立的监测属性知识簇，旨在更好地表示数据的某个方面，或响应之前步骤中发现的特定需求。

知识特征坐标系（Knowledge Feature Coordinate System）：一种用于表示和分析监测属性知识向量的坐标系统。在这个系统中，可以基于各种监测属性设置坐标轴，每个轴代表一个属性，而监测点的位置则由其属性值决定。

假设发现热力图中存在一个明显的红色区域，这表示某个监测属性知识簇内有向量的某项属性异常高。因此决定从这个簇中清洗掉这些异常数据点，以免它们影响到整体分析的准确性。与上述簇对应的监测属性知识向量谱也需要被清洗，这意味着要重新评估并可能移除某些向量，以确保向量谱更准确地反映实际情况。为了更全面地监测和分析大坝的状态，可以根据新的策略添加一个针对温度变化敏感的监测属性知识簇，从而在知识特征坐标系中增添了一个新的维度。

应用步骤14241至步骤14243，通过清洗掉异常的监测数据，可以减少误报和漏报的风险，提高数据集的整体质量。移除异常数据后，剩余的数据更加一致，使得监测属性知识簇能够更准确地反映大坝的实际状态。新增加的目标监测属性知识簇可以帮助关注到之前未被覆盖的监测属性，这可能是对现有监测体系的重要补充。更新后的监测属性知识簇结构能够提供更全面和精确的数据支持，帮助决策者做出更合理的维护和应急响应计划。可见，通过动态调整监测数据聚类，强化了大坝安全监测系统的适应性和预测能力，从而为确保大坝的稳定运行提供了强有力的数据支撑。

在一些示例性设计思路下，步骤130中的依据设定的最少两个监测属性知识簇，对多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，包括步骤131-步骤133。

步骤131、获取设定的所述最少两个监测属性知识簇。

步骤132、在对多个三维监测属性知识向量中任一当前三维监测属性知识向量进行知识归纳时，确定所述当前三维监测属性知识向量与所述最少两个监测属性知识簇分别对应的特征差异。

步骤133、将所述当前三维监测属性知识向量划分到特征差异最小的监测属性知识簇。

在这个示例性设计思路中，步骤130涉及到了将三维监测属性知识向量进行分类归纳的过程。以下是相关技术术语的解释说明，结合具体示例进一步展开。

监测属性知识簇（Monitoring Attribute Knowledge Cluster）：监测属性知识簇是指将相似或有关联的三维监测属性知识向量聚集在一起形成的群组。每个簇代表大坝中某个特定监测属性的集合，如裂缝宽度、渗水量等。

当前三维监测属性知识向量（Current 3D Monitoring Attribute KnowledgeVector）：这指的是正在被处理或分析的那个特定的三维监测属性知识向量。在实际操作中，这个“当前”的向量可以随着分析的进行而变化。

特征差异（Feature Difference）：特征差异是指某个三维监测属性知识向量与已经设定的监测属性知识簇之间在特征上的不同。通过比较这种差异，可以确定向量最适合归属于哪一个监测属性知识簇。

例如，事先定义了两个监测属性知识簇：裂缝簇和渗水簇。裂缝簇包含所有与大坝裂缝相关的监测向量，而渗水簇则包含所有与渗水相关的监测向量。当一个新的监测向量（例如，代表大坝某一部位新出现的裂缝宽度数据）需要被归纳时，会计算这个向量与裂缝簇和渗水簇的特征差异。如果新监测向量与裂缝簇的特征差异较小，而与渗水簇的差异较大，则这个向量将被归入裂缝簇，因为它更接近裂缝簇的整体特征。

在实际应用中，假设大坝监测系统采集到了多个新的监测数据点，其中包括裂缝宽度、渗水速率和混凝土密度等参数的数据。在步骤131中，从系统中获取了两个主要的监测属性知识簇：裂缝监测簇和渗水监测簇。步骤132中，开始对每个新的监测数据点进行分析，计算它们与已有的裂缝监测簇和渗水监测簇的特征差异。根据步骤133，每个监测数据点根据特征差异的大小被归类到相应的监测属性知识簇。例如，如果某个新的监测点显示裂缝宽度异常增大，而渗水速率正常，则这个监测点会被划分到裂缝监测簇中。

如此设计，自动化的归纳过程使得大量监测数据能够迅速被分类，加快了数据处理速度。通过特征差异的比较，监测数据被更精确地划分到各自对应的监测属性知识簇，提升了监测结果的准确性。清晰的分类使得数据更易于理解和解释，有助于后续的分析和决策。通过及时并准确地将监测数据归类，可以更快地识别出潜在的风险区域，并采取相应的预防措施。

在一些优选的实施例中，步骤131中的获取设定的所述最少两个监测属性知识簇，包括步骤1311-步骤1314。

步骤1311、在知识特征坐标系中任意设置最少两个待处理监测属性知识簇。

步骤1312、通过过往三维监测属性知识向量对所述最少两个待处理监测属性知识簇在所述知识特征坐标系中的分布标签进行更新，并确定更新前后的相对分布标签差异变量。

步骤1313、响应于所述相对分布标签差异变量不大于设定差异变量门限，确定所述最少两个待处理监测属性知识簇在所述知识特征坐标系中的分布标签值。

步骤1314、将所述分布标签值作为所述最少两个监测属性知识簇的分布标签值。

上述实施例涉及了如何在知识特征坐标系中设置和更新监测属性知识簇，以及如何通过分布标签来管理这些簇。下面是相关技术术语的解释和示例。

待处理监测属性知识簇（To-be-processed Monitoring Attribute KnowledgeCluster）：这些是初始设定或尚未完成处理的监测属性知识簇。它们可能基于一些先验知识或假设被放置在知识特征坐标系中，等待进一步的分析和验证。

知识特征坐标系（Knowledge Feature Coordinate System）：这是一个多维空间，用于映射和分析监测属性知识向量。在这个坐标系中，每个轴代表一个监测属性，而簇的位置由其中包含的监测属性知识向量决定。

分布标签（Distribution Label）：分布标签是附加在监测属性知识簇上的标记，它表明簇在知识特征坐标系中的分布特征，比如簇的中心位置、密集程度或形态。

相对分布标签差异变量（Relative Distribution Label DifferenceVariable）：当更新监测属性知识簇的分布标签时，这个变量衡量了更新前后分布标签的变化幅度。如果这个变化不大于设定的门限值，则可以认为簇的位置或特性保持稳定。

差异变量门限（Difference Variable Threshold）：这是一个预设的数值，用于确定相对分布标签差异变量是否足够小，以便接受更新后的分布标签。如果差异变量超过这个门限，可能需要重新评估簇的状态或进行进一步的调整。

例如，在知识特征坐标系中初步设定了两个监测属性知识簇，一个针对裂缝监测，另一个针对渗水监测。通过分析最近一段时间的监测数据，更新了这两个簇的分布标签，以反映它们在坐标系中的新位置和特征。如果更新后的分布标签与原来的差异不大（即差异变量小于预设的门限），则可以认为簇的状态相对稳定。确认这些更新后的分布标签值，将其正式作为监测属性知识簇的新分布标签。

这样一来，通过实际监测数据来更新簇的分布标签，确保监测策略紧跟大坝的实际状况。根据分布标签的更新，可以动态地调整监测策略和资源分配，以更有效地应对可能的变化。确保监测属性知识簇准确反映大坝的当前状况，提高监测结果的可靠性和准确性。通过设定差异变量门限，能够快速响应那些超出正常波动范围的变化，从而及时采取必要的维护或预警措施。

在另外的方案中，步骤130中的依据设定的最少两个监测属性知识簇，对多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，包括步骤130a-步骤130b。

步骤130a、确定所述多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量与所述最少两个监测属性知识簇之间的属性知识特征差异。

步骤130b、通过所述属性知识特征差异，对所述最少一个三维监测属性知识向量进行知识向量划分处理，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱。

在上述方案中，步骤130涉及根据预设的监测属性知识簇对三维监测属性知识向量进行分类处理的过程。

属性知识特征差异（Attribute Knowledge Feature Difference）：属性知识特征差异是指在不同监测属性知识簇之间，某个三维监测属性知识向量在属性上表现出的差别。这种差异通常是基于监测数据的数值、趋势或其他统计特性来定义的。

知识向量划分处理（Knowledge Vector Partitioning Process）：知识向量划分处理是一种将三维监测属性知识向量基于其属性知识特征差异归入相应监测属性知识簇的方法。这个过程可以自动化执行，有助于提高数据管理和分析的效率。

三维监测属性知识向量谱（3D Monitoring Attribute Knowledge VectorSpectrum）：三维监测属性知识向量谱是指某个监测属性知识簇内所有向量的集合，它反映了该簇代表的属性的整体状态和变化趋势。

例如，分析了大坝监测系统收集到的数据，发现一个新的裂缝宽度数据点。需要确定这个数据点与已有的两个监测属性知识簇：裂缝监测簇和沉降监测簇之间的属性知识特征差异。根据步骤130a中确定的属性知识特征差异，决定将新的数据点归类到裂缝监测簇中，并更新裂缝监测簇的三维监测属性知识向量谱，同时确保沉降监测簇的向量谱仍然准确反映其属性的状态。

在具体实施时，利用算法计算出每个新监测向量与各个预设监测属性知识簇之间的属性知识特征差异。比如，如果新的监测数据显示一段大坝出现了新的裂缝，这些数据点就会与裂缝监测簇和其他簇进行比较。算法根据计算得到的属性知识特征差异决定将新的监测数据归入哪一个监测属性知识簇，并据此更新每个簇的监测属性知识向量谱。这样，数据点就被正确地分类并被用于未来的分析和决策支持。

通过执行步骤130a和130b，精确计算属性知识特征差异可以更准确地将新监测向量归入适当的知识簇，从而提高整体的监测数据分析质量。通过及时更新每个监测属性知识簇的向量谱，可以持续追踪和分析大坝的健康状况，有助于早期发现潜在的问题。准确的数据分类和有效的向量谱管理为决策者提供了可靠的信息源，从而使得决策过程更加科学和有效。正确地识别和分类监测向量有助于确定哪些区域需要更多关注和资源投入，从而优化监测和维护工作的资源配置。

进一步地，步骤130b中的通过所述属性知识特征差异，对所述最少一个三维监测属性知识向量进行知识向量划分处理，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，包括步骤130b1-步骤130b2。

步骤130b1、通过所述属性知识特征差异，对所述多个三维监测属性知识向量进行知识向量划分处理，并生成三维仿真映射单元关系网，所述三维仿真映射单元关系网中包括三维仿真映射单元以及关系连线，所述三维仿真映射单元用于指示通过所述属性知识特征差异确定的待处理三维监测属性知识向量谱，所述关系连线是配置了权重的有向连线。

步骤130b2、从所述三维仿真映射单元关系网中获取与所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱。

在这个方案中，步骤130b涉及到了如何使用属性知识特征差异来对监测数据进行分类，并建立三维仿真映射单元关系网来表示数据之间的关系。

属性知识特征差异（Attribute Knowledge Feature Difference）：这是指不同监测属性知识向量在特征上的差异。比如，在大坝监测的场景中，两个监测点的渗水率和裂缝宽度等可以构成各自的特征向量，它们之间的差异可以用来区分和归类监测点。

知识向量划分处理（Knowledge Vector Division Processing）：基于属性知识特征差异，对监测属性知识向量进行分组或分类的过程。

进一步地，三维仿真映射单元关系网（3D Simulation Mapping UnitRelationship Network）是一个复杂的网络结构，由三维仿真映射单元和有权重的关系连线构成，用以表示监测属性知识向量之间的关系和相互作用。

三维仿真映射单元（3D Simulation Mapping Unit）：网络中的节点，代表了通过属性知识特征差异确定的待处理监测属性知识向量或者簇。

关系连线（Relationship Connection）：网络中的边，表示仿真映射单元之间的关系。这些连线是有向的并配置了权重，权重可能表示两个单元之间的相似度、距离或其他相关性的度量。

假设正在分析一个大坝的监测数据，通过属性知识特征差异对数据点进行了分类。这个分类过程中，每个数据点根据其属性（如裂缝大小、渗水速度等）被赋予到相应的监测属性知识簇。这些数据点和簇通过一个三维仿真映射单元关系网表示，其中每个监测点作为一个三维仿真映射单元，而它们之间的联系通过关系连线体现，连线的权重可能基于两点之间的物理距离或监测值的相似度。在这个网络中，可以识别出与特定监测属性知识簇相对应的监测属性知识向量谱。例如，所有与裂缝监测相关的仿真映射单元和它们之间的关系形成了裂缝监测属性知识向量谱。

如此设计，通过精确的属性知识特征差异计算，可以更准确地将监测点划分到对应的监测属性知识簇，从而提高整个监测系统的分析精度。三维仿真映射单元关系网提供了一个直观的方式来查看监测点之间的关系，有助于理解和解释监测数据。明确各个监测属性知识向量的分类，可以帮助决策者更好地分配监测和维护资源，重点关注那些最需要关注的区域。当监测到异常时，通过三维仿真映射单元关系网可以迅速定位问题所在，可以快速响应潜在的风险。

在一些可选的实施例中，步骤150所描述的所述对所述最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量进行知识集成，得到目标坝体结构图像监测决策向量，包括步骤151-步骤152。

步骤151、通过所述最少两个调整后的监测属性知识簇在知识特征坐标系内的分布标签信息，获取所述最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量。

步骤152、将最少两个坝体结构状态趋势向量进行知识集成，得到所述目标坝体结构图像监测决策向量。

上述实施例描述了如何通过对监测属性知识簇的信息进行集成，来形成一个用于决策的坝体结构图像监测向量。

调整后的监测属性知识簇（Adjusted Monitoring Attribute KnowledgeCluster）：这指的是在原始设定之后经过一系列更新和调整以反映最新监测数据的监测属性知识簇。

坝体结构状态趋势向量（Dam Structural State Trend Vector）：这是一种表示大坝结构状态随时间变化趋势的向量，通常由多个监测指标组成，可以包括裂缝扩展速度、渗水量变化等。

知识集成（Knowledge Integration）：知识集成是指将不同来源或类型的信息合并为一个统一的表示形式，以便于分析和决策。在本方案中，指的是将多个坝体结构状态趋势向量合并成一个决策向量。

目标坝体结构图像监测决策向量（Target Dam Structure Image MonitoringDecision Vector）：这是一个综合了所有相关监测属性知识簇信息的向量，用于辅助监测大坝结构状态的决策制定。

假设监测到两个关键区域的监测属性知识簇：裂缝监测簇和沉降监测簇。通过对这些簇的最新数据分析，获得了两个表征各自趋势的向量：裂缝宽度增长趋势向量和沉降速率趋势向量。将这两个趋势向量进行知识集成，形成了一个更全面的坝体结构状态监测决策向量。这个向量不仅包含了裂缝和沉降的信息，还可能整合了它们相互之间的影响，提供了一个综合的健康状况指标。

在实际操作中，使用高精度传感器收集了大坝不同部位的数据，并根据这些数据调整了监测属性知识簇，同时提取出各自的状态趋势向量，例如，裂缝监测簇可能显示裂缝正在缓慢扩展，而沉降监测簇可能表明某个区域的沉降速率正在加快。然后，将这些趋势向量进行集成处理，生成一个全面反映大坝健康状况的决策向量，用于指导进一步的监测和维护活动。

通过执行步骤151和步骤152，知识集成能够提供一个更全面和准确的大坝健康状况评估，有助于更好地理解和预测结构的行为。目标坝体结构图像监测决策向量作为一个整合了多个重要监测参数的工具，为决策者提供了更全面的信息，从而提升了决策的可靠性。通过自动化集成不同的监测属性知识簇产生的趋势向量，可以节约时间并减少人工分析所需的资源。使用集成的决策向量能够更快地识别出可能的问题和风险，从而加快响应速度并采取适当的预防措施。

在另一些可能的实施例中，步骤130所描述的依据设定的最少两个监测属性知识簇，对多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，包括步骤1300。

步骤1300、在对最少两个第X轮调整后的监测属性知识簇进行第X+1轮调整过程中，对第X+1个坝体结构监测图像对应的三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定最少两个第X轮调整后的监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，其中，X为正整数且X小于P，P用于指示所述目标坝体结构图像监测数据中的坝体结构监测图像个数。

基于此，步骤140所描述的通过所述三维监测属性知识向量谱中三维监测属性知识向量的热力图，对所述最少两个监测属性知识簇进行循环调整，得到最少两个调整后的监测属性知识簇，包括步骤1400。

步骤1400、通过所述三维监测属性知识向量谱中三维监测属性知识向量的热力图，对所述最少两个第X轮调整后的监测属性知识簇进行第X+1轮调整，得到最少两个第X+1轮调整后的监测属性知识簇。

上述实施例进一步描述了监测属性知识簇的调整过程，并介绍了如何使用热力图来辅助这一过程。

第X轮调整后的监测属性知识簇（The Xth Round Adjusted MonitoringAttribute Knowledge Cluster）：这表示经过X次迭代或更新后的监测属性知识簇。每轮调整可以基于新的数据或分析结果对知识簇进行优化和修正。

三维监测属性知识向量谱（3D Monitoring Attribute Knowledge VectorSpectrum）：这是一个集合，包含了与特定监测属性知识簇相关联的所有三维监测属性知识向量。向量谱可以用来描述和分析这个簇的特性。

坝体结构监测图像（Dam Structure Monitoring Image）：通过监测设备捕获的大坝结构图像，用于分析大坝的物理状态。每个图像都与一个三维监测属性知识向量相关联，该向量包含了从图像中提取的重要监测信息。

例如，在监测大坝的第10轮（即X=10）周期检查中，收集到一系列坝体结构监测图像。分析了第11个（即X+1）图像，并根据从图像中提取的数据更新了裂缝监测簇和渗水监测簇的三维监测属性知识向量谱。接着，使用热力图来展示第10轮调整后的裂缝监测簇和渗水监测簇的三维监测属性知识向量的分布。根据热力图显示的信息，进行了第11轮的调整，得到更新后的监测属性知识簇。

如此设计，通过循环调整过程，确保监测策略和数据分析能够随着时间和条件的变化而适应和改进。使用热力图可以帮助识别监测属性知识向量之间的模式和异常，从而提高监测结果的准确性。周期性的调整允许快速响应监测数据中的变化，优化监测策略，及时调整监测重点。更新后的监测属性知识簇提供了更精确和实时的信息，为大坝管理和维护决策提供了科学依据。

在又一种可能的实施例中，步骤130中的依据设定的最少两个监测属性知识簇，对多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，包括步骤210-步骤230。

步骤210、将从多个三维监测属性知识向量中获取的第一个数的三维监测属性知识向量输入坝坡混凝土结构异常分析算法，所述坝坡混凝土结构异常分析算法为已完成调试的坝体结构图像监测数据判别模型，用于对第一个数的三维监测属性知识向量进行坝体结构图像监测数据判别。

步骤220、从多个三维监测属性知识向量中获取除所述第一个数的三维监测属性知识向量之外的第二个数的三维监测属性知识向量。

步骤230、依据设定的最少两个监测属性知识簇，对所述第二个数的三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱。

上述实施例中旨在通过使用坝坡混凝土结构异常分析算法对监测数据进行处理，并进一步归纳知识以辅助监测大坝的健康状态。

三维监测属性知识向量（3D Monitoring Attribute Knowledge Vector）：这是一个包含多个监测属性的数学表示，用于描述大坝等结构的某个特定部分或整体的状态。例如，一个向量可能包括一个特定点的温度、压力和振动三个属性的数据。

坝坡混凝土结构异常分析算法（Dam Slope Concrete Structure AnomalyAnalysis Algorithm）：一种用于分析大坝混凝土结构中潜在异常的计算模型，它接受三维监测属性知识向量作为输入，并判断是否存在异常。

进一步地，坝体结构图像监测数据判别模型（Dam Structure Image MonitoringData Discrimination Model）是一种已经调试完成的算法模型，专门用于解读大坝结构的监测数据，以区分正常状态和异常状态。

例如，从传感器获取了大坝表面的裂缝宽度、表面温度和混凝土密实度的数据，并将这些数据形成的向量输入到坝坡混凝土结构异常分析算法中。算法分析后指出在某个区域可能存在潜在的风险。同时，还收集了大坝其他部位的数据，如水位变化、渗透压力等，并形成第二组三维监测属性知识向量。根据预设的监测属性知识簇，如“裂缝监测”和“渗透监测”，将第二组数据进行分类和归纳，确定各自簇对应的监测属性知识向量谱，以便更系统地监测和评估大坝的安全状况。

在实施过程中，步骤210至步骤230可能会如下进行：利用高精度的监测设备，获得了一系列涉及大坝坡面稳定性的监测属性知识向量。这些向量被输入到坝坡混凝土结构异常分析算法中，该算法检测并标记出需要关注的异常区域；除了之前提到的向量之外，还收集了其他监测点的数据，比如深度振动频率、内部湿度等；所有这些数据点基于它们属于的监测属性知识簇被组织起来，并更新了每个知识簇相应的监测属性知识向量谱，使其反映当前的监测情况。

如此设计，通过坝坡混凝土结构异常分析算法，可以更准确地识别出大坝结构中的异常区域，从而提前采取预防措施。将监测数据按属性知识簇分类，有助于分析整个大坝的健康趋势，可以对不同监测属性知识簇进行比较和关联分析。综合考虑多个监测属性知识簇的信息，可以提供更全面的决策支持，优化大坝运营和维护策略。自动化的数据处理和分类减少了手工操作，提高了监测和分析的效率，使得问题可以更快被发现和解决。

对于一些可能的设计思路而言，步骤150所描述的对所述最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量进行知识集成，得到目标坝体结构图像监测决策向量，包括步骤240-步骤260。

步骤240、获取所述第一个数的三维监测属性知识向量。

步骤250、通过所述最少两个调整后的监测属性知识簇在知识特征坐标系内的分布标签信息，获取所述最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量。

步骤260、将最少两个目标三维监测属性知识向量与所述第一个数的三维监测属性知识向量进行知识集成，得到所述目标坝体结构图像监测决策向量。

上述设计思路涉及到从监测属性知识簇提取趋势向量，并将它们集成以形成坝体结构的图像监测决策向量。

三维监测属性知识向量（3D Monitoring Attribute Knowledge Vector）：这是一个包含了大坝监测属性的多维数据点。例如，它可以是一个三元组，表示大坝某一点的位移、渗水率和应力值。

坝体结构状态趋势向量（Dam Structural State Trend Vector）：这个向量反映了大坝结构状态随时间变化的趋势。例如，如果监测数据显示裂缝宽度随时间线性增长，那么裂缝趋势向量可以用来预测未来裂缝的发展情况。

知识集成（Knowledge Integration）：这是一个分析过程，通过将不同的数据源或信息流合并为一个统一的数据集来支持更好的决策制定。在本方案中，它涉及到将不同的监测属性向量结合成一个决策向量。

目标坝体结构图像监测决策向量（Target Dam Structure Image MonitoringDecision Vector）：这是一个综合考虑了所有相关监测数据的向量，用于指导对大坝结构图像进行监测的决策过程。

例如，假设有一个数字“5”，需要获取与这个数相关联的三维监测属性知识向量。这可能意味着获取监测序列中的第五个向量，或者获取与编号“5”的监测点相关的数据。接着，从两个已经调整过的监测属性知识簇——比如说，裂缝监测簇和沉降监测簇——中提取趋势向量。这些趋势向量基于簇内监测点的特征分布和历史数据。然后，将这两个趋势向量与步骤240中获得的三维监测属性知识向量进行集成，以形成一个目标坝体结构图像监测决策向量。这个向量可以综合考虑裂缝扩展和沉降速率等多种因素，为大坝监测提供决策支持。

如此设计，通过集成多个监测属性知识簇的数据，能够更充分地利用现有的监测信息。对监测属性知识簇的趋势向量进行分析，可以更清晰地识别和预测大坝结构状态的变化。集成的决策向量为管理人员提供了一个全面的视图，有助于作出更精准的监测和维护决策。通过分析目标坝体结构图像监测决策向量，可以及时发现潜在的结构问题，并采取预防措施，从而降低灾害风险。

对于另一些可能的设计思路而言，步骤260中的将最少两个目标三维监测属性知识向量与所述第一个数的三维监测属性知识向量进行知识集成，得到所述目标坝体结构图像监测决策向量，包括：将所述最少两个目标三维监测属性知识向量与所述第一个数的三维监测属性知识向量进行知识向量组合，得到所述目标坝体结构图像监测决策向量。

在这个设计思路中，步骤260提到了将多个三维监测属性知识向量进行组合，以形成一个用于决策的目标坝体结构图像监测决策向量。

第一个数的三维监测属性知识向量（The First Number of 3D MonitoringAttribute Knowledge Vectors）：指从一系列监测数据中选取的第一组（或某一特定数量的）三维监测属性知识向量。这些向量通常被选取作为参考或基线数据。

知识向量组合（Knowledge Vector Combination）：这是一个数据处理步骤，涉及将多个监测属性知识向量结合在一起，以形成一个更全面的监测决策向量。

目标坝体结构图像监测决策向量（Target Dam Structure Image MonitoringDecision Vector）：这是一个集成了所有相关监测信息的向量，它包括但不限于结构健康监测、环境监测和操作状况监测的数据，用于辅助制定监测和维护决策。

例如，假设正在评估大坝的稳定性。有两个目标三维监测属性知识向量，一个代表坝体的裂缝数据，另一个代表渗水速率。同时，也有基线数据集，即第一个数的三维监测属性知识向量，包含历史上稳定时期的相同监测指标。

又例如，将这些目标向量与基线向量结合，使用知识向量组合的方法，得到一个综合表示当前大坝状态的监测决策向量。

在实施过程中，步骤260可能涉及以下操作：收集特定时间点的大坝监测数据，包括位移、应力和湿度等，形成多个三维监测属性知识向量。确定哪些向量属于“目标”向量，例如最近收集的与大坝安全直接相关的数据。从数据库中提取与这些“目标”向量相对应的历史监测数据作为“第一个数”的向量。使用算法将这些“目标”向量和“第一个数”的向量进行组合，生成最终的监测决策向量。

如此设计，通过组合多个监测属性知识向量，可以得到一个更全面的数据集，为监测决策提供更丰富的依据。结合当前监测数据和历史基线数据可以更容易地发现异常变化，进而快速响应可能的风险。自动化的知识向量组合可以减少手动分析所需的时间，提高整体的数据处理效率。集成的监测决策向量可以用于训练和改善预测模型，从而提高未来事件预测的准确性。

进一步地，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。

在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明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计算机设备（可以是个人计算机、或者网络设备等）执行本发明各个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、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，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，或者是还包括为这种过程、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。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于三维分析平台的坝坡混凝土结构异常分析方法，其特征在于，应用于人工智能分析系统，所述方法包括：

获取目标坝体结构图像监测数据，所述目标坝体结构图像监测数据包括多张坝体结构监测图像；

对所述目标坝体结构图像监测数据中的多张坝体结构监测图像进行监测属性知识挖掘，得到与所述多张坝体结构监测图像分别对应的三维监测属性知识向量；

依据设定的最少两个监测属性知识簇，对多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱；

通过所述三维监测属性知识向量谱中三维监测属性知识向量的热力图，对所述最少两个监测属性知识簇进行循环调整，得到最少两个调整后的监测属性知识簇；

对所述最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量进行知识集成，得到目标坝体结构图像监测决策向量，所述目标坝体结构图像监测决策向量用于判断所述目标坝体结构图像监测数据对应的坝坡混凝土结构是否存在异常；

其中，所述通过所述三维监测属性知识向量谱中三维监测属性知识向量的热力图，对所述最少两个监测属性知识簇进行循环调整，得到最少两个调整后的监测属性知识簇，包括：

获取最少两个三维监测属性知识向量谱中任一三维监测属性知识向量谱作为当前三维监测属性知识向量谱，所述当前三维监测属性知识向量谱的监测属性知识簇为当前监测属性知识簇；

通过所述当前三维监测属性知识向量谱中的三维监测属性知识向量与所述当前监测属性知识簇之间的特征差异，确定与所述当前三维监测属性知识向量谱对应的三维监测属性知识向量热力信息，并对所述最少两个监测属性知识簇进行循环调整，得到所述最少两个调整后的监测属性知识簇；

其中，所述通过所述当前三维监测属性知识向量谱中的三维监测属性知识向量与所述当前监测属性知识簇之间的特征差异，确定与所述当前三维监测属性知识向量谱对应的三维监测属性知识向量热力信息，并对所述最少两个监测属性知识簇进行循环调整，得到所述最少两个调整后的监测属性知识簇，包括：

通过所述当前三维监测属性知识向量谱中的三维监测属性知识向量与所述当前监测属性知识簇之间的特征差异，确定与所述三维监测属性知识向量分别对应的特征差异信息；

基于多个特征差异信息之间的差异变化记录，将所述当前三维监测属性知识向量谱对应的特征差异离散评价作为所述三维监测属性知识向量热力信息；

确定与多个三维监测属性知识向量谱分别对应的特征差异离散评价作为三维监测属性知识向量热力信息；

从所述最少两个监测属性知识簇中，清洗掉热力值最大的三维监测属性知识向量热力信息对应的监测属性知识簇，并增添最少一个目标监测属性知识簇，得到所述最少两个调整后的监测属性知识簇；

其中，所述从所述最少两个监测属性知识簇中，清洗掉热力值最大的三维监测属性知识向量热力信息对应的监测属性知识簇，并增添最少一个目标监测属性知识簇，得到所述最少两个调整后的监测属性知识簇，包括：从所述最少两个监测属性知识簇中，将热力值最大的三维监测属性知识向量热力信息对应的监测属性知识簇进行清洗；将与热力值最大的三维监测属性知识向量热力信息对应的三维监测属性知识向量谱进行清洗；以设定策略在知识特征坐标系中增添一个目标监测属性知识簇，得到所述最少两个调整后的监测属性知识簇。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据设定的最少两个监测属性知识簇，对多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，包括：

获取设定的所述最少两个监测属性知识簇；

在对多个三维监测属性知识向量中任一当前三维监测属性知识向量进行知识归纳时，确定所述当前三维监测属性知识向量与所述最少两个监测属性知识簇分别对应的特征差异；

将所述当前三维监测属性知识向量划分到特征差异最小的监测属性知识簇；

其中，所述获取设定的所述最少两个监测属性知识簇，包括：在知识特征坐标系中任意设置最少两个待处理监测属性知识簇；通过过往三维监测属性知识向量对所述最少两个待处理监测属性知识簇在所述知识特征坐标系中的分布标签进行更新，并确定更新前后的相对分布标签差异变量；响应于所述相对分布标签差异变量不大于设定差异变量门限，确定所述最少两个待处理监测属性知识簇在所述知识特征坐标系中的分布标签值；

将所述分布标签值作为所述最少两个监测属性知识簇的分布标签值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据设定的最少两个监测属性知识簇，对多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，包括：

确定所述多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量与所述最少两个监测属性知识簇之间的属性知识特征差异；

通过所述属性知识特征差异，对所述最少一个三维监测属性知识向量进行知识向量划分处理，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱；

其中，所述通过所述属性知识特征差异，对所述最少一个三维监测属性知识向量进行知识向量划分处理，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，包括：通过所述属性知识特征差异，对所述多个三维监测属性知识向量进行知识向量划分处理，并生成三维仿真映射单元关系网，所述三维仿真映射单元关系网中包括三维仿真映射单元以及关系连线，所述三维仿真映射单元用于指示通过所述属性知识特征差异确定的待处理三维监测属性知识向量谱，所述关系连线是配置了权重的有向连线；从所述三维仿真映射单元关系网中获取与所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量进行知识集成，得到目标坝体结构图像监测决策向量，包括：

通过所述最少两个调整后的监测属性知识簇在知识特征坐标系内的分布标签信息，获取所述最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量；

将最少两个坝体结构状态趋势向量进行知识集成，得到所述目标坝体结构图像监测决策向量。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据设定的最少两个监测属性知识簇，对多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，包括：

在对最少两个第X轮调整后的监测属性知识簇进行第X+1轮调整过程中，对第X+1个坝体结构监测图像对应的三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定最少两个第X轮调整后的监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，其中，X为正整数且X小于P，P用于指示所述目标坝体结构图像监测数据中的坝体结构监测图像个数；

所述通过所述三维监测属性知识向量谱中三维监测属性知识向量的热力图，对所述最少两个监测属性知识簇进行循环调整，得到最少两个调整后的监测属性知识簇，包括：

通过所述三维监测属性知识向量谱中三维监测属性知识向量的热力图，对所述最少两个第X轮调整后的监测属性知识簇进行第X+1轮调整，得到最少两个第X+1轮调整后的监测属性知识簇。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据设定的最少两个监测属性知识簇，对多个三维监测属性知识向量中的最少一个三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱，包括：

将从多个三维监测属性知识向量中获取的第一个数的三维监测属性知识向量输入坝坡混凝土结构异常分析算法，所述坝坡混凝土结构异常分析算法为已完成调试的坝体结构图像监测数据判别模型，用于对第一个数的三维监测属性知识向量进行坝体结构图像监测数据判别；

从多个三维监测属性知识向量中获取除所述第一个数的三维监测属性知识向量之外的第二个数的三维监测属性知识向量；

依据设定的最少两个监测属性知识簇，对所述第二个数的三维监测属性知识向量进行知识归纳，并确定所述最少两个监测属性知识簇分别对应的三维监测属性知识向量谱；

其中，所述对所述最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量进行知识集成，得到目标坝体结构图像监测决策向量，包括：获取所述第一个数的三维监测属性知识向量；通过所述最少两个调整后的监测属性知识簇在知识特征坐标系内的分布标签信息，获取所述最少两个调整后的监测属性知识簇分别对应的坝体结构状态趋势向量；将最少两个目标三维监测属性知识向量与所述第一个数的三维监测属性知识向量进行知识集成，得到所述目标坝体结构图像监测决策向量；

其中，所述将最少两个目标三维监测属性知识向量与所述第一个数的三维监测属性知识向量进行知识集成，得到所述目标坝体结构图像监测决策向量，包括：将所述最少两个目标三维监测属性知识向量与所述第一个数的三维监测属性知识向量进行知识向量组合，得到所述目标坝体结构图像监测决策向量。